무선 센서 네트워크에 활용되는 센서 노드는 제한된 전력, 메모리 동의 한정된 자원을 지니기 때문에, 제한된 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 데이터 집계 기법의 연구가 활발히 진행되어 왔다. 한편, 센서 네트워크는 무선통신을 수행하기 때문에 공격자에게 쉽게 데이터 노출될 수 있다. 따라서, 센서 네트워크에서 데이터 집계를 위한 데이터 보호 기법에 관한 연구가 필수적이다. 그러나, 기존 데이터 집계를 위한 데이터 보호 기법은 네트워크 구성 및 데이터 집계 처리 시, 다수의 연산과 데이터 전송이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 데이터 집계를 위한 힐버트 커브(hilbert curve) 기반 데이터 보호 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 트리 기반의 라우팅을 구성하여 이웃노드와의 통신을 최소화한다. 또한 seed에 기반한 힐버트 커브 기법을 통해 데이터를 암호화함으로써, 센서 노드간의 통신 시 공격자로부터 데이터를 보호할 수 있다. 마지막으로, 제안하는 기법이 메시지 전송량 및 센서노드 평균 수명 측면에서 기존 연구보다 우수함을 보인다.
최근 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 고조됨에 따라, 이를 활용한 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 아웃소싱 된 데이터베이스는 사용자 개인 정보, 증권, 또는 의료 정보 등 민감한 정보를 포함하기 때문에 서비스 제공자로부터 수행한 질의 결과 데이터가 데이터 소유자로부터 생성된 데이터이며, 정확한 질의 결과를 포함하는지 확인하기 위한 질의 결과 무결성 검증 기법의 필요성이 대두되었다. 기존 질의 결과 무결성 검증 기법은 질의 결과에 포함되는 무결성 검증 데이터의 크기가 증가하여 검증 데이터 전송 오버헤드 증가 및 데이터 노출 위험 증가 문제를 지닌다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 보호를 지원하는 암호화 데이터 기반 질의 결과 무결성 검증 기법을 제안한다. 제안하는 질의 결과 무결성 검증 기법은 암호화된 데이터 그룹을 주기 함수를 이용하여 재분할하고, 최종 데이터 그룹 id를 힐버트 커브를 통해 변환한다. 따라서, 검증 데이터 오버헤드를 감소시켜 효율적인 질의 처리를 지원하며, 그룹 id 변경을 통해 검증 데이터 유출 위험을 방지한다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 질의 처리 시간 측면에서 평균 2배, 검증 데이터 오버헤드 측면에서 최대 20배의 성능을 개선함을 보인다.
최근 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 고조됨에 따라, 이를 활용한 데이터베이스 아웃소싱에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 데이터 소유자가 자신이 가지고 있는 공간 데이터베이스를 그대로 아웃소싱 할 경우, 서비스 제공자는 이를 불법으로 취득하여 악용할 수 있고, 질의 요청자들의 통계 정보를 통해 개인정보를 획득할 수 있다. 따라서 아웃소싱 환경에서 개인정보 보호 및 공간 데이터베이스를 보호하기 위한 데이터 변환기법 및 변환된 데이터베이스 상에서 질의를 처리하는 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 아웃소싱 환경에서 공간 네트워크를 고려한 가공 데이터 생성 기법 및 암호화 기법을 설계한다. 아울러, 인증된 사용자가 질의 요청 시, 서비스 제공자가 저장한 가공 데이터를 이용하여 효율적으로 k-최근접점 질의를 수행하기 위한 힐버트 커브 기반 k-최근접점 질의처리 알고리즘을 제안한다.
최근 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing) 환경에서 데이터 보호를 위한 암호화 기법 및 질의 결과 검증 기법에 대한 관심이 고조되고 있다. 그러나 기존 아웃소싱 데이터 암호화 기법들은 원본 데이터베이스 도메인 정보를 알고 있는 공격자에 의한 순서 매칭 공격 및 카운팅 공격에 취약한 문제점을 지닌다. 기존 질의 결과 무결성 검증 기법은 질의 결과 검증 데이터 전송 오버헤드 문제를 지닌다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 보호를 위한 그룹 순서 보존 암호화 인덱스 및 이를 기반으로 한 질의 결과 무결성 검증 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 순서 보존 암호화 인덱스를 통해 데이터를 암호화 하고, 복호화 없이 질의를 수행한다. 또한, 힐버트 커브를 통해 그룹 정보를 은닉함으로써, 질의 수행 과정에서 데이터 그룹 정보가 유출되는 것을 방지한다. 마지막으로, 주기함수 기반 그룹 분할 및 그룹 기반 인증을 통해 질의 결과 무결성 검증을 위한 데이터 크기를 감소시킨다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 기존 버킷 기반 인증 기법에 비해 질의 처리 시간 측면에서 평균 1.6배, 검증 데이터 오버헤드 측면에서 최대 20배의 성능을 개선함을 보인다.
Recently, the research on database outsourcing has been actively done with the popularity of cloud computing. However, because users' data may contain sensitive personal information, such as health, financial and location information, the data encryption methods have attracted much interest. Existing data encryption schemes process a query without decrypting the encrypted databases in order to support user privacy protection. On the other hand, to efficiently handle the large amount of data in cloud computing, it is necessary to study the distributed index structure. However, existing index structure and query processing algorithms have a limitation that they only consider single-column query processing. In this paper, we propose a grid-based multi column indexing scheme and an encrypted query processing algorithm. In order to support multi-column query processing, the multi-dimensional index keys are generated by using a space decomposition method, i.e. grid index. To support encrypted query processing over encrypted data, we adopt the Hilbert curve when generating a index key. Finally, we prove that the proposed scheme is more efficient than existing scheme for processing the exact and range query.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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