εpsolute: Efficiently Querying Databases While Providing Differential Privacy
εpsolute: Efficiently Querying Databases While Providing Differential Privacy
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εpsolute：在提供差异隐私的同时高效查询数据库
DOI：
10.1145/3460120.3484786
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
O'Neill, Adam
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bogatov, Dmytro;Kellaris, Georgios;Kollios, George;Nissim, Kobbi;O'Neill, Adam
随着组织努力处理大量信息，将敏感数据外包给第三方成为必要。为了保护数据，外包数据库系统中使用了各种加密技术，以确保数据隐私，同时允许高效查询。出现了大量针对此类系统的攻击。在这项工作中，我们提出了一个模型的差异私有外包数据库系统和一个具体的结构，εpsolute，可证明隐藏上述泄漏，同时保持效率和可扩展性。在我们的解决方案中，即使是针对控制数据和查询的不受信任的服务器，也可以在记录级别保留差异隐私。εpsolute结合了Oblivious RAM和差异化的私有杀毒程序，创建了一个通用而高效的构造。我们进一步提出了一系列改进，以使解决方案具有实际应用所需的效率和实用性。我们描述了并行化操作的方法，最大限度地减少噪音量，减少网络请求的数量，同时保持隐私保证。我们已经运行了一组广泛的实验，数十台服务器处理多达1000万条记录，并编写了详细的结果分析，证明了我们解决方案的效率和可扩展性。在提供强大的安全性和隐私保证的同时，我们比MySQL和PostgreSQL等非安全纯文本优化的RDBMS的范围查询执行慢不到一个数量级。
As organizations struggle with processing vast amounts of information, outsourcing sensitive data to third parties becomes a necessity. To protect the data, various cryptographic techniques are used in outsourced database systems to ensure data privacy, while allowing efficient querying. A rich collection of attacks on such systems has emerged. Even with strong cryptography, just communication volume or access pattern is enough for an adversary to succeed.In this work we present a model for differentially private outsourced database system and a concrete construction, εpsolute, that provably conceals the aforementioned leakages, while remaining efficient and scalable. In our solution, differential privacy is preserved at the record level even against an untrusted server that controls data and queries. εpsolute combines Oblivious RAM and differentially private sanitizers to create a generic and efficient construction.We go further and present a set of improvements to bring the solution to efficiency and practicality necessary for real-world adoption. We describe the way to parallelize the operations, minimize the amount of noise, and reduce the number of network requests, while preserving the privacy guarantees. We have run an extensive set of experiments, dozens of servers processing up to 10 million records, and compiled a detailed result analysis proving the efficiency and scalability of our solution. While providing strong security and privacy guarantees we are less than an order of magnitude slower than range query execution of a non-secure plain-text optimized RDBMS like MySQL and PostgreSQL.
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DOI：
10.1109/sp.2016.20
发表时间：
2016-05
期刊：
2016 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP)
影响因子：
--
作者：
Cetin Sahin;Victor Zakhary;A. E. Abbadi;Huijia Lin;Stefano Tessaro
通讯作者：
Cetin Sahin;Victor Zakhary;A. E. Abbadi;Huijia Lin;Stefano Tessaro
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
APPROX-RANDOM 2019
影响因子：
--
作者：
Amos Beimel, Kobbi Nissim
通讯作者：
Amos Beimel, Kobbi Nissim
DOI：
--
发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
作者：
Sota Onozawa; Noboru Kunihiro;Masayuki Yoshino;and Ken Naganuma
通讯作者：
and Ken Naganuma
查询加密数据（教程）
DOI：
--
发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
作者：
A. Arasu;Ken Eguro;R. Kaushik;Ravishankar Ramamurthy
通讯作者：
Ravishankar Ramamurthy
多服务器 Oblivious RAM 的下限
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
IACR Cryptology ePrint Archive
影响因子：
--
作者：
Kasper Green Larsen;Mark Simkin;Kevin Yeo
通讯作者：
Kevin Yeo