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- 저자 : 신영성(Youngsung Shin) (검색결과 3 건)
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데이터베이스 아웃소싱을 위한 그리드 인덱스 기반 비트맵 암호화 기법
윤민(Min Yoon),신영성(Youngsung Shin),장재우(Jaewoo Chang) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.40 No.4
최근 클라우드 컴퓨팅이 빠르게 발전함에 따라, 공간 데이터베이스 아웃소싱에 대한 관심이 급증하고 있다. 따라서 데이터베이스 아웃소싱에서 위치 데이터 보호를 위한 암호화 기법이 연구되고 있다. 그러나 기존 공간 좌표 변환 기법은 위치 데이터의 분포를 고려하지 않고 암호화를 수행하기 때문에, 공격자가 암호화 변환 데이터로부터 원본 데이터 분포를 유추하는 것이 가능하다. 아울러, 트리 기반 인덱스를 통해 질의 처리를 수행하기 때문에, 데이터의 양이 많아질수록 질의 처리 성능이 저하되는 문제점이 존재한다. 이를 위해, 본 논문에서는 데이터베이스 아웃소싱에서 위치 데이터 보호를 위한 비트맵 기반 데이터 암호화 기법 및 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 공격자의 원본 데이터 유추 방지를 위해 데이터 분포 기반 앵커 선정 및 영역 분할/병합 정책을 통해 앵커를 선정한다. 아울러, 최적의 질의처리 성능을 보장하기 위해, 해시 인덱스를 통한 질의 처리를 수행한다. 한편, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 공격자로의 원본 데이터베이스 노출 확률을 감소시키면서, 빠른 질의 처리를 수행함을 검증한다. With the development of cloud computing, the interest on spatial database outsourcing has been sharply increasing. Therefore, researches for protecting location data privacy in outsourced databases have been actively performed. However, the existing schemes are weak to access original data because they do not consider data distribution. In addition, since they perform the nearest neighbor query processing by using a tree-based index, query processing time can be increased depending on tree depth. To solve these problems, we propose a grid index-based bitmap encryption scheme and a query processing algorithm for database outsourcing. We propose an anchor selection algorithm using split and merge policies based on data distribution to protect privacy of users from attacker. Furthermore, we reduce the communication cost for query processing by performing searching based on the hash index. Finally, we show through performance analysis that the proposed scheme provides better query processing performance and guarantees the privacy of users, compared with the existing schemes.
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정보보호 : 하둡 상에서 ARIA 알고리즘을 이용한 HDFS 데이터 암호화 기법의 설계 및 구현
송영호 ( Youngho Song ),신영성 ( Youngsung Shin ),장재우 ( Jae Woo Chang ) 한국정보처리학회 2016 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.5 No.2
최근 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 발전으로 빅데이터가 출현하였고, 이를 분석하기 위한 분산 병렬 플랫폼으로 하둡이 개발되었다. 하둡을 사용하는 기업은 개인적인 정보가 포함된 데이터를 분석하여 마케팅 등에 활용하고 있다. 이에 따라, 하둡에 저장된 센서티브(sensitive) 데이터의 유출을 방지하기 위한 데이터 암호화 연구가 수행되었다. 하지만 기존 데이터 암호화에 대한 연구는 국외 표준인AES 암호화 알고리즘만을 지원하는 한계점이 존재한다. 한편 정부에서는 데이터 암호화 알고리즘으로 ARIA 알고리즘을 국내 표준으로 지정하였다. 본 논문에서는 하둡 상에서 ARIA 알고리즘을 이용한 HDFS 데이터 암호화 기법을 제안하였다. 첫째, 제안하는 암호화 기법은 하둡의 분산 컴퓨팅 환경에서 ARIA 암호화 및 복호화를 수행하는 HDFS 블록 분할 컴포넌트를 제공한다. 둘째, 제안하는 암호화 기법은 데이터의 마지막 블록이 128비트 단위의 데이터가 아닐 경우, 더미(dummy) 데이터를 추가하여 암호화 및 복호화를 수행하는 가변길이 데이터 처리 컴포넌트를 제공한다. 