[논문 리뷰] Security and Privacy-Preservation of IoT Data in Cloud-Fog Computing Environment

Jatinder Kumar, Ashutosh K. Singh|arXiv (Cornell University)|2022. 12. 01.

IoT and Edge/Fog Computing인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 클라우드- nieve 아키텍처에서 개인정보 보호 기반의 IoT 데이터 스토리지 모델을 제안한다. 페그 노드를 활용해 데이터를 분할하고 암호화한 후 클라우드에 외주한다. 허모르픽 암호화를 통해 암호화된 데이터 상에서 안전한 집계 및 쿼리 처리를 가능하게 하여 기밀성을 유지하면서도 분산된 IoT 환경에서 계산 효율성과 확장성을 확보한다.

ABSTRACT

IoT is the fastest-growing technology with a wide range of applications in various domains. IoT devices generate data from a real-world environment every second and transfer it to the cloud due to the less storage at the edge site. An outsourced cloud is a solution for handling the storage problem. Users' privacy can be exposed by storing the data on the cloud. Therefore, we propose a Private Data Storage model that stores IoT data on the outsourced cloud with privacy preservation. Fog nodes are used at the edge side for data partition and encryption. Partitioned and encrypted data is aggregated with the help of homomorphic encryption on the outsourced cloud. For secure query processing and accessing the data from the outsourced cloud, the introduced model can be used on the outsourced cloud.

연구 동기 및 목표

• 신뢰할 수 없는 외주 클라우드 환경에 저장되는 대규모 IoT 데이터의 개인정보 및 보안 도전 과제를 해결한다.
• 저전력, 저처리 능력 등의 제약을 가진 IoT 기기의 한계를 극복하기 위해 피그 노드를 도입해 사전 처리를 수행한다.
• 암호화된 데이터에서 복호화 없이도 안전하고 개인정보 보호 기반의 데이터 집계 및 쿼리 처리를 가능하게 한다.
• 클라우드가 해킹되더라도 공격자가 의미 있는 정보를 접근할 수 없도록 하여 데이터 유출 위험을 최소화한다.
• 스마트 시티, 스마트 헬스케어, 스마트 그리드 응용 분야에서 실시간 데이터 처리를 위한 확장성 있고 효율적인 솔루션을 제공한다.

제안 방법

• IoT 기기와 클라우드 사이에 피그 노드를 도입하여 엣지에서 데이터 분할 및 암호화를 수행한다.
• 허모르픽 암호화(HE)를 사용해 데이터를 전송하기 전에 암호화하여 암호문 상에서 계산이 가능하도록 한다.
• 데이터의 분할 및 암호화된 상태를 두 대의 외주 클라우드 서버에 분산 저장하여 데이터 가용성과 개인정보 보호를 향상시킨다.
• 허모르픽 암호화를 적용해 복호화 없이도 암호화된 데이터의 안전한 집계를 가능하게 하여 기밀성을 유지한다.
• 허모르픽 성질을 활용해 권한이 있는 사용자가 암호화된 데이터에서 결과를 추출할 수 있도록 하는 안전한 쿼리 처리 메커니즘을 설계한다.
• 공개 키 암호화 기법을 활용해 종단 간 보안을 확보하며, IoT 기기는 클라우드의 공개 키로 데이터를 암호화하고, 오직 권한 있는 사용자만 개인 키로 복호화할 수 있도록 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 신뢰할 수 없는 클라우드 환경에서 사용자 개인정보를 보호하면서도 IoT 데이터를 안전하게 저장하고 처리할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 피그 컴퓨팅은 IoT 기기의 계산 및 스토리지 한계를 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ3 허모르픽 암호화를 통해 클라우드에서 암호화된 IoT 데이터에 대해 안전한 데이터 집계 및 쿼리 처리가 가능할 수 있는가?
• RQ4 클라우드가 해킹되었을 경우, 제안된 모델은 어떻게 데이터 泄露를 방지하는가?
• RQ5 클라우드-피그-IoT 아키텍처에서 보안, 개인정보 보호, 계산 효율성 간의 상호 교환 관계는 어떠한가?

주요 결과

• 제안된 모델은 피그 지원 암호화 및 허모르픽 기법을 통해 외주된 IoT 데이터에 대해 개인정보 보호 기반의 스토리지와 안전한 쿼리 처리를 성공적으로 실현한다.
• 피그 노드는 클라우드 업로드 이전에 데이터 분할 및 암호화를 수행함으로써 IoT 기기의 계산 부담을 효과적으로 감소시킨다.
• 허모르픽 암호화를 통해 클라우드에서 암호화된 데이터의 안전한 집계가 가능해져 처리 중에 원문 데이터가 노출되지 않음을 보장한다.
• 두 대의 외주 클라우드 서버를 사용함으로써 데이터 가용성이 향상되고, 한 번의 침해 사고로 전체 데이터가暴露되는 위험도 감소한다.
• 저지연, 안전한 데이터 처리를 가능하게 하여 스마트 그라이드 및 스마트 헬스케어와 같은 실시간 응용 분야를 지원한다.
• iCloud 유명인 사진 유출 사고와 같은 대규모 데이터 유출 사고를 방지하기 위해, 클라우드가 해킹되더라도 데이터가 기밀 유지됨을 보장함으로써 데이터 유출 위험을 최소화한다.