論文の概要: Trusted Execution Environment for Decentralized Process Mining
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12105v3
- Date: Tue, 9 Apr 2024 10:42:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-12 16:10:01.617795
- Title: Trusted Execution Environment for Decentralized Process Mining
- Title（参考訳）: 分散型プロセスマイニングのための信頼された実行環境
- Authors: Valerio Goretti, Davide Basile, Luca Barbaro, Claudio Di Ciccio,
- Abstract要約: プロセスマイニングを複数のアクターのプロセスイベントデータにアンロックする新しいアプローチであるConFINEを紹介する。
医療シナリオへの応用を示すことによって、ソリューションの実現可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6686882054452727
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Inter-organizational business processes involve multiple independent organizations collaborating to achieve mutual interests. Process mining techniques have the potential to allow these organizations to enhance operational efficiency, improve performance, and deepen the understanding of their business based on the recorded process event data. However, inter-organizational process mining faces substantial challenges, including topical secrecy concerns: The involved organizations may not be willing to expose their own data to run mining algorithms jointly with their counterparts or third parties. In this paper, we introduce CONFINE, a novel approach that unlocks process mining on multiple actors' process event data while safeguarding the secrecy and integrity of the original records in an inter-organizational business setting. To ensure that the phases of the presented interaction protocol are secure and that the processed information is hidden from involved and external actors alike, our approach resorts to a decentralized architecture comprised of trusted applications running in Trusted Execution Environments (TEEs). We show the feasibility of our solution by showcasing its application to a healthcare scenario and evaluating our implementation in terms of memory usage and scalability on real-world event logs.
- Abstract（参考訳）: 組織間ビジネスプロセスには、相互利益を達成するために協力する複数の独立した組織が含まれる。
プロセスマイニング技術は、これらの組織が運用効率を向上し、パフォーマンスを改善し、記録されたプロセスイベントデータに基づいてビジネスの理解を深めることを可能にする可能性がある。
しかし、組織間プロセスのマイニングは、トピックの秘密保持に関する懸念を含む重大な課題に直面している: 関係する組織は、自身のデータを公開して、相手または第三者と共同でマイニングアルゴリズムを実行することを好まないかもしれない。
本稿では,複数のアクターのプロセスイベントデータに基づいてプロセスマイニングを行う手法であるCONFINEを紹介する。
提案するインタラクションプロトコルのフェーズが安全で,処理された情報が関係者や外部アクターから隠蔽されていることを保証するため,TEE(Trusted Execution Environments)で動作する信頼性の高いアプリケーションで構成される分散アーキテクチャを活用している。
医療シナリオに応用例を示し、実世界のイベントログにおけるメモリ使用量やスケーラビリティの観点からその実装を評価することで、ソリューションの実現可能性を示す。
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