通过源代码分析实现诊断数据的隐私保留红act
密码学与安全
2024-09-27 v1
摘要
在诊断数据（如日志）中保护敏感信息是工业软件诊断和调试过程中的关键关注点。虽然已developed许多工具用于自动 redact 以识别和移除敏感信息，但它们存在严重局限性，可能导致过度 redact 导致关键诊断信息丢失（假阳性）、泄露敏感信息（假阴性），或两者兼有。为解决此问题，本文提出采用源代码分析方法进行日志 redact。通过 logger code augmentation 在源代码中定位包含敏感信息的日志消息的对应位置，并利用由源代码构建的数据流图检查该日志语句是否输出来自敏感来源的数据。根据数据源的敏感性，进一步应用合适的 redact 规则以保留日志中的隐私信息。我们进行了实验评估和与其他流行基线方法的比较。结果表明，我们的方法显著提高了敏感信息检测的精度，并降低了假阳性和假阴性率。
引用
@article{arxiv.2409.17535,
title = {Privacy-Preserving Redaction of Diagnosis Data through Source Code Analysis},
author = {Lixi Zhou and Lei Yu and Jia Zou and Hong Min},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.17535},
year = {2024}
}