Fast Search Processing Over Encrypted Relational Data Using K-Nearest Neighbour Algorithm

Data mining has been used in real time application in a number of areas such as for example financial, telecommunication, biological, and among government agencies and several application handle very sensitive data. So these data remains secure and private.Data encryption is a very strong option to secure the data in databases from unauthorized access and intruder.The previous privacy preserving classification techniques are not feasible for encrypted data of database.In this paper, our proposed method provides privacy-preserving classifier for encrypted data of relational databasesand achieves the better performance for extracting information from encrypted data of relational databases

Preserving Secrecy in Online Social Networks: Data Outsourcing, Access Control, and Secrecy Schemes

In den vergangenen Jahren haben sich Online Social Networks (OSNs) wie Facebook und Foursquare zu einer beliebten Möglichkeit der Kommunikation und des Teilens von Informationen unter Nutzern entwickelt. OSNs sind virtuelle Communitys, die Informationen über die Nutzer und die zwischen ihnen bestehenden Beziehungen, wie z.~B. Freundschaften, enthalten. Zusätzlich dazu, dass eine Interaktion der Nutzer untereinander ermöglicht wird, bieten OSNs ihren Nutzern normalerweise verschiedene Arten von Dienstleistungen an, wie z.~B. die Abfrage nach Freunden innerhalb einer bestimmten Entfernung. Um auf diese Dienstleistungen zugreifen zu können, kann es sein, dass Nutzer darum gebeten werden, in den OSN-Systemen eine Reihe von Informationen, wie z.~B. ihre physische Position, zu speichern. Da die meisten der in OSNs gespeicherten Informationen zu deren Nutzern privater Natur sind, ist es von wesentlicher Bedeutung, die Informationen vor unbefugtem Zugriff zu schützen, um Geheimhaltungsprobleme zu vermeiden. Zu diesem Zweck verwenden OSNs Zugriffskontrollsysteme. Diese Systeme haben drei Hauptkomponenten, nämlich die Zugriffskontrollrichtlinien, das Zugriffskontrollmodell und den Autorisierungsmechanismus. Die Zugriffskontrollrichtlinien ermöglichen es Nutzern zu spezifizieren, wer auf deren Ressourcen zugreifen darf. Das Zugriffskontrollmodell bietet die Syntax und Semantik, um die Zugriffskontrollrichtlinien zu formalisieren. Die formale Repräsentation der Zugriffskontrollrichtlinien in einem Zugriffskontrollmodell wird als Autorisierung bezeichnet. Der Autorisierungsmechanismus, welcher von den OSN-Anbietern verwaltet wird, setzt die Autorisierungen durch. Obwohl in der Literatur verschiedene Zugriffskontrollsysteme vorgeschlagen wurden, gibt es zwei Hauptprobleme in Bezug auf diese Systeme, die sich auf die Verbreitung von OSNs auswirken können. Das erste Problem bezieht sich auf die Flexibilität von Zugriffskontrollmodellen. Eine der größten Herausforderungen von OSNs besteht darin, das Teilen von Informationen unter ihren Nutzern zu fördern. Nutzer neigen normalerweise dazu, Informationen nur mit Nutzern zu teilen, die bestimmte Bedingungen erfüllen; andernfalls tun sie es nicht. Zu diesem Zweck sollten Zugriffskontrollsysteme den Spezifizierern der Richtlinien Flexibilität bieten, damit diese die Bedingungen bezüglich des Zugriffs auf ihre Daten ausdrücken können. Wenn Nutzer entscheiden, wer auf ihre Ressourcen zugreifen darf, hängen die Zugriffsbedingungen von sozialen Faktoren und menschlichem Verhalten ab. Studien in Fachgebieten wie der Psychologie und der Soziologie haben nachgewiesen, dass Menschen zwar ein Selbstinteresse haben, oftmals jedoch gegenseitig von dieser Haltung abweichen. Gegenseitigkeit bedeutet, dass Menschen als Antwort auf freundliche Handlungen kooperativer werden. Daher ist Gegenseitigkeit eine starke Determinante in Bezug auf menschliches Verhalten. Bestehende Zugriffsrichtlinien erfassen dieses Phänomen der Gegenseitigkeit jedoch nicht, was dazu führen kann, dass Nutzer davon abgehalten werden, Informationen zu teilen. Das zweite Problem besteht darin, dass Nutzer OSN-Anbietern dahingehend vertrauen müssen, dass sie ihre Daten schützen, wenn sie die Autorisierungen durchsetzen. Aktuelle Datenschutzverletzungen haben die Vertrauenswürdigkeit der Dienstleistungsanbieter in Frage gestellt. Scheinbar steigert der zunehmende wirtschaftliche Gewinn, der aus dem Verkauf personenbezogener Daten erzielt wird, die Versuchung der Anbieter, Betrug zu begehen. In dieser Dissertation werden Techniken und Modelle entwickelt, um auf diese zwei Probleme einzugehen. Die Arbeit ist in drei Abschnitte aufgeteilt. Der erster Beitrag behandelt das Flexibilitätsproblem von Zugriffskontrollmodellen. Hier schlagen wir die Syntax und Semantik einer neuen Art von Autorisierung vor, die als gegenseitig bezeichnet wird und es ermöglicht, wechselseitiges Verhalten zu modellieren. Gegenseitigkeit kommt im Rahmen der Zugriffskontrolle zum Zuge, wenn Personen jenen Nutzern den Zugriff auf ihre Ressourcen gewähren, die ihnen erlauben, das Gleiche zu tun. Wir verwenden standortbasierte Dienstleistungen als Beispiel für den Einsatz gegenseitiger Autorisierungen. Zu diesem Zweck schlagen wir zwei Ansätze vor, um gegenseitige Autorisierungen in diese Dienstleistungen zu integrieren. Darüber hinaus weisen wir die Stimmigkeit beider Ansätze nach und bestimmen auf dem Wege von Komplexitätsanalysen, unter welchen Bedingungen jeder Ansatz jeweils leistungsfähiger ist als der andere. Unsere zweiten und dritten Beiträge gehen aus zwei verschiedenen Blickwinkeln auf das Misstrauen von Nutzern bezüglich der Dienstleistungsanbieter ein. Unser zweiter Beitrag erörtert das Szenario, in welchem der Nutzer, d. h. die Einheit, welche Abfragen von Daten durchführen möchte, auch Eigentümer der Daten ist. Aufgrund von Ressourcenbeschränkungen möchte der Nutzer die Daten jedoch nicht allein verwalten. Er möchte dies an einen Dienstleistungsanbieter auslagern, um bei einer Abfrage einen Teil der Daten abrufen zu können, welche der Durchführung der Abfrage Genüge leisten. In diesem Fall besteht kein Bedarf an Zugriffsrichtlinien, da es einen einzelnen Nutzer gibt, der Eigentümer der Daten ist. Daher kann in diesem Szenario das Vertrauensproblem bezüglich Dienstleistungsanbietern auf die Geheimhaltung ausgelagerter Daten reduziert werden. Außerdem ist es für den Nutzer wichtig, in der Lage zu sein, eine Anpassung zwischen Geheimhaltung und Leistung vorzunehmen, da die Abfrage nutzerseitig, unter Verwendung des erhaltenen Datenabschnitts, berechnet wird und weil eine negative Korrelation zwischen Geheimhaltung und Leistung besteht. Diese Art von Szenario findet aufgrund der wirtschaftlichen und organisatorischen Vorteile von „Database-as-a-Service“ oft bei Startup-Unternehmen Anwendung. Insbesondere in diesem Bereich weisen viele Daten eine Graphstruktur auf, z.~B. Protein-Netzwerke, Straßen-Netzwerke und Stromnetz-Netzwerke. Hier schlagen wir einen Gruppierungsansatz für die sichere Auslagerung von Daten mit Graphstrukturen vor, wobei nachweisbare Geheimhaltungsgarantien geboten werden. Unser Ansatz ermöglicht es Nutzern, Anpassungen zwischen Ebenen von Geheimhaltung und Leistung vorzunehmen. Zusätzlich entwickeln wir zur Erleichterung der Planung von Abfragen ein Modell, welches das Verhalten unseres Algorithmus vorhersagen kann. Unser dritter Beitrag berücksichtigt den Fall, in dem es einem Nutzer nicht ermöglicht wird, auf Daten zuzugreifen, die zur Durchführung von Abfragen nötig sind. Die Nutzer haben jedoch Zugriff auf die Ergebnisse der Abfrage bezüglich der Daten. In diesem Szenario gibt es typischerweise mehrere Nutzer, wobei jeder einen anderen Teil der Daten besitzt, und jeder Nutzer auf Basis von spezifizierten Zugriffsrichtlinien auf Abfrageergebnisse bezüglich der Daten zugreifen kann, die anderen gehören. Dann muss der OSN-Anbieter die erforderliche Kernberechnung durchführen, und der Nutzer kann nur auf das Ergebnis von Dienstleistungen zugreifen, die vom OSN geboten werden. Für dieses Szenario entwickeln wir zwei Methoden, welche bestehende Verschlüsselungsschemata kombinieren, um es Nutzern von OSNs zu ermöglichen, Abfragen bezüglich Freunden in einer bestimmten Entfernung durchzuführen. Beide Ansätze beinhalten eine Aufhebungsfunktion und bieten Geheimhaltungsgarantien unter der Annahme geheimer Absprachen, d. h. ein Gegenspieler kann mit dem Dienstleistungsanbieter zusammenspielen. Daneben bieten wir Komplexitätsanalysen unserer Ansätze, um diese bewerten und vergleichen zu können. Unsere Analysen teilen uns mit, welcher Ansatz in jeder Einheit, die in dem System involviert ist, leistungsfähiger ist. Diese Dissertation beinhaltet eine umfassende experimentelle Analyse all unserer Ansätze auf Basis von synthetischen und realen Datensätzen, welche die Wirksamkeit unserer Methoden bestätigen

