Secrecy and performance models for query processing on outsourced graph data

Database outsourcing is a challenge concerning data secrecy. Even if an adversary, including the service provider, accesses the data, she should not be able to learn any information from the accessed data. In this paper, we address this problem for graph-structured data. First, we define a secrecy notion for graph-structured data based on the concepts of indistinguishability and searchable encryption. To address this problem, we propose an approach based on bucketization. Next to bucketization, it makes use of obfuscated indexes and encryption. We show that finding an optimal bucketization tailored to graph-structured data is NP-hard; therefore, we come up with a heuristic. We prove that the proposed bucketization approach fulfills our secrecy notion. In addition, we present a performance model for scale-free networks which consists of (1) a number-of-buckets model that estimates the number of buckets obtained after applying our bucketization approach and (2) a query-cost model. Finally, we demonstrate with a set of experiments the accuracy of our number-of-buckets model and the efficiency of our approach with respect to query processing

On Secrecy and Performance Models for Query Processing on Outsourced Graph Data

Database outsourcing is a challenging task concerning data secrecy. Even if an adversary, including the service provider, accesses the data, she should not be able to learn any information from the accessed data. In this paper we address this problem for graph-structured data. First, we define a secrecy notion for graph-structured data based on the concept of indistinguishability. The notion ensures that an adversary can learn the edges existing between the nodes only with negligible probability. To address this problem, we propose an approach based on bucketization. Next to bucketization, it makes use of obfuscated indexes and encryption. We show that finding an optimal bucketization tailored to graph-structured data is NP-hard; therefore we come up with a heuristic. We prove that the proposed bucketization approach fulfills our secrecy notion. In addition, we present a performance model which consists of (1) a number of buckets model that estimates the number of buckets obtained after applying our bucketization approach and (2) a query-cost model. Finally, we demonstrate with a set of experiments (1) the accuracy of our number of buckets model for scale-free networks and (2) the efficiency of our approach with respect to query processing

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