ShuntaIshihara
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4 years ago - 論文タイトル Arx: An Encrypted Database using Semantically Secure Encryption
- 著者（所属） Rishabh Poddar(UC Berkeley), Tobias Boelter(UC Berkeley), Raluca Ada Popa(UC Berkeley)
- 論文PDF／ランディングページへのリンク http://www.vldb.org/pvldb/vol12/p1664-poddar.pdf
- 論文まとめ（落合フォーマット準拠）
- どんなもの？ 多くの実用的な暗号化データベースは，機密データを漏洩することが示されている弱い暗号化スキームに依存している．この論文では，強秘匿性がある安全な暗号化スキームでのみデータを暗号化する実用的で機能的なデータベースシステムであるArxを提案する．
- 先行研究と比べてどこがすごい？ 検索可能な暗号化に基づいている先行研究のスキームは機能が大幅に制限されている．（制約による順序、範囲にわたる集計、結合などの一般的なクエリはサポートされていない）また、書き込み操作（更新、削除など）にも非効率的．さらに，特定のオンライン攻撃者（クエリから情報を盗もうとする攻撃者）にとって，これらのシステムには既存のPPE（Property-Preserving Encrypt）には存在しない余分なリークがある．
- 先行研究と比べてどこがすごい？ 強秘匿性のデータの暗号化が行えるArxRangeとArxEqというデータベースインデックスを導入し，NoSQLデータベースに対してのクエリを行う．
- どうやって有効だと検証した？ 人気のあるNoSQLデータベースであるMongoDBの上にArxを実装して評価し，ArxがShareLaTeX ，the Chino health data platform ，NodeBB forum，Leanoteなどの幅広い実アプリケーションをサポートすることを示した．
- 議論はある？ ArxRangeインデックスは現在二分木を用いている．興味深い拡張は、Bツリーなどのファンアウトの高いデータ構造のインデックスを実装すること． Arxは現在，トランザクションセマンティクスをサポートしていない． 提案手法はトランザクションシステムにも拡張でるが、実用上の大きな課題がある．たとえば，ArxRangeインデックスでは、クライアントとの対話とともにクエリごとにツリー内の複数のノードを更新する必要があるため，トランザクションのサポートが複雑になる．
- 次に読むべき論文は？
- A. Arasu, K. Eguro, R. Kaushik, D. Kossmann, R. Ramamurthy, and R. Venkatesan. A secure coprocessor for database applications. In Proc. FPL, 2013.
- S. Tu, M. F. Kaashoek, S. Madden, and N. Zeldovich.Processing Analytical Queries over Encrypted Data.PVLDB, 6(5):289–300, 2013.
- D. Cash, J. Jaeger, S. Jarecki, C. Jutla, H. Krawczyk, M. Rosu, and M. Steiner. Dynamic Searchable Encryption in Very-Large Databases: Data Structures and Implementation. In Proc. NDSS, 2014.
- D. Cash, S. Jarecki, C. Jutla, H. Krawczyk, M. Rosu, and M. Steiner. Highly-scalable searchable symmetric encryption with support for boolean queries. In Proc. CRYPTO, 2013.
- S. Faber, S. Jarecki, H. Krawczyk, Q. Nguyen, M. Rosu, and M. Steiner. Rich Queries on Encrypted Data: Beyond Exact Matches. In Proc. ESORICS, 2015.
- S. Garg, S. Lu, and R. Ostrovsky. Black-Box Garbled RAM. In Proc. FOCS, 2015.
- R. A. Popa, C. M. S. Redfield, N. Zeldovich, and H. Balakrishnan. CryptDB: Protecting Confidentiality with Encrypted Query Processing. In Proc. SOSP, 2011.