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완전동형암호기반 프라이버시 보호 Top-k 위치정보서비스
Privacy Preserving Top-k Location-Based Service with Fully Homomorphic Encryption 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.24 no.4, 2015년, pp.153 - 161  

허미영 (A3 Security) ,  이윤호 (Department of Industrial and Systems Engineering, SeoulTech)

초록
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Top-k 위치정보서비스는 사용자의 위치로부터 가장 가까운 k개의 장소를 반환하는 서비스이다. 기존의 방법들은 사용자의 위치 정보가 LBS Server에 그대로 노출되어 사용자의 프라이버시 훼손의 문제가 있다. 본 논문에서는 완전동형암호를 사용하여 Top-k 위치정보서비스 사용자의 프라이버시를 보호하는 방안을 연구한다. 제안 방법에서는 사용자의 위치 정보가 포함된 질의와 Database의 위치 데이터 정보를 암호화한다. LBS Server는 완전동형암호를 이용해 암호화된 질의 위치 정보와 암호화된 위치 데이터로 거리 계산을 수행한다. LBS Server는 계산 결과를 암호문 상태에서 비교하여 사용자의 위치로부터 가장 가까운 위치가 저장되어 있는 k개의 암호문을 결과로서 도출한다. 결과는 LBS Server로부터 사용자에게 반환되며, 사용자는 이를 복호화하여 자신의 질의 결과를 확인한다. 본 방법에서는 Database의 위치 데이터와 사용자의 질의 정보가 모두 암호화된 상태로 Top-k 위치정보서비스를 제공하므로 LBS Server에 대해 사용자와 위치 데이터 정보의 프라이버시가 보존된다. 시뮬레이션에서는, 16개의 위치 정보에 대하여 질의와 거리 연산을 수행하여 사용자의 질의로부터 가장 가까운 3개의 위치를 알아내는 과정을 수행하였다. 그 결과 일반적인 데스크탑 환경에서 약 270시간이 걸려 단기간 내의 실용화는 어려울 것으로 예상되나 이러한 성능 문제는 하드웨어의 발전과 함께 개선될 것이라 생각된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

We propose a privacy-preserving location-based service (LBS) which supports top-k search service. The previous schemes hurt the privacy of either the user and the location of the objects because they are sent to the LBS server in a plaintext form. In the proposed method, by encrypting them with the ...

주제어

#프라이버시 보호   #Top-k 검색   #위치정보서비스   #보안  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 동료 사용자를 사용하지 않고 LBS Server에 사용자의 위치 대신 사용자의 영역 정보를 전송해 사용자의 프라이버시를 보호하려는 논문도 있다[8, 9]. 이 논문에서는 사용자의 위치 정보를 은닉하여 LBS Server가 사용자의 위치를 정확히 알 수 없도록 만들었다. 하지만 만약 연속적인 사용자의 질의가 발생한다면, LBS Server는 사용자의 위치를 유추할 수 있다.
  • 이에 본 논문에서는 Database 위치 정보와 사용자의 위치 프라이버시를 보호하며 Top-k 위치정보서비스를 이용하는 방법을 제안한다. 본 방법에서는 Database의 위치 데이터와 사용자의 질의를 완전동형암호로 암호화한다.
  • 제안 방법의 유효성을 증명하기 위해 본 논문에서 완전동형암호를 이용한 테스트 환경을 구축했다. 테스트 환경은 Ubuntu, Intel Xeon processor Quad-core 1600 MHz, 64GB RAM, HDD 916.

가설 설정

  • 위치 데이터가 저장된 암호문을 만들기 위해 사용자와 Database는 사전에 공유된 공개키가 필요하다. 본 논문에서는 공개키 쌍을 만들 기 위해 외부의 키 서버를 사용하고, 외부의 키 서버는 사용자와 LBS Server, Database의 요청(call)이 없어도 각 주체에 미리 키를 배포한다고 가정한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
Top-k 위치정보서비스란 무엇인가? Top-k 위치정보서비스는 사용자의 위치로부터 가장 가까운 k개의 장소를 반환하는 서비스이다. 기존의 방법들은 사용자의 위치 정보가 LBS Server에 그대로 노출되어 사용자의 프라이버시 훼손의 문제가 있다.
기존의 Top-k 위치정보서비스에는 어떤 문제가 있는가? Top-k 위치정보서비스는 사용자의 위치로부터 가장 가까운 k개의 장소를 반환하는 서비스이다. 기존의 방법들은 사용자의 위치 정보가 LBS Server에 그대로 노출되어 사용자의 프라이버시 훼손의 문제가 있다. 본 논문에서는 완전동형암호를 사용하여 Top-k 위치정보서비스 사용자의 프라이버시를 보호하는 방안을 연구한다.
Top-k 방식의 위치정보서비스를 이루고 있는 구성 요소는 무엇인가? Top-k 방식의 위치정보서비스는 보통 사용자, LBS Server, Database의 구성 요소로 이루어져 있다. Database 는 LBS Server에 위치 데이터를 제공하고, 사용자는 자신의 위치 정보와 관심 있는 객체의 수 k를 LBS Server에게 질의한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (12)

  1. Nectaria Tryfona ,Dieter Pfoser. (2005). "Data Semantics in Location-based Services", Journal on Data Semantics III Lecture Notes in Computer Science Volume 3534, p. 168-195. 

    상세보기 crossref

  2. Dieter Pfoser and Nectaria Tryfona. (2009). "The Use of Ontologies in Location-based Services: The Space and Time Ontology in Protege", Research Academic Computer Technology Institute, Athens, Greece. 

  3. Jaideep Vaidya and Chris Clifton. (2005). "Privacy-preserving top-k queries", In Proc. ICDE. 

  4. Qian Chen, Haibo Hu, Jianliang Xu. (2013). "Authenticating top-k Queries in Location-based Services with Confidentiality", VLDB Endowment. 

  5. Haibo Hu, Jianliang Xu, Qian Chen, Ziwei Yang. (2012). "Authenticating location-based services without compromising location privacy", In Proc. SIGMOD. 

  6. T. Hashem and L. Kulik. (2011). "Don't trust anyone: Privacy protection for location-based services", Journal of Pervasive Mobile Computing, vol. 7, p.44-59. 

    상세보기 crossref

  7. Xiaoling Zhu, Yang Lu, Xiaojuan Zhu, Shuwei Qiu. (2013). "A Location Privacy-Preserving Protocol Based on Homomorphic Encryption and Key Agreement", IEEE. 

  8. Shin, Kang Ju, Xiaoen Chen, Zhigang Hu, Xin. (2012). "Privacy protection for users of location-based services", IEEE wireless communications. 

  9. Chi Lin, GuoweiWu1, Chang Wu Yu. (2014). "Protecting location privacy and query privacy a combinedclustering approach", Lin_et_al-2014-Concurrency_and_Computation-_Practice_and_Experience. 

  10. P. Kalnis, G. Ghinita, K. Mouratidis, and D. Papadias. (2007). "Preventing Location-Based Identity Inference in Anonymous Spatial Queries", IEEE TKDE, 19(12):1719-1733. 

  11. Sergey Yekhanin. (2010). "private information retrieval", Communications of the ACM, Volume 53, Issue 4, p. 68-73. 

  12. Gabriel Ghinita, Panos Kalni, Ali Khoshgozara, Cyrus Shahab, Kian-Lee Ta. (2008). "Private queries in location based services: anonymizers are not necessary", SIGMOD '08 Proceedings of the 2008 ACM SIGMOD international conference on Management of data, p. 121-132. 

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