Privates Aggregieren von Abfragen an unvertrauenswürdige Datenbanken

แนวคิดหลัก

Unser neuartiges IT-PIR-Protokoll ermöglicht es Nutzern, aggregierte statistische Abfragen auf unvertrauenswürdige Datenbanken auszuführen, ohne dass der Datenbankbesitzer Informationen über die Abfrage erlangt.

บทคัดย่อ

Das Kernstück unseres Protokolls sind sogenannte "Indizes aggregierter Abfragen", eine Erweiterung der "Indizes von Abfragen", die es ermöglichen, verschiedene Arten von aggregierten Abfragen wie SUM, COUNT, MIN/MAX, Histogramme und MEAN durchzuführen, ohne dass der Datenbankbesitzer Informationen über die Abfrage erlangt.

Unser Protokoll nutzt lineare Geheimteilungsverfahren wie Shamirs Schwellwertschema, um die Abfragevektoren der Nutzer auf mehrere Server aufzuteilen. Jeder Server führt dann eine Multiplikation des Abfragevektors mit seinem Index aggregierter Abfragen durch und sendet das Ergebnis zurück an den Nutzer, der die Teilantworten dann rekonstruiert.

Durch den Einsatz von Polynombatchcodierung können wir die Indizes aggregierter Abfragen bündeln, um Informationslecks über die Abfragen zu verhindern. Außerdem ermöglicht dies eine effizientere Speicherung und Übertragung der Indizes.

Unsere Benchmarks zeigen, dass unser Protokoll sehr effizient ist. Für eine komplexe aggregierte Abfrage an eine Datenbank mit 1 Million Tweets benötigt der Server nur 0.014 Sekunden, um das Ergebnis zu generieren, wenn der Nutzer an einem von ca. 3.000 Nutzerkonten interessiert ist. Zum Vergleich: Für eine viel einfachere, nicht-aggregierte Abfrage benötigt Goldbergs reguläres IT-PIR-Protokoll 1,13 Sekunden.

สถิติ

Die Ausführung einer komplexen aggregierten Abfrage an eine Datenbank mit 1 Million Datensätzen und ca. 3.000 Suchbegriffen dauert nur 0.014 Sekunden.
Für eine einfache, nicht-aggregierte Abfrage benötigt Goldbergs reguläres IT-PIR-Protokoll 1,13 Sekunden.
Unser Protokoll kann mit einer Datenbank von 16 Millionen Datensätzen und 65.000 Suchbegriffen umgehen, wobei der PIR-Server bis zu 4.000 PIR-Clients pro Sekunde bedienen kann.

คำพูด

"Unser neuartiges IT-PIR-Protokoll ermöglicht es Nutzern, aggregierte statistische Abfragen auf unvertrauenswürdige Datenbanken auszuführen, ohne dass der Datenbankbesitzer Informationen über die Abfrage erlangt."
"Durch den Einsatz von Polynombatchcodierung können wir die Indizes aggregierter Abfragen bündeln, um Informationslecks über die Abfragen zu verhindern."

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

Private Aggregate Queries to Untrusted Databases

by Syed Mahbub ... ที่ arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13296.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

Wie könnte man das Protokoll erweitern, um es gegen v-byzantinische Angriffe robust zu machen?

Um das Protokoll gegen v-byzantinische Angriffe robust zu machen, könnte man verschiedene Maßnahmen ergreifen. Eine Möglichkeit wäre die Implementierung von Mechanismen zur Erkennung und Behandlung fehlerhafter oder bösartiger Server. Dies könnte durch die Einführung von zusätzlichen Überprüfungen und Validierungen der Serverantworten erfolgen, um sicherzustellen, dass keine falschen Informationen verbreitet werden. Darüber hinaus könnte man redundante Server einsetzen, um sicherzustellen, dass selbst bei einem Ausfall oder einer Kompromittierung eines Servers das System weiterhin funktioniert. Durch die Integration von kryptografischen Techniken wie digitalen Signaturen und Verifizierungen könnte die Integrität der Kommunikation zwischen Client und Server gewährleistet werden.

Welche Herausforderungen ergeben sich, wenn das Protokoll in Anwendungen mit sehr großen Datenbanken eingesetzt werden soll?

Bei der Anwendung des Protokolls in Anwendungen mit sehr großen Datenbanken ergeben sich mehrere Herausforderungen. Eine der Hauptprobleme ist die Skalierbarkeit des Protokolls, insbesondere in Bezug auf die Effizienz der Datenübertragung und -verarbeitung. Mit zunehmender Größe der Datenbanken steigt die Menge an Informationen, die zwischen Client und Server ausgetauscht werden müssen, was zu erhöhtem Kommunikationsaufwand führt. Dies kann zu längeren Antwortzeiten und höheren Kosten für die Datenübertragung führen. Darüber hinaus kann die Verarbeitung großer Datenmengen die Leistung der Server beeinträchtigen und zusätzliche Ressourcen erfordern, um eine reibungslose Ausführung des Protokolls sicherzustellen. Die Implementierung von effizienten Algorithmen und Optimierungen ist entscheidend, um diese Herausforderungen zu bewältigen.

Welche anderen Anwendungsfälle jenseits von Datenanalysen könnten von einem solchen privaten Aggregationsprotokoll profitieren?

Abgesehen von Datenanalysen könnten private Aggregationsprotokolle in verschiedenen anderen Anwendungsfällen von Nutzen sein. Ein Anwendungsfall wäre im Gesundheitswesen, insbesondere bei der Verarbeitung sensibler Patientendaten. Ärzte und Forscher könnten aggregierte Informationen über Patienten erhalten, ohne dabei individuelle Daten preiszugeben, was die Privatsphäre der Patienten schützt. Ein weiterer Anwendungsfall wäre im Finanzsektor, wo Finanzinstitute aggregierte Daten für Analysen und Berichterstattung benötigen, ohne dabei vertrauliche Informationen offenzulegen. Darüber hinaus könnten private Aggregationsprotokolle in der Werbebranche eingesetzt werden, um aggregierte Informationen über das Nutzerverhalten zu sammeln, ohne dabei persönliche Daten zu offenbaren, was zu maßgeschneiderteren und datenschutzfreundlicheren Werbestrategien führen könnte.