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데이터 아웃소싱 또는 서비스로서의 데이터베이스는 제3자 서비스 제공자가 데이터베이스를 서비스로 호스팅하는 데이터 관리의 새로운 패러다임입니다. 이 서비스는 고객을 위한 데이터 관리를 제공하므로, 서비스 사용자가 비싼 하드웨어와 소프트웨어를 구매하고 소프트웨어 업그레이드를 처리하며 관리 및 유지 보수 작업을 위한 전문가를 고용할 필요성을 없애줍니다. 외부 데이터베이스 서비스를 사용하면 저렴한 비용으로 신뢰할 수 있는 데이터 저장이 가능하므로 기업에게 매우 매력적입니다. 이러한 서비스는 신뢰할 수 있고 안전한 사이트에 저장된 개인 데이터에 대한 보편적인 접근을 제공하며, 클라이언트는 데이터를 저장하고 여행하는 동안 데이터를 함께 가지고 다닐 필요가 없습니다. 또한 그들은 고장으로 인해 사용할 수 없게 될 수 있는 집 기계에 원격으로 로그인할 필요도 없습니다. 그러나 최근 정부의 법률, 기업 간 경쟁, 데이터베이스 도난 사건은 기업이 안전하고 개인 정보를 보호하는 데이터 관리 기법을 사용해야 함을 요구합니다. 따라서 데이터 제공자는 데이터가 안전하다는 것을 보장해야 하며, 데이터에 대한 쿼리를 실행할 수 있어야 하고, 쿼리 결과 또한 안전하며 데이터 제공자에게 보이지 않아야 합니다. 현재 연구는 암호화된 데이터의 인덱싱 및 쿼리를 수행하는 방법에만 집중되어 있습니다. 그러나 암호화된 데이터에 대한 쿼리는 계산적으로 매우 비쌉니다. 데이터 아웃소싱이 실행 가능한 패러다임이 되기 위해 데이터베이스 서비스 제공자와 클라이언트가 정직하게 행동하도록 유도하는 효율적인 신뢰 메커니즘을 제공하는 것이 중요 문제로 떠올랐습니다. 본 논문에서는 데이터 아웃소싱을 위한 확장 가능한 개인정보 보호 알고리즘을 설명합니다. 계산적으로 비싼 암호화 대신, 우리는 여러 데이터 제공자 사이트에서 배포와 정보 이론적으로 입증된 비밀 공유 알고리즘을 활용하여 개인정보 보호 아웃소싱의 기초를 마련합니다. 이 논문의 기술적 기여는 다양한 유형의 데이터에서 실행되는 다양한 데이터베이스 작업을 지원하는 효율적이고 내결함성이 있으며 이론적으로 안전한 개인정보 보호 데이터 아웃소싱을 위한 프레임워크의 수립 및 개발입니다. 이 프레임워크는 공개적으로 이용 가능한 데이터 세트를 활용할 수도 있습니다.
Agrawal et al. (Sun,)는 이 질문을 연구했습니다.