[論文レビュー] Streamforce: outsourcing access control enforcement for stream data to the clouds

Tien Tuan Anh Dinh, Anwitaman Datta|arXiv (Cornell University)|May 27, 2013

Cryptography and Data Security参考文献 13被引用数 8

ひとこと要約

Streamforce は、データ機密性を保ちながらクラウドにポリシーを外部化することで、信頼できないクラウド環境におけるリアルタイムストリームデータに対する安全で細粒度なアクセス制御を可能にするシステムである。ハイブリッド暗号方式（決定的でプロキシベースの属性ベース暗号、スライディングウィンドウ暗号）とセキュアなクエリ演算子を組み合わせ、クラウドが平文を学習せずに暗号化されたデータ上で計算を実行できるようにし、低〜中程度のスループットワークロードにおいて実用的な性能を達成する。

ABSTRACT

As tremendous amount of data being generated everyday from human activity and from devices equipped with sensing capabilities, cloud computing emerges as a scalable and cost-effective platform to store and manage the data. While benefits of cloud computing are numerous, security concerns arising when data and computation are outsourced to a third party still hinder the complete movement to the cloud. In this paper, we focus on the problem of data privacy on the cloud, particularly on access controls over stream data. The nature of stream data and the complexity of sharing data make access control a more challenging issue than in traditional archival databases. We present Streamforce - a system allowing data owners to securely outsource their data to the cloud. The owner specifies fine-grained policies which are enforced by the cloud. The latter performs most of the heavy computations, while learning nothing about the data. To this end, we employ a number of encryption schemes, including deterministic encryption, proxy-based attribute based encryption and sliding-window encryption. In Streamforce, access control policies are modeled as secure continuous queries, which entails minimal changes to existing stream processing engines, and allows for easy expression of a wide-range of policies. In particular, Streamforce comes with a number of secure query operators including Map, Filter, Join and Aggregate. Finally, we implement Streamforce over an open source stream processing engine (Esper) and evaluate its performance on a cloud platform. The results demonstrate practical performance for many real-world applications, and although the security overhead is visible, Streamforce is highly scalable.

研究の動機と目的

• 信頼できないクラウドプロバイダーに外部化されたストリームデータに対して、継続的かつ高ボリュームなストリームデータの細粒度アクセス制御を実現する課題に対処すること。
• クラウドが実際のデータ内容を一切学習しないまま、大部分の計算ワークロードを処理できることを保証すること。
• 既存のストリーム処理エンジンを変更せずに、暗号化されたストリームデータ上で複雑なアクセス制御ポリシーを効率的かつスケーラブルに実装できること。
• クラウドベースのストリーム処理環境において、セキュリティ、ポリシーの表現力、パフォーマンスのバランスをとること。
• 協働的でポリシー豊富なストリーム処理環境における安全なデータ共有の実用的基盤を提供すること。

提案手法

• 等価性に基づくフィルタリングを暗号化されたデータ上で可能にするために、決定的暗号化を採用する。
• ロールおよび属性ベースのアクセス制御を暗号化ストリーム上で実現するために、プロキシベースの属性ベース暗号（ABE）を採用する。
• 時間制限付きアクセスポリシーおよびデータの新鮮さ制約をサポートするために、スライディングウィンドウ暗号方式を導入する。
• アクセス制御ポリシーは、Map、Filter、Join、Aggregate などの演算子を用いたセキュアな継続的クエリとしてモデル化され、暗号化されたデータ上で実行される。
• クラウドはすべての重い計算を暗号文上で実行するが、承認済みユーザーのみが軽量な復号処理を実行する。
• 互換性の確保と既存の最適化技術の活用を目的として、Streamforce はオープンソースの Esper ストリーム処理エンジン上に実装されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 信頼できないクラウド環境において、リアルタイムストリームデータに対して細粒度アクセス制御ポリシーを安全に実装する方法は何か？
• RQ2 どのような暗号化技術を用いれば、クラウドが平文の値を学習せずに、暗号化されたストリームデータ上で複雑なクエリ操作を実行できるか？
• RQ3 データ機密性とポリシーの表現力を保ちつつ、クラウドに重い計算を任せる余地はどの程度あるか？
• RQ4 セキュアなストリーム処理のパフォーマンスはプレーンテキスト処理と比べてどの程度か？また、実世界のワークロードをサポートできるか？
• RQ5 外部化されたストリーム処理において、セキュリティ、ポリシーの表現力、計算効率の間にはどのようなトレードオフがあるか？

主な発見

• Streamforce は、明確なセキュリティオーバーヘッドが見られるものの、低〜中程度のデータ到着レートを示す多くの実世界のアプリケーションにおいて実用的なパフォーマンスを達成している。
• システムは高いスケーラビリティを示しており、複数のクラウドサーバーを活用することで、著しくパフォーマンスが向上する。
• セキュアなクエリ演算子の使用により、Esper などの既存のストリーム処理エンジンへの最小限の変更で統合が可能である。
• 暗号文サイズは大きい（1レコードあたり100KB以上）ため、データインジェクションが現在のボトルネックとなっているが、最適化手法の検討が進められている。
• 複数の暗号化方式の組み合わせにより、時間的制約や属性ベースの制約を含む幅広いアクセス制御ポリシーをサポートしている。
• 現在の暗号化方式ではリボーカルや隠し属性のサポートができないが、著者らはこれらを今後の拡張の重要な分野と特定している。