論文の概要: A Privacy-Preserving Graph Encryption Scheme Based on Oblivious RAM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19259v1
- Date: Wed, 29 May 2024 16:47:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 16:12:12.374675
- Title: A Privacy-Preserving Graph Encryption Scheme Based on Oblivious RAM
- Title(参考訳): 公開RAMに基づくプライバシー保護型グラフ暗号化方式
- Authors: Seyni Kane, Anis Bkakria,
- Abstract要約: 本稿では,アクセスパターンとクエリパターンの漏洩を緩和する新しいグラフ暗号化手法を提案する。
提案手法は,(1)暗号化されたグラフで表現された敵が,基盤となるグラフに関する情報に従わないことを保証し,(2)アクセスパターンを隠蔽して問合せ不能を解消する,という2つのキーとなるセキュリティ目標を定めている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Graph encryption schemes play a crucial role in facilitating secure queries on encrypted graphs hosted on untrusted servers. With applications spanning navigation systems, network topology, and social networks, the need to safeguard sensitive data becomes paramount. Existing graph encryption methods, however, exhibit vulnerabilities by inadvertently revealing aspects of the graph structure and query patterns, posing threats to security and privacy. In response, we propose a novel graph encryption scheme designed to mitigate access pattern and query pattern leakage through the integration of oblivious RAM and trusted execution environment techniques, exemplified by a Trusted Execution Environment (TEE). Our solution establishes two key security objectives: (1) ensuring that adversaries, when presented with an encrypted graph, remain oblivious to any information regarding the underlying graph, and (2) achieving query indistinguishability by concealing access patterns. Additionally, we conducted experimentation to evaluate the efficiency of the proposed schemes when dealing with real-world location navigation services.
- Abstract(参考訳): グラフ暗号化スキームは、信頼できないサーバにホストされた暗号化グラフのセキュアなクエリを容易にする上で重要な役割を果たす。
ナビゲーションシステム、ネットワークトポロジ、ソーシャルネットワークにまたがるアプリケーションでは、機密データを保護する必要が最重要となる。
しかし、既存のグラフ暗号化手法は、グラフ構造とクエリパターンの側面を不注意に明らかにすることで脆弱性を示し、セキュリティとプライバシに対する脅威を生じさせる。
そこで本研究では,信頼された実行環境(TEE)を具体化して,アクセスパターンとクエリパターンの漏洩を緩和する新しいグラフ暗号化手法を提案する。
提案手法は,(1)暗号化されたグラフで表現された敵が,基盤となるグラフに関する情報に従わないことを保証し,(2)アクセスパターンを隠蔽して問合せ不能を解消する,という2つのキーとなるセキュリティ目標を定めている。
さらに,実地位置情報サービスにおける提案手法の有効性を評価する実験を行った。
関連論文リスト
- Unveiling Privacy Vulnerabilities: Investigating the Role of Structure in Graph Data [17.11821761700748]
本研究では,ネットワーク構造から生じるプライバシーリスクに対する理解と保護を推し進める。
我々は,ネットワーク構造によるプライバシー漏洩の可能性を評価するための重要なツールとして機能する,新しいグラフプライベート属性推論攻撃を開発した。
攻撃モデルはユーザのプライバシに重大な脅威を与え,グラフデータ公開手法は最適なプライバシとユーティリティのトレードオフを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-26T07:40:54Z) - Seagull: Privacy preserving network verification system [0.0]
本稿では,BGPプロトコルが管理するインターネットバックボーンの構成の正当性を検証するための新しい手法を提案する。
提案したソリューションはスケーラビリティの懸念に効果的に対処するだけでなく、堅牢なプライバシフレームワークも確立しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T05:56:51Z) - Graphene: Infrastructure Security Posture Analysis with AI-generated Attack Graphs [14.210866237959708]
本稿では,コンピューティングインフラストラクチャのセキュリティ状態の詳細な解析を行うための高度なシステムであるGrapheneを提案する。
デバイスの詳細やソフトウェアバージョンといったユーザが提供する情報を使用して、Grapheneは包括的なセキュリティアセスメントを実行する。
このシステムは、ハードウェア、システム、ネットワーク、暗号化を含むセキュリティ層を分析することによって、全体的なアプローチを取る。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-20T15:38:59Z) - Efficient Network Representation for GNN-based Intrusion Detection [2.321323878201932]
過去数十年間、深刻な経済とプライバシーの被害を受けたサイバー攻撃の数が増加している。
本稿では,侵入検知タスクのトポロジ情報の提供を目的とした,フローのグラフとしての新しいネットワーク表現を提案する。
提案するグラフ構造を利用したグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-11T16:10:12Z) - Privacy-preserving Graph Analytics: Secure Generation and Federated
Learning [72.90158604032194]
我々は、リッチな属性と関係を表現する重要な能力を提供するグラフデータのプライバシー保護分析に焦点を当てる。
本稿では,プライバシ保護グラフ生成とフェデレーショングラフ学習という2つの方向性について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-30T18:26:57Z) - Deep Fraud Detection on Non-attributed Graph [61.636677596161235]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は不正検出に強い性能を示している。
ラベル付きデータは大規模な産業問題、特に不正検出には不十分である。
よりラベルのないデータを活用するための新しいグラフ事前学習戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-04T03:42:09Z) - Software Vulnerability Detection via Deep Learning over Disaggregated
Code Graph Representation [57.92972327649165]
この研究は、コードコーパスから安全でないパターンを自動的に学習するためのディープラーニングアプローチを探求する。
コードには解析を伴うグラフ構造が自然に認められるため,プログラムの意味的文脈と構造的規則性の両方を利用する新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)を開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-07T21:24:36Z) - Information Obfuscation of Graph Neural Networks [96.8421624921384]
本稿では,グラフ構造化データを用いた学習において,情報難読化による機密属性保護の問題について検討する。
本稿では,全変動量とワッサーシュタイン距離を交互に学習することで,事前決定された機密属性を局所的にフィルタリングするフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-28T17:55:04Z) - Graph Backdoor [53.70971502299977]
GTAはグラフニューラルネットワーク(GNN)に対する最初のバックドア攻撃である。
GTAは、トポロジカル構造と記述的特徴の両方を含む特定の部分グラフとしてトリガーを定義する。
トランスダクティブ(ノード分類など)とインダクティブ(グラフ分類など)の両方のタスクに対してインスタンス化することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-21T19:45:30Z) - Adversarial Attack on Community Detection by Hiding Individuals [68.76889102470203]
我々はブラックボックス攻撃に焦点をあて、ディープグラフコミュニティ検出モデルの検出からターゲット個人を隠すことを目的としている。
本稿では,制約付きグラフ生成器として動作するモジュールと,サロゲート型コミュニティ検出モデルとして動作するモジュールを交互に更新する反復学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-22T09:50:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。