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데이터 접근 패턴 은닉을 지원하는 암호화 인덱스 기반 kNN 질의처리 알고리즘
kNN Query Processing Algorithm based on the Encrypted Index for Hiding Data Access Patterns

정보과학회논문지 = Journal of KIISE, v.43 no.12, 2016년, pp.1437 - 1457  

김형일 (전북대학교 컴퓨터공학과) ,  김형진 (전북대학교 컴퓨터공학과) ,  신영성 (전북대학교 컴퓨터공학과) ,  장재우 (전북대학교 IT정보공학과)

초록
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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.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

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 ty...

주제어

#데이터베이스 아웃소싱   #데이터베이스 암호화   #암호화 인덱스 구조   #암호화 kNN 질의처리 알고리즘   #데이터 접근 패턴  

참고문헌 (24)

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