[論文レビュー] Pushing the Limits of Encrypted Databases with Secure Hardware

Panagiotis Antonopoulos, Arvind Arasu+6 more|arXiv (Cornell University)|Sep 7, 2018

Cryptography and Data Security参考文献 23被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、信頼できるハードウェア（例：Intel SGX）をサーバーサイドに使用する暗号化データベースシステムを提案し、性質を保全する暗号化（PPE）の制限を克服することで、より高い機能性と優れたパフォーマンスを実現する。『コンフィIDENTリアルティ・ア・ラ・カルト』モデルを導入し、信頼できるマシンを介してセキュリティレベルを動的に合成することで、ジョインや集計などの複雑な操作を安全かつ効率的に実行可能にする。

ABSTRACT

Encrypted databases have been studied for more than 10 years and are quickly emerging as a critical technology for the cloud. The current state of the art is to use property-preserving encrypting techniques (e.g., deterministic encryption) to protect the confidentiality of the data and support query processing at the same time. Unfortunately, these techniques have many limitations. Recently, trusted computing platforms (e.g., Intel SGX) have emerged as an alternative to implement encrypted databases. This paper demonstrates some vulnerabilities and the limitations of this technology, but it also shows how to make best use of it in order to improve on confidentiality, functionality, and performance.

研究の動機と目的

• 暗号化データベースにおける性質を保全する暗号化（PPE）の制限、例えば合成不能性や意味的不安全性を解消する。
• 現実世界での利用が困難であるため実用的でないフルホモモーフィック暗号化（FHE）の性能および機能的ボトルネックを克服する。
• 信頼できるハードウェアを用いて、暗号化されたデータ上で複雑なSQL操作（例：ジョイン、集計、範囲クエリ）を安全かつ効率的に実行可能にする。
• 列ごとにセキュリティレベルを動的に調整可能にする柔軟な機密性モデルを導入し、完全な再暗号化を伴わずに実現する。
• 信頼できるコンピューティングプラットフォームを用いた現代の暗号化データベースシステムにおける機密性、機能性、パフォーマンスのトレードオフを形式的に定式化および分析する。

提案手法

• 信頼できるコンピューティングプラットフォーム（例：Intel SGX）を活用し、暗号化データの復号および計算を実行する信頼できるマシン（TM）をホスティングする。
• クライアントサイドの暗号化アーキテクチャを設計し、クエリを暗号化定数を含む形に再書き換え、信頼できないデータベースサーバーに送信する。
• TMを用いて復号されたデータ上で任意の操作（例：比較、算術演算）を実行し、結果を再暗号化してクライアントに返却する。
• 列ごとにセキュリティレイヤー（例：暗号化方式）の有効・無効を動的に切り替えられるプログラム登録方式を導入し、完全なデータ再暗号化を回避する。
• TMを介して複数の暗号化方式（例：決定的、順序を保全する、Paillier）を合成可能に統合し、複雑な述語を実現する。
• PPEにインspiredされた3段階の機密性レベルを形式的に定式化するが、信頼できるハードウェアを用いることで、より豊富な機能性と優れたパフォーマンスを実現可能に拡張可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 信頼できるハードウェアを用いることで、暗号化データベースにおけるPPEの合成不能性および機能的制限を克服できるか？
• RQ2 CryptDBのようなシステムが要求する高コストな再暗号化を回避しつつ、列ごとに機密性を動的に調整できるか？
• RQ3 信頼できるハードウェアを用いた暗号化データベースにおける、機密性、機能性、パフォーマンスの実用的トレードオフは何か？
• RQ4 信頼できるマシンモデルは、TrustedDB や Haven といった既存システムと比較して、セキュリティモデルおよび攻撃表面積においてどのように異なるか？
• RQ5 複雑なSQL操作を安全かつ効率的に実行できる統合的かつ合成可能なフレームワークを、暗号化データベースに構築できるか？

主な発見

• 提案されたシステムは、信頼できるマシンを介して暗号化データ上で合成可能な操作（例：算術演算や比較）を可能にすることで、PPEベースのシステムに比べてより高い機能性を達成する。
• 列ごとの機密性レベルの動的調整は、TMルールの有効・無効切り替えによって実現され、CryptDBのようなシステムが要求する高コストな列全体の再暗号化を回避する。
• システムは、等価ジョイン、グループ化、順序指定、範囲述語など、複雑なSQL操作をPPE単体よりも高いセキュリティ保証でサポートする。
• 信頼できるハードウェアにより、特に確率的データ型に対して最適化されたアルゴリズム（例：ソートベース）が使用された場合、プレーンテキストデータベースに近いパフォーマンスを実現する。
• 完全にSQLをサポートし、強いセキュリティを確保し、良好なパフォーマンスを達成する暗号化データベースは存在しないことが確認された。これは『コンフィIDENTリアルティ・ア・ラ・カルト』の必要性を裏付ける。
• このアプローチは、PPEベースのシステムと同一の攻撃モデルを採用するCipherbase や VC3 に対しても直接適用可能であり、独立したパフォーマンス最適化を可能にする。