Privacy-preserving information hiding and its applications

The phenomenal advances in cloud computing technology have raised concerns about data privacy. Aided by the modern cryptographic techniques such as homomorphic encryption, it has become possible to carry out computations in the encrypted domain and process data without compromising information privacy. In this thesis, we study various classes of privacy-preserving information hiding schemes and their real-world applications for cyber security, cloud computing, Internet of things, etc. Data breach is recognised as one of the most dreadful cyber security threats in which private data is copied, transmitted, viewed, stolen or used by unauthorised parties. Although encryption can obfuscate private information against unauthorised viewing, it may not stop data from illegitimate exportation. Privacy-preserving Information hiding can serve as a potential solution to this issue in such a manner that a permission code is embedded into the encrypted data and can be detected when transmissions occur. Digital watermarking is a technique that has been used for a wide range of intriguing applications such as data authentication and ownership identification. However, some of the algorithms are proprietary intellectual properties and thus the availability to the general public is rather limited. A possible solution is to outsource the task of watermarking to an authorised cloud service provider, that has legitimate right to execute the algorithms as well as high computational capacity. Privacypreserving Information hiding is well suited to this scenario since it is operated in the encrypted domain and hence prevents private data from being collected by the cloud. Internet of things is a promising technology to healthcare industry. A common framework consists of wearable equipments for monitoring the health status of an individual, a local gateway device for aggregating the data, and a cloud server for storing and analysing the data. However, there are risks that an adversary may attempt to eavesdrop the wireless communication, attack the gateway device or even access to the cloud server. Hence, it is desirable to produce and encrypt the data simultaneously and incorporate secret sharing schemes to realise access control. Privacy-preserving secret sharing is a novel research for fulfilling this function. In summary, this thesis presents novel schemes and algorithms, including: • two privacy-preserving reversible information hiding schemes based upon symmetric cryptography using arithmetic of quadratic residues and lexicographic permutations, respectively. • two privacy-preserving reversible information hiding schemes based upon asymmetric cryptography using multiplicative and additive privacy homomorphisms, respectively. • four predictive models for assisting the removal of distortions inflicted by information hiding based respectively upon projection theorem, image gradient, total variation denoising, and Bayesian inference. • three privacy-preserving secret sharing algorithms with different levels of generality

Garbling Schemes and Applications

The topic of this thesis is garbling schemes and their applications. A garbling scheme is a set of algorithms for realizing secure two-party computation. A party called a client possesses a private algorithm as well as a private input and would like to compute the algorithm with this input. However, the client might not have enough computational resources to evaluate the function with the input on his own. The client outsources the computation to another party, called an evaluator. Since the client wants to protect the algorithm and the input, he cannot just send the algorithm and the input to the evaluator. With a garbling scheme, the client can protect the privacy of the algorithm, the input and possibly also the privacy of the output. The increase in network-based applications has arisen concerns about the privacy of user data. Therefore, privacy-preserving or privacy-enhancing techniques have gained interest in recent research. Garbling schemes seem to be an ideal solution for privacy-preserving applications. First of all, secure garbling schemes hide the algorithm and its input. Secondly, garbling schemes are known to have efficient implementations. In this thesis, we propose two applications utilizing garbling schemes. The first application provides privacy-preserving electronic surveillance. The second application extends electronic surveillance to more versatile monitoring, including also health telemetry. This kind of application would be ideal for assisted living services. In this work, we also present theoretical results related to garbling schemes. We present several new security definitions for garbling schemes which are of practical use. Traditionally, the same garbled algorithm can be evaluated once with garbled input. In applications, the same function is often evaluated several times with different inputs. Recently, a solution based on fully homomorphic encryption provides arbitrarily reusable garbling schemes. The disadvantage in this approach is that the arbitrary reuse cannot be efficiently implemented due to the inefficiency of fully homomorphic encryption. We propose an alternative approach. Instead of arbitrary reusability, the same garbled algorithm could be used a limited number of times. This gives us a set of new security classes for garbling schemes. We prove several relations between new and established security definitions. As a result, we obtain a complex hierarchy which can be represented as a product of three directed graphs. The three graphs in turn represent the different flavors of security: the security notion, the security model and the level of reusability. In addition to defining new security classes, we improve the definition of side-information function, which has a central role in defining the security of a garbling scheme. The information allowed to be leaked by the garbled algorithm and the garbled input depend on the representation of the algorithm. The established definition of side-information models the side-information of circuits perfectly but does not model side-information of Turing machines as well. The established model requires that the length of the argument, the length of the final result and the length of the function can be efficiently computable from the side-information function. Moreover, the side-information depends only on the function. In other words, the length of the argument, the length of the final result and the length of the function should only depend on the function. For circuits this is a natural requirement since the number of input wires tells the size of the argument, the number of output wires tells the size of the final result and the number of gates and wires tell the size of the function. On the other hand, the description of a Turing machine does not set any limitation to the size of the argument. Therefore, side-information that depends only on the function cannot provide information about the length of the argument. To tackle this problem, we extend the model of side-information so that side-information depends on both the function and the argument. The new model of side information allows us to define new security classes. We show that the old security classes are compatible with the new model of side-information. We also prove relations between the new security classes.Tämä väitöskirja käsittelee garblausskeemoja ja niiden sovelluksia. Garblausskeema on työkalu, jota käytetään turvallisen kahden osapuolen laskennan toteuttamiseen. Asiakas pitää hallussaan yksityistä algoritmia ja sen yksityistä syötettä, joilla hän haluaisi suorittaa tietyn laskennan. Asiakkaalla ei välttämättä ole riittävästi laskentatehoa, minkä vuoksi hän ei pysty suorittamaan laskentaa itse, vaan joutuu ulkoistamaan laskennan toiselle osapuolelle, palvelimelle. Koska asiakas tahtoo suojella algoritmiaan ja syötettään, hän ei voi vain lähettää niitä palvelimen laskettavaksi. Asiakas pystyy suojelemaan syötteensä ja algoritminsa yksityisyyttä käyttämällä garblausskeemaa. Verkkopohjaisten sovellusten kasvu on herättänyt huolta käyttäjien datan yksityisyyden turvasta. Siksi yksityisyyden säilyttävien tai yksityisyyden suojaa lisäävien tekniikoiden tutkimus on saanut huomiota. Garblaustekniikan avulla voidaan suojata sekä syöte että algoritmi. Lisäksi garblaukselle tiedetään olevan useita tehokkaita toteutuksia. Näiden syiden vuoksi garblausskeemat ovat houkutteleva tekniikka käytettäväksi yