Earticle

초록

한국어

대용량 민감 데이터에 대한 아웃소싱이 각광받음에 따라, 이를 보호하기 위한 데이터 암호화 기법이 요구되고 있다. 이에 따라, 대용량 암호화 데이터 관리를 지원하는 분산 색인 구조 및 암호화된 데이터 상에서의 질의처리 알고리즘 이 요구되고 있다. 그러나 기존 분산 색인 구조 중 암호화 데이터의 특성을 고려한 연구는 존재하지 않는다. 또한, 기존 암호화 질의처리 알고리즘은 지원 가능한 질의 타입이 한정적이며, 상이한 방식으로 암호화된 컬럼 간 연산을 지원하지 못하는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 비트맵 기반 분산 색인 구조 및 암호화 질 의처리 기법을 제안한다. 제안하는 분산 암호화 색인 구조는 데이터 프라이버시를 보장하며, 다양한 종류의 질의에 대해 성능 향상을 제공한다. 아울러, 제안하는 암호화 질의처리 기법은 복호화를 수행하지 않고 질의처리를 수행함 으로써 데이터 보호 수준을 향상시키며, 높은 질의 처리 성능 및 정확도를 보장한다. 아울러 성능평가를 통해 제안 하는 색인구조 및 암호화 질의처리 기법이 대용량 민감 데이터 보호에 적합함을 보인다.

영어

As the outsourcing of the large sensitive data has been highlighted, data encryption schemes to protect the sensitive data are required. Accordingly, it is necessary to develop not only a distributed index structure to manage the large amount of encrypted data, but also a query processing scheme over the encrypted data. However, there has been no index structure considering the encrypted data. Existing query processing schemes over the encrypted data can support limited types of queries. In addition, the schemes cannot support operations among data with different columns because they use different types of encryption schemes depending on their attribute type. To solve these problems, in this paper, we propose a bitmap-based distributed index structure and a query processing scheme for the encrypted data. The proposed distributed index structure guarantees data privacy preservation and performance improvement for the various types of queries. In addition, by processing a query over the encrypted data without data decryption, the proposed query processing scheme guarantees the high query performance and accuracy while preserving the data privacy. Finally, we show from our performance evaluation that our proposed index structure and query processing scheme are suitable for protecting the data privacy of the large sensitive data.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련 연구
  2.1 대용량 데이터 분산 색인 기법
  2.2 암호화 질의처리 기법
 3. 민감 데이터 아웃소싱을 위한 시스템 구조
 4. 제안하는 대용량 민감 데이터를 위한 분산 암호화 색인 구조
  4.1 대용량 데이터 분산 색인 기법
  4.2 비트맵 기반 레코드 ID 생성
  4.3 Prefix 트리 기반 상위 색인 구조
  4.4 시그니쳐 기반 하위 색인 구조
  4.5 분산 암호화 색인을 이용한 데이터 삽입 예제
 5. 제안하는 암호화 질의처리 기법
  5.1 암호화 질의처리 전체 구조
  5.2 정확매칭 질의처리
  5.3 범위 질의처리
  5.4 부분매칭 질의처리
  5.5 컬럼 간 연산 기반 질의처리
  5.6 캐시 기반 Top-k 질의처리
 6. 성능 평가
  6.1 실험 환경
  6.2 암호화 색인 구조 성능평가
  6.3 암호화 질의처리 알고리즘 성능평가
 7. 결론 및 향후 연구
 참고문헌

저자

• 이현조 [ Hyunjo Lee | 전북대학교 공과대학 7호관 ]
• 김형일 [ Hyeong-Il Kim | 전북대학교 공과대학 7호관 ]
• 장재우 [ Jae-Woo Chang | 전북대학교 공과대학 7호관 ] 교신저자

참고문헌