[논문 리뷰] Zeph: Cryptographic Enforcement of End-to-End Data Privacy

Lukas Burkhalter, Nicolas Küchler외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 07. 08.

Cryptography and Data Security참고 문헌 50인용 수 14

한 줄 요약

Zeph는 사용자가 개인정보 정책을 정의하고 암호화된 방식으로 제3자 애플리케이션에 공개되는 데이터 변환의 개인정보 준수 여부를 보장함으로써 엔드 투 엔드 데이터 프라이버시를 보장하는 암호 기반 시스템이다. 이 시스템은 하이브리드 암호 프로토콜을 사용해 암호화된 데이터 스트림을 실시간으로 저지연으로 처리하며, 데이터 관리자가 데이터를 명시적으로 볼 필요 없이 강력한 프라이버시 보장을 달성한다.

ABSTRACT

As increasingly more sensitive data is being collected to gain valuable insights, the need to natively integrate privacy controls in data analytics frameworks is growing in importance. Today, privacy controls are enforced by data curators with full access to data in the clear. However, a plethora of recent data breaches show that even widely trusted service providers can be compromised. Additionally, there is no assurance that data processing and handling comply with the claimed privacy policies. This motivates the need for a new approach to data privacy that can provide strong assurance and control to users. This paper presents Zeph, a system that enables users to set privacy preferences on how their data can be shared and processed. Zeph enforces privacy policies cryptographically and ensures that data available to third-party applications complies with users' privacy policies. Zeph executes privacy-adhering data transformations in real-time and scales to thousands of data sources, allowing it to support large-scale low-latency data stream analytics. We introduce a hybrid cryptographic protocol for privacy-adhering transformations of encrypted data. We develop a prototype of Zeph on Apache Kafka to demonstrate that Zeph can perform large-scale privacy transformations with low overhead.

연구 동기 및 목표

• 기존 데이터 프라이버시 모델의 한계를 해결한다. 이 모델은 데이터를 완전히 접근할 수 있는 신뢰할 수 있는 데이터 관리자가 프라이버시 정책을 이행하지만, 이로 인해 유출 및 준수 위반이 발생할 수 있다.
• 동의 기반 시스템에서의 사용자 통제력 부족을 해결한다. 사용자가 복잡한 개인정보 정책을 의미적으로 표현하거나 이행할 수 없기 때문이다.
• Apache Kafka와 같은 기존 스트림 처리 프레임워크에 통합함으로써 데이터 처리 파이프라인 전반에 걸쳐 엔드 투 엔드 프라이버시를 보장한다.
• 암호화된 데이터에 대해 실시간으로 프라이버시 준수 변환을 수행함으로써, 후속 애플리케이션에 노출되는 것은 오직 준수된 시각화된 데이터만을 보장한다.
• 다양한 프라이버시 보존 변환(일반화, 차등적 프라이버시 포함)을 지원하는 확장성 있고 저오버헤드의 시스템을 설계한다. 이 과정에서 데이터를 복호화하지 않는다.

제안 방법

• 데이터 관리자가 복호화하지 않아도 되는 방식으로 암호화된 데이터 스트림에서 프라이버시 준수 변환을 수행할 수 있는 하이브리드 암호 프로토콜을 설계한다.
• 다양한 신뢰 영역의 입력이 필요한 암호화된 변환 토큰을 생성하기 위해 안전한 집계 기법을 사용함으로써, 다자간 프라이버시 보존 계산을 가능하게 한다.
• Apache Kafka에 통합하여 실시간으로 데이터 스트림을 처리하면서도 암호화된 방식으로 프라이버시 정책을 이행하는 프로토타입을 구축한다.
• 기능 암호화 연산으로 표현된 일반화 및 차등적 프라이버시 집계를 포함한 다양한 프라이버시 보존 변환을 지원한다.
• 사용자가 지정한 프라이버시 정책에 부합하는 데이터만 후속 애플리케이션에 공개되며, 이에 대한 암호화 증명을 보장한다.
• 기능 암호화 및 비밀 분할 원리를 활용하여 원시 값을 폭 드러내지 않은 채로 정밀한 액세스 제어와 암호화된 데이터에 대한 계산을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 데이터 관리자가 평문으로 데이터에 접근하지 않아도 되는 조건에서 대규모 스트림 처리 시스템에서 엔드 투 엔드 프라이버시를 어떻게 보장할 수 있는가?
• RQ2 어떤 암호 기법이 암호화된 데이터 스트림에서 실시간으로 저지연으로 프라이버시 보존 변환을 수행할 수 있는가?
• RQ3 분산 시스템에서 사용자가 단순한 동의나 집계를 넘어서 복잡한 개인정보 정책을 어떻게 표현하고 이행할 수 있는가?
• RQ4 일반화, 차등적 프라이버시 등 다양한 프라이버시 보존 변환을 지원하면서도 성능과 확장성을 유지할 수 있는 시스템을 구축할 수 있는가?
• RQ5 데이터 처리 인fra가 신뢰할 수 없는 상황에서도 프라이버시 준수가 암호화적으로 보장되고 검증 가능하게 만들 수 있는가?

주요 결과

• Zeph는 암호화된 데이터 스트림에 대해 사용자가 정의한 프라이버시 정책을 암호화적으로 이행함으로써 제3자 애플리케이션에 공개되는 데이터가 오직 프라이버시 준수된 데이터만 되도록 보장한다.
• 시스템은 수천 개의 데이터 소스를 처리하는 저지연, 고처리량을 달성하여 실세계 스트림 분석 워크로드에 대한 확장성을 입증한다.
• 하이브리드 암호 프로토콜을 통해 복호화 없이도 일반화 및 차등적 프라이버시 집계와 같은 프라이버시 보존 변환을 효율적으로 실행할 수 있다.
• Apache Kafka 기반 프로토타입은 최소한의 성능 오버헤드를 보이며, 기존 데이터 처리 파이프라인에의 통합 가능성을 입증한다.
• 데이터 관리자가 해킹되거나 악의적인 경우에도 Zeph는 사용자가 정의한 프라이버시 정책 준수를 강력한 암호학적 보장으로 제공한다.
• 단순한 동의를 넘어서 사용자 중심의 프라이버시 정책을 지원하며, 데이터에서 유추 가능한 정보의 범위를 제한하는 복잡한 변환도 가능하다.