Privacy-preserving query processing over encrypted data in cloud

The query processing of relational data has been studied extensively throughout the past decade. A number of theoretical and practical solutions to query processing have been proposed under various scenarios. With the recent popularity of cloud computing, data owners now have the opportunity to outsource not only their data but also data processing functionalities to the cloud. Because of data security and personal privacy concerns, sensitive data (e.g., medical records) should be encrypted before being outsourced to a cloud, and the cloud should perform query processing tasks on the encrypted data only. These tasks are termed as Privacy-Preserving Query Processing (PPQP) over encrypted data. Based on the concept of Secure Multiparty Computation (SMC), SMC-based distributed protocols were developed to allow the cloud to perform queries directly over encrypted data. These protocols protect the confidentiality of the stored data, user queries, and data access patterns from cloud service providers and other unauthorized users. Several queries were considered in an attempt to create a well-defined scope. These queries included the k-Nearest Neighbor (kNN) query, advanced analytical query, and correlated range query. The proposed protocols utilize an additive homomorphic cryptosystem and/or a garbled circuit technique at different stages of query processing to achieve the best performance. In addition, by adopting a multi-cloud computing paradigm, all computations can be done on the encrypted data without using very expensive fully homomorphic encryptions. The proposed protocols\u27 security was analyzed theoretically, and its practicality was evaluated through extensive empirical results --Abstract, page iii

Watermarking Based Image Authentication for Secure Color Image Retrieval in Large Scale Image Databases

