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Enregistrement W3131894619 · doi:10.48550/arxiv.2102.09651

Obfuscated Access and Search Patterns in Searchable Encryption

2021· preprint· en· W3131894619 sur OpenAlexaff
Zhiwei Shang, Simon Oya, Peter Andreas, Florian Kerschbaum

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Data Security
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceEncryptionOverhead (engineering)ObfuscationScheme (mathematics)Cloud computingSymmetric-key algorithmWeb search queryDatabaseOutsourcingComputer networkComputer securitySearch enginePublic-key cryptographyInformation retrievalOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Searchable Symmetric Encryption (SSE) allows a data owner to securely outsource its encrypted data to a cloud server while maintaining the ability to search over it and retrieve matched documents. Most existing SSE schemes leak which documents are accessed per query, i.e., the so-called access pattern, and thus are vulnerable to attacks that can recover the database or the queried keywords. Current techniques that fully hide access patterns, such as ORAM or PIR, suffer from heavy communication or computational costs, and are not designed with search capabilities in mind. Recently, Chen et al. (INFOCOM'18) proposed an obfuscation framework for SSE that protects the access pattern in a differentially private way with a reasonable utility cost. However, this scheme leaks the so-called search pattern, i.e., how many times a certain query is performed. This leakage makes the proposal vulnerable to certain database and query recovery attacks. In this paper, we propose OSSE (Obfuscated SSE), an SSE scheme that obfuscates the access pattern independently for each query performed. This in turn hides the search pattern and makes our scheme resistant against attacks that rely on this leakage. Under certain reasonable assumptions, our scheme has smaller communication overhead than ORAM-based SSE. Furthermore, our scheme works in a single communication round and requires very small constant client-side storage. Our empirical evaluation shows that OSSE is highly effective at protecting against different query recovery attacks while keeping a reasonable utility level. Our protocol provides significantly more protection than the proposal by Chen et al.~against some state-of-the-art attacks, which demonstrates the importance of hiding search patterns in designing effective privacy-preserving SSE schemes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,113 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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