加密数据库中的数据推断：一种多维保序匹配方法
密码学与安全
2020-01-27 v1 计算几何
数据库
摘要
由于对数据隐私的日益关注，数据库在存储到不可信服务器之前会被加密。为了支持对加密数据的搜索操作，人们提出了可搜索加密技术。代表性方案使用保序加密（OPE）来支持对加密数据库的高效布尔查询。然而，近期的研究表明，仅利用保序约束，或结合具有相似频率分布的辅助明文数据集，即可从 OPE 加密数据库中推断明文数据。迄今为止，此类攻击的有效性仅限于单维稠密数据（域中大多数值被加密），但在本质上通常稀疏的高维数据集（例如空间数据）上实现推断仍具挑战性。在本文中，我们首次研究了对多维加密数据库（以二维为特例）的数据推断攻击。我们将其表述为一个二维保序匹配问题，并探讨了无权重和带权重两种情况：前者仅利用顺序信息最大化匹配点数，后者进一步考虑具有相似频率的点。我们证明该问题是 NP-hard 的，随后提出了一种贪心算法，以及一种具有近似保证的多项式时间算法。在合成和真实世界数据集上的实验结果表明，与之前的单维匹配算法相比，数据恢复率显著提升。
引用
@article{arxiv.2001.08773,
title = {Data Inference from Encrypted Databases: A Multi-dimensional Order-Preserving Matching Approach},
author = {Yanjun Pan and Alon Efrat and Ming Li and Boyang Wang and Hanyu Quan and Joseph Mitchell and Jie Gao and Esther Arkin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.08773},
year = {2020}
}
备注
11 pages, 4 figures