基于全同态加密的差分隐私摘要构造
密码学与安全
2021-12-17 v1 数据库
摘要
云计算作为查询处理系统的平台已受到关注。然而，数据隐私泄露是一个关键问题。Chowdhury 等人提出了 Crypt(epsilon)，其在两个不共谋的半诚实服务器上对加密数据执行差分隐私（DP）。此外，这些作者提出的 DP 索引对数据集进行摘要以防止信息泄露同时提升性能。但存在两个问题：1）原始数据被解密以通过混乱电路应用排序；2）由于排序后的数据不论分布如何均按等宽划分，所添加噪声变大。为解决这些问题，我们提出一种称为 DP-summary 的新方法，其在不解密的情况下基于同态加密将数据集摘要为差分隐私数据，从而增强数据安全性。此外，我们的方案对加密数据采用 Li 等人的数据感知与负载感知（DAWA）算法，从而最小化 DP 引起的噪声并降低查询响应的误差。使用环面全同态加密（TFHE）——一种按位全同态加密库——的实验评估确认了所提方法的适用性，其在 12.5 小时内摘要了八个 16 位数据。我们还确认即便采用 TFHE 并结合 DAWA 算法也没有精度下降。
引用
@article{arxiv.2112.08662,
title = {Construction of Differentially Private Summaries over Fully Homomorphic Encryption},
author = {S. Ushiyama and T. Takahashi and M. Kudo and H. Yamana},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.08662},
year = {2021}
}
备注
Accepted at the 32nd international Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA2021)