論文の概要: Private Aggregate Queries to Untrusted Databases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13296v1
- Date: Wed, 20 Mar 2024 04:35:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-21 17:58:10.560697
- Title: Private Aggregate Queries to Untrusted Databases
- Title（参考訳）: 信頼できないデータベースへのプライベートアグリゲートクエリ
- Authors: Syed Mahbub Hafiz, Chitrabhanu Gupta, Warren Wnuck, Brijesh Vora, Chen-Nee Chuah,
- Abstract要約: プライベート情報検索(Private Information Search, PIR)は、プライバシ保護のための暗号ツールである。
ほとんどのPIRプロトコルは、クライアントが意図したデータベースアイテムの正確な行インデックスを知る必要がある。
我々は、ユーザが集約された結果を取得することができる新しい情報理論PIRフレームワークを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6209090009720155
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Private information retrieval (PIR), a privacy-preserving cryptographic tool, solves a simplified version of this problem by hiding the database item that a client accesses. Most PIR protocols require the client to know the exact row index of the intended database item, which cannot support the complicated aggregation-based statistical query in a similar setting. Some works in the PIR space contain keyword searching and SQL-like queries, but most need multiple interactions between the PIR client and PIR servers. Some schemes support searching SQL-like expressive queries in a single round but fail to enable aggregate queries. These schemes are the main focus of this paper. To bridge the gap, we have built a general-purpose novel information-theoretic PIR (IT-PIR) framework that permits a user to fetch the aggregated result, hiding all sensitive sections of the complex query from the hosting PIR server in a single round of interaction. In other words, the server will not know which records contribute to the aggregation. We then evaluate the feasibility of our protocol for both benchmarking and real-world application settings. For instance, in a complex aggregate query to the Twitter microblogging database of 1 million tweets, our protocol takes 0.014 seconds for a PIR server to generate the result when the user is interested in one of 3K user handles. In contrast, for a much-simplified task, not an aggregate but a positional query, Goldberg's regular IT-PIR (Oakland 2007) takes 1.13 seconds. For all possible user handles, 300K, it takes equal time compared to the regular IT-PIR. This example shows that complicated aggregate queries through our framework do not incur additional overhead if not less, compared to the conventional query.
- Abstract（参考訳）: プライバシを保存する暗号ツールであるプライベート情報検索(PIR)は、クライアントがアクセスするデータベースアイテムを隠すことで、この問題の簡易バージョンを解決する。
ほとんどのPIRプロトコルは、クライアントが意図したデータベースアイテムの正確な行インデックスを知る必要がある。
PIRの分野での作業にはキーワード検索とSQLライクなクエリが含まれるが、ほとんどの場合、PIRクライアントとPIRサーバ間の複数のインタラクションが必要である。
一部のスキームはSQLライクな表現型クエリを1ラウンドで検索するが、集約型クエリを有効にすることができない。
これらのスキームが本論文の主な焦点である。
このギャップを埋めるために、我々は、ユーザが集約された結果を取得し、ホスティングPIRサーバから複雑なクエリのすべてのセンシティブなセクションを1ラウンドのインタラクションで隠蔽する、汎用的な新しい情報理論PIR(IT-PIR)フレームワークを構築した。
言い換えれば、サーバはどのレコードがアグリゲーションに寄与しているかを知らない。
次に、ベンチマークと実世界のアプリケーション設定の両方において、プロトコルの有効性を評価します。
例えば、Twitterのツイート100万件のマイクロブログデータベースへの複雑な集約クエリでは、PIRサーバが3Kユーザの処理に興味がある場合に結果を生成するのに0.014秒かかります。
対照的に、集約ではなく位置クエリである非常に単純化されたタスクでは、ゴールドバーグの通常のIT-PIR (Oakland 2007) は1.13秒かかる。
可能なすべてのユーザハンドラ、300Kでは、通常のIT-PIRと同等な時間を要する。
この例は、我々のフレームワークによる複雑な集約クエリは、従来のクエリと比較して、追加のオーバーヘッドを発生しないことを示している。
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