Fugu-MT 論文翻訳(概要): Protecting Sensitive Tabular Data in Hybrid Clouds

論文の概要: Protecting Sensitive Tabular Data in Hybrid Clouds

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01354v1
Date: Sun, 3 Dec 2023 11:20:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-18 13:15:35.008565
Title: Protecting Sensitive Tabular Data in Hybrid Clouds
Title（参考訳）: ハイブリッドクラウドにおける知覚的語彙データ保護
Authors: Maya Anderson, Gidon Gershinsky, Eliot Salant, Salvador Garcia,
Abstract要約: ヘルスケアやファイナンスといった規制された業界は、データとワークロードの一部をパブリッククラウドに移行し始めている。病院の実際のユースケースにおいて,ハイブリッドクラウドを使用したビッグデータ分析のセキュリティとパフォーマンスの課題に対処する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Regulated industries, such as Healthcare and Finance, are starting to move parts of their data and workloads to the public cloud. However, they are still reluctant to trust the public cloud with their most sensitive records, and hence leave them in their premises, leveraging the hybrid cloud architecture. We address the security and performance challenges of big data analytics using a hybrid cloud in a real-life use case from a hospital. In this use case, the hospital collects sensitive patient data and wants to run analytics on it in order to lower antibiotics resistance, a significant challenge in healthcare. We show that it is possible to run large-scale analytics on data that is securely stored in the public cloud encrypted using Apache Parquet Modular Encryption (PME), without significant performance losses even if the secret encryption keys are stored on-premises. PME is a standard mechanism for data encryption and key management, not specific to any public cloud, and therefore helps prevent vendor lock-in. It also provides privacy and integrity guarantees, and enables granular access control to the data. We also present an innovation in PME for lowering the performance hit incurred by calls to the Key Management Service. Our solution therefore enables protecting large amounts of sensitive data in hybrid clouds and still allows to efficiently gain valuable insights from it.
Abstract（参考訳）: ヘルスケアやファイナンスといった規制された業界は、データとワークロードの一部をパブリッククラウドに移行し始めている。しかし、彼らは最も機密性の高いレコードでパブリッククラウドを信頼することを拒んでいるため、ハイブリッドクラウドアーキテクチャを活用して、それらを自身のオンプレミスに置き去りにしている。病院の実際のユースケースにおいて,ハイブリッドクラウドを使用したビッグデータ分析のセキュリティとパフォーマンスの課題に対処する。このユースケースでは、病院は敏感な患者データを収集し、抗生物質耐性を低下させるために分析を行いたいと考えている。我々は,Apache Parquet Modular Encryption (PME) を用いて暗号化されたパブリッククラウドにセキュアに格納されたデータに対して大規模な解析を行うことで,秘密鍵をオンプレミスに保管しても,大幅なパフォーマンス上の損失を伴わないことを示す。 PMEは、データ暗号化とキー管理のための標準的なメカニズムであり、パブリッククラウドに特化していないため、ベンダーのロックインを防ぐのに役立つ。また、プライバシと整合性の保証を提供し、データへの詳細なアクセス制御を可能にする。また、キーマネジメントサービスへのコールによって生じるパフォーマンスのヒットを下げるためのPMEのイノベーションも提示します。したがって、当社のソリューションは、ハイブリッドクラウドにおける大量の機密データを保護することができ、なおかつ、その価値ある洞察を効率的に得ることができます。

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