마지막으로 성능 평가를 통해, 제안하는 ARIA 기반 암호화 기법이 텍스트 문자열 처리 응용 및 과학 데이터 분석 응용에서 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다. Due to the growth of social network systems (SNS), big data are realized and Hadoop was developed as a distributed platform for analyzing big data. Enterprises analyze data containing users’ sensitive information by using Hadoop and utilize them for marketing. Therefore, researches on data encryption have been done to protect the leakage of sensitive data stored in Hadoop. However, the existing researches support only the AES encryption algorithm, the international standard of data encryption. Meanwhile, Korean government choose ARIA algorithm as a standard data encryption one. In this paper, we propose a HDFS data encryption scheme using ARIA algorithms on Hadoop. First, the proposed scheme provide a HDFS block splitting component which performs ARIA encryption and decryption under the distributed computing environment of Hadoop. Second, the proposed scheme also provide a variable-length data processing component which performs encryption and decryption by adding dummy data, in case when the last block of data does not contains 128 bit data. Finally, we show from performance analysis that our proposed scheme can be effectively used for both text string processing applications and science data analysis applications.
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데이터 접근 패턴 은닉을 지원하는 암호화 인덱스 기반 kNN 질의처리 알고리즘
김형일(Hyeong-Il Kim),김형진(Hyeong-Jin Kim),신영성(Youngsung Shin),장재우(Jae-woo Chang) 한국정보과학회 2016 정보과학회논문지 Vol.43 No.12
데이터베이스 아웃소싱 환경에서, 클라우드는 인증된 사용자에게 아웃소싱된 데이터베이스를 기반으로 질의 서비스를 제공한다. 그러나 금융, 의료 정보와 같은 민감한 데이터는 클라우드에 아웃소싱 되기 전에 암호화되어야 한다. 한편, kNN 질의는 다양한 분야에서 폭넓게 사용되는 대표적인 질의 타입이며, kNN 질의 결과는 사용자의 관심사 및 선호도와 밀접하게 연관된다. 따라서 데이터 보호와 질의 보호를 동시에 고려하는 kNN 질의 처리 알고리즘에 대한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기존 연구는 높은 연산 비용이 요구되거나, 탐색한 인덱스의 노드 및 반환된 질의 결과가 드러나기 때문에 데이터 접근 패턴이 노출되는 문제점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 암호화 데이터베이스 상에서의 kNN 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 데이터 보호 및 질의 보호를 지원한다. 또한, 제안하는 알고리즘은 데이터 접근 패턴을 보호하는 동시에 효율적인 질의처리를 지원한다. 이를 위해, 데이터 접근 패턴 노출 없이 데이터 필터링을 지원하는 암호화 인덱스 탐색 기법을 제안한다. 성능 분석을 통해, 제안하는 알고리즘이 기존 기법에 비해 질의처리 시간 측면에서 우수한 성능을 보임을 검증한다. In outsourced databases, the cloud provides an authorized user with querying services on the outsourced database. However, sensitive data, such as financial or medical records, should be encrypted before being outsourced to the cloud. Meanwhile, k-Nearest Neighbor (kNN) query is the typical query type which is widely used in many fields and the result of the kNN query is closely related to the interest and preference of the user. Therefore, studies on secure kNN query processing algorithms that preserve both the data privacy and the query privacy have been proposed. However, existing algorithms either suffer from high computation cost or leak data access patterns because retrieved index nodes and query results are disclosed. To solve these problems, in this paper we propose a new kNN query processing algorithm on the encrypted database. Our algorithm preserves both data privacy and query privacy. It also hides data access patterns while supporting efficient query processing. To achieve this, we devise an encrypted index search scheme which can perform data filtering without revealing data access patterns. Through the performance analysis, we verify that our proposed algorithm shows better performance than the existing algorithms in terms of query processing times.
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