Vertrauliche und sichere Ausführung von dezentralisierter Prozessanalyse

핵심 개념

Ein neuartiger Ansatz, der es ermöglicht, Prozessanalysen auf Ereignisdaten mehrerer unabhängiger Organisationen durchzuführen, ohne deren vertrauliche Informationen offenzulegen.

초록

Der Artikel stellt CONFINE vor, einen Ansatz zur dezentralen Prozessanalyse, der die Vertraulichkeit und Integrität der Originaldaten durch den Einsatz von Trusted Execution Environments (TEEs) schützt.

Der Ansatz umfasst vier Phasen:

1. Initialisierung: Der Miner erfährt die Verteilung der Fälle auf die verschiedenen Anbieter.
2. Remoteattestation: Der Miner weist sich gegenüber den Anbietern als vertrauenswürdige Anwendung aus.
3. Datentransmission: Die Anbieter senden verschlüsselte Segmente ihrer Ereignisdaten an den Miner, der diese zusammenführt.
4. Berechnung: Der Miner führt die Prozessanalyse in der geschützten TEE-Umgebung durch und gibt die Ergebnisse aus.

Die Evaluation zeigt, dass CONFINE die Korrektheit der Ergebnisse gewährleistet und die Skalierbarkeit des Ansatzes in Bezug auf Speicherverbrauch untersucht.

통계

Die Anzahl der Ereignisse pro Fall kann den Speicherverbrauch linear erhöhen.
Die Anzahl der Fälle hat nur einen geringen Einfluss auf den Speicherverbrauch.
Die Anzahl der beteiligten Organisationen kann den Speicherverbrauch stärker linear erhöhen.

인용구

"Ein neuartiger Ansatz, der es ermöglicht, Prozessanalysen auf Ereignisdaten mehrerer unabhängiger Organisationen durchzuführen, ohne deren vertrauliche Informationen offenzulegen."
"CONFINE lässt Informationen sicher über die Organisationsgrenzen hinweg übertragen."
"CONFINE ist in der Lage, diese Garantien zu bieten, während es einen skalierbaren Rechenaufwand erfordert."

핵심 통찰 요약

Trusted Execution Environment for Decentralized Process Mining

by Valerio Gore... 게시일 arxiv.org 04-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.12105.pdf

더 깊은 질문

Wie könnte CONFINE um Mechanismen zur Durchsetzung und Überwachung von Nutzungsrichtlinien für Ereignisdaten erweitert werden?

Um Mechanismen zur Durchsetzung und Überwachung von Nutzungsrichtlinien für Ereignisdaten in CONFINE zu implementieren, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Policy Enforcement: Es könnte ein Modul hinzugefügt werden, das die definierten Nutzungsrichtlinien für Ereignisdaten überwacht und sicherstellt, dass alle Aktivitäten im Einklang mit diesen Richtlinien stehen. Dieses Modul könnte Regeln für den Zugriff, die Verarbeitung und die Weitergabe von Daten enthalten.

Access Control: Durch die Implementierung von Zugriffskontrollmechanismen können Berechtigungen festgelegt werden, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf bestimmte Daten zugreifen können. Dies könnte auf Benutzerrollen, -gruppen oder -attributen basieren.

Audit Trails: Ein Audit-Trail-Mechanismus könnte eingeführt werden, um alle Aktivitäten im Zusammenhang mit den Ereignisdaten zu protokollieren. Dadurch können Überwachungs- und Compliance-Anforderungen erfüllt werden.

Automatisierte Compliance-Checks: Es könnten automatisierte Checks implementiert werden, um sicherzustellen, dass die Verarbeitung von Ereignisdaten den geltenden Vorschriften und Richtlinien entspricht. Bei Verstößen könnten automatische Warnungen oder Maßnahmen ausgelöst werden.

Wie könnte CONFINE um Techniken erweitert werden, die eine Rekonstruktion der Originaldaten aus den Analyseergebnissen verhindern?

Um die Rekonstruktion der Originaldaten aus den Analyseergebnissen in CONFINE zu verhindern, könnten folgende Techniken implementiert werden:

Datenaggregation: Statt die vollständigen Ereignisdaten in den Analyseergebnissen zu speichern, könnten nur aggregierte Informationen oder Metriken präsentiert werden. Dadurch wird es schwieriger, die Originaldaten zu rekonstruieren.

Datenverschleierung: Durch die Anwendung von Datenverschleierungstechniken wie Anonymisierung, Pseudonymisierung oder Datenmaskierung können sensible Informationen in den Analyseergebnissen geschützt werden, um eine Rückverfolgung zu verhindern.

Datenfragmentierung: Die Daten könnten in fragmentierte Teile aufgeteilt werden, die separat analysiert und aggregiert werden. Dadurch wird die Rekonstruktion der Originaldaten erschwert, da sie nicht vollständig in einem einzigen Ergebnis vorliegen.

Verschlüsselung: Eine End-to-End-Verschlüsselung der Daten während des gesamten Analyseprozesses kann sicherstellen, dass nur autorisierte Benutzer Zugriff auf die entschlüsselten Daten haben. Dadurch wird die Rekonstruktion der Originaldaten erschwert.

Wie könnte CONFINE um weitere Prozessanalyse-Funktionalitäten wie Konformitätsprüfung und Leistungsanalyse erweitert werden?

Um CONFINE um weitere Prozessanalyse-Funktionalitäten wie Konformitätsprüfung und Leistungsanalyse zu erweitern, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Konformitätsprüfung: Ein Modul zur Konformitätsprüfung könnte implementiert werden, um sicherzustellen, dass die durchgeführten Prozesse den definierten Standards und Vorschriften entsprechen. Dies könnte automatisierte Checks und Berichterstattungsfunktionen umfassen.

Leistungsanalyse: Durch die Integration von Leistungsanalysefunktionen können Prozesskennzahlen wie Durchlaufzeiten, Engpässe und Effizienz gemessen und analysiert werden. Dies ermöglicht es, Verbesserungspotenziale zu identifizieren und die Prozessleistung zu optimieren.

Predictive Analytics: Die Implementierung von Predictive Analytics-Funktionen kann es ermöglichen, zukünftige Prozessergebnisse vorherzusagen und präventive Maßnahmen zu ergreifen, um potenzielle Probleme zu vermeiden.

Erweiterte Visualisierung: Durch die Entwicklung von erweiterten Visualisierungstools können komplexe Prozessdaten übersichtlich dargestellt werden, um Einblicke und Erkenntnisse leichter zu interpretieren und zu kommunizieren. Dies kann die Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung unterstützen.