권현수 교수 연구실
기본 정보
연구 분야
논문
구성원
article|
인용수 2
·2022
Order-Hiding Range Query Over Encrypted Cloud Data
Hyunsoo Kwon, Junbeom Hur, Changhee Hahn
IF 3.9 (2022) IEEE Access
초록

암호화된 데이터에 대한 범위 질의(range query)는 데이터와 질의를 비밀로 유지하면서 빠른 질의 처리를 달성하기 위해 널리 연구되어 왔다. 선행 연구에서는 데이터의 순서(ordering) 정보까지도 숨기지만, 그 대가로 정확성(예: 오탐/위양성, false positives)과 효율성(예: 도메인 크기에 대한 지수적 복잡도, exponential complexity)을 희생해왔다. 또한 순서만 숨기는 것으로는 최근 범위 질의를 악용하는 데이터베이스 재구성 공격(접근 패턴 및 볼륨(volume) 누출에 기반)을 막기에 충분하지 않다. 이러한 정보 누출을 방지하는 몇 가지 대응책이 존재하지만, 데이터베이스에 삽입된 가짜 레코드(fake records)와 데이터베이스 재암호화 절차(database re-encryption procedures)로 인해 실질적으로 받아들이기 어려운 수준의 저장 또는 계산 오버헤드를 초래한다. 본 논문에서는 먼저 높은 효율성을 가지되 순서 정보를 드러내는 범위 질의 방식 RevealRE를 제안한다. 다음으로 RevealRE를 확장하여 데이터의 순서 정보를 누출하지 않으면서 정확함(즉, 오탐/미탐이 없음)과 효율성(즉, 로그 시간의 검색 시간)을 보장하는 범위 질의 방식 HideRE를 구성한다. HideRE는 질의된 범위를 난독화(obfuscating)하는 동시에 정규 질의와 구별되지 않는 기만적 질의(deceptive queries)를 도입함으로써 데이터베이스 재구성 공격을 완화할 수 있다. 다양한 데이터 분포 모델에서의 실험을 통해 본 구성의 효율성이 확인되며, 그 실용성을 입증한다. 데이터베이스 재구성 공격에 대한 본 순서-은닉 범위 질의 방식의 내성은 형식적으로 증명된다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.

키워드
Computer scienceRange query (database)Query optimizationEncryptionViewOverhead (engineering)Cloud computingOnline aggregationDatabaseData mining
타입
article
IF / 인용수
3.9 / 2
게재 연도
2022

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