构建隐私网络：SPIDEr——面向端到端加密的信息去识别安全管道
密码学与安全
2024-12-13 v1 信息论
math.IT
摘要
数据去识别使我们能够在保留用户隐私的前提下从数据中提取洞察。受信任执行环境（TEE）允许在云端执行去识别应用程序，而无需用户信任第三方应用提供商。本文提出了\textit{SPIDEr——面向端到端加密的信息去识别安全管道}，即我们实现的端到端加密数据去识别管道。SPIDEr支持经典的匿名化技术，如抑制、伪匿名化、概括和聚合，以及提供形式化隐私保证的技术，如k-匿名和差分隐私。为实现受限TEE硬件上的可扩展性和性能提升，我们启用了差分隐私计算的批处理。我们展示了在TEE中执行去识别操作的端到端安全执行的控制流程设计。作为在TEE中运行SPIDEr的控制流程的一部分，我们执行了信任 attestation，即验证软件二进制文件在已知可信平台上正确实例化的过程。
引用
@article{arxiv.2412.09222,
title = {Building a Privacy Web with SPIDEr -- Secure Pipeline for Information De-Identification with End-to-End Encryption},
author = {Novoneel Chakraborty and Anshoo Tandon and Kailash Reddy and Kaushal Kirpekar and Bryan Paul Robert and Hari Dilip Kumar and Abhilash Venkatesh and Abhay Sharma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.09222},
year = {2024}
}
备注
3 pages, 2 figures