論文の概要: Privacy-Preserving Anonymization of System and Network Event Logs Using Salt-Based Hashing and Temporal Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21904v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 15:16:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.559468
• Title: Privacy-Preserving Anonymization of System and Network Event Logs Using Salt-Based Hashing and Temporal Noise
• Title（参考訳）: 塩をベースとしたハッシュと時間雑音を用いたシステムおよびネットワークイベントログのプライバシー保護匿名化
• Authors: Shreyas Bargale, Akshit Vakati Venkata, Jaimandeep Singh, Chester Rebeiro,
• Abstract要約: 個人識別可能な情報を含むイベントログ(PII) 過度に攻撃的な匿名化はコンテキスト整合性を損なう可能性があるが、弱いテクニックはリンクや推論攻撃による再識別を危険にさらす。 本稿では,このトレードオフに対処する新しいフィールド固有匿名化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.85293491327449
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: System and network event logs are essential for security analytics, threat detection, and operational monitoring. However, these logs often contain Personally Identifiable Information (PII), raising significant privacy concerns when shared or analyzed. A key challenge in log anonymization is balancing privacy protection with the retention of sufficient structure for meaningful analysis. Overly aggressive anonymization can destroy contextual integrity, while weak techniques risk re-identification through linkage or inference attacks. This paper introduces novel field-specific anonymization methods that address this trade-off. For IP addresses, we propose a salt-based hashing technique applied at the per-octet level, preserving both subnet and host structure to enable correlation across various log entries while ensuring non-reversibility. For port numbers, full-value hashing with range mapping maintains interpretability. We also present an order-preserving timestamp anonymization scheme using adaptive noise injection, which obfuscates exact times without disrupting event sequences. An open-source tool implementing these techniques has been released to support practical deployment and reproducible research. Evaluations using entropy metrics, collision rates, and residual leakage analysis demonstrate that the proposed approach effectively protects privacy while preserving analytical utility.
• Abstract（参考訳）: セキュリティ分析、脅威検出、運用監視には、システムとネットワークのイベントログが不可欠である。 しかしながら、これらのログにはPII(Personally Identible Information)が含まれており、共有や分析の際に重要なプライバシー上の懸念を生じさせる。 ログ匿名化における重要な課題は、プライバシー保護と、意味のある分析に十分な構造を維持することのバランスである。 過度に攻撃的な匿名化はコンテキスト整合性を損なう可能性があるが、弱いテクニックはリンクや推論攻撃による再識別を危険にさらす。 本稿では,このトレードオフに対処する新しいフィールド固有匿名化手法を提案する。 IPアドレスに対しては、サブネットとホスト構造の両方を保存し、様々なログエントリ間の相関を可能とし、非可逆性を確保しながら、ソルトベースのハッシュ手法を提案する。 ポート番号については、範囲マッピングによるフルバリューハッシュは解釈可能性を維持している。 また,アダプティブノイズインジェクションを用いた順序保存型タイムスタンプ匿名化方式を提案する。 これらのテクニックを実装するオープンソースツールがリリースされ、実際のデプロイと再現可能な研究をサポートする。 エントロピー指標,衝突速度,残留漏洩解析を用いて評価した結果,提案手法は解析的有用性を維持しつつ,効果的にプライバシ保護を行うことが示された。

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