用于隐私保护基因组匹配的推理控制
密码学与安全
2014-05-02 v1
摘要
隐私在基因组匹配中至关重要。因此，人们利用安全计算提出了许多隐私保护协议。然而，这些协议均无法防止从结果中进行推理。Goodrich 已表明，此类结果信息足以对基因组数据库发动有效攻击。在本文中，我们提出了一种方法，可以在检测并缓解针对加密消息的此类攻击的同时，仍然保护双方的隐私。请注意，随机化（例如使用差分隐私）几乎肯定会破坏匹配结果的实用性。我们结合了两种已知的密码学原语——编辑距离的安全计算和模糊承诺——以防止提交相似的基因组序列。特别是，我们贡献了一种高效的零知识证明，证明两种原语使用了相同的输入。我们表明，使用我们的方法，在基因组匹配中保护隐私以及检测并缓解 Goodrich 的攻击是可行的。
引用
@article{arxiv.1405.0205,
title = {Inference Control for Privacy-Preserving Genome Matching},
author = {Florian Kerschbaum and Martin Beck and Dagmar Schönfeld},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.0205},
year = {2014}
}
备注
20 pages, 4 figures