An important facet of traditional retrieval models is that they retrieve images and videos and consider their content and context reliable. Nevertheless, this consideration is no longer valid since they can be faked for many reasons and at different degrees thanks to powerful multimedia manipulation software. Our goal is to investigate new ways detecting possible fake in social network platforms. In this paper, we propose an approach that assets identification faked images by combining standard content-based image retrieval (CBIR) techniques and watermarking. We have prepared the wartermarked image database of all images using LSB based watermarking. Using gabor features and trained KNN, user is able to retrieve the matching query image. The retrieved image is authenticated by extracting the watermark and matching it again with the test image

Exploring Privacy-Preserving Disease Diagnosis: A Comparative Analysis

In the healthcare sector, data is considered as a valuable asset, with enormous amounts generated in the form of patient records and disease-related information. Leveraging machine learning techniques enables the analysis of extensive datasets, unveiling hidden patterns in diseases, facilitating personalized treatments, and forecasting potential health issues. However, the flourish of online diagnosis and prediction still faces some challenges related to information security and privacy as disease diagnosis technologies utilizes a lot of clinical records and sensitive patient data. Hence, it becomes imperative to prioritize the development of innovative methodologies that not only advance the accuracy and efficiency of disease prediction but also ensure the highest standards of privacy protection. This requires collaborative efforts between researchers, healthcare practitioners, and policymakers to establish a comprehensive framework that addresses the evolving landscape of healthcare data while safeguarding individual privacy. Addressing this constraint, numerous researchers integrate privacy preservation measures with disease prediction techniques to develop a system capable of diagnosing diseases without compromising the confidentiality of sensitive information. The survey paper conducts a comparative analysis of privacy-preserving techniques employed in disease diagnosis and prediction. It explores existing methodologies across various domains, assessing their efficacy and trade-offs in maintaining data confidentiality while optimizing diagnostic accuracy. The review highlights the need for robust privacy measures in disease prediction, shortcomings related to existing techniques of privacy preserving disease diagnosis, and provides insights into promising directions for future research in this critical intersection of healthcare and privacy preservation

Privacy-Preserving Approximate k-Nearest-Neighbors Search that Hides Access, Query and Volume Patterns

We study the problem of privacy-preserving approximate kNN search in an outsourced environment — the client sends the encrypted data to an untrusted server and later can perform secure approximate kNN search and updates. We design a security model and propose a generic construction based on locality-sensitive hashing, symmetric encryption, and an oblivious map. The construction provides very strong security guarantees, not only hiding the information about the data, but also the access, query, and volume patterns. We implement, evaluate efficiency, and compare the performance of two concrete schemes based on an oblivious AVL tree and an oblivious BSkiplist

Privacy-preserving friend recommendations in online social networks

Online social networks, such as Facebook and Google+, have been emerging as a new communication service for users to stay in touch and share information with family members and friends over the Internet. Since the users are generating huge amounts of data on social network sites, an interesting question is how to mine this enormous amount of data to retrieve useful information. Along this direction, social network analysis has emerged as an important tool for many business intelligence applications such as identifying potential customers and promoting items based on their interests. In particular, since users are often interested to make new friends, a friend recommendation application provides the medium for users to expand his/her social connections and share information of interest with more friends. Besides this, it also helps to enhance the development of the entire network structure. The existing friend recommendation methods utilize social network structure and/or user profile information. However, these methods can no longer be applicable if the privacy of users is taken into consideration. This work introduces a set of privacy-preserving friend recommendation protocols based on different existing similarity metrics in the literature. Briefly, depending on the underlying similarity metric used, the proposed protocols guarantee the privacy of a user\u27s personal information such as friend lists. These protocols are the first to make the friend recommendation process possible in privacy-enhanced social networking environments. Also, this work considers the case of outsourced social networks, where users\u27 profile data are encrypted and outsourced to third-party cloud providers who provide social networking services to the users. Under such an environment, this work proposes novel protocols for the cloud to do friend recommendations in a privacy-preserving manner --Abstract, page iii

Privacy-Preserving Similarity-Based Text Retrieval

Article No.: 4</p