SMCQL：面向联邦数据库的安全查询
数据库
2017-03-08 v5 密码学与安全
摘要
人类和机器正以前所未有的速度收集数据。尽管数据如此丰富，但在开放科学、商业和其他数据密集型事业中共享数据的进展却十分缓慢。许多此类努力因隐私问题和监管合规问题而受阻。例如，许多医院有意合并其医疗记录用于研究，但任何一家医院都不能向研究人员或其他医疗保健提供者披露任意患者记录。在此背景下，我们提出了私有数据网络 (PDN)，这是一种用于在互不信任的各方集体数据上进行查询的联邦数据库。在 PDN 中，每个成员数据库不会向其对等方或查询提交者透露其元组。相反，用户将查询提交给一个诚实经纪人，该经纪人使用安全多方计算 (SMC) 规划并协调其在多个私有数据库上的执行。在此，每个数据库的查询执行是不经意的，其程序计数器和内存迹与其他数据库的输入无关。我们引入了一个名为 SMCQL 的执行 PDN 查询的框架。该系统将 SQL 语句转换为 SMC 原语，以在其源数据库的并集上计算查询结果，而不会向对等数据提供者或诚实经纪人透露有关单个元组的敏感信息。只有诚实经纪人和查询者接收 PDN 查询的结果。为了实现快速、安全的查询评估，我们探索了一种启发式驱动的优化器，该优化器最小化了 PDN 对安全计算的使用，并将其查询评估划分为可扩展的切片。
引用
@article{arxiv.1606.06808,
title = {SMCQL: Secure Querying for Federated Databases},
author = {Johes Bater and Gregory Elliott and Craig Eggen and Satyender Goel and Abel Kho and Jennie Rogers},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.06808},
year = {2017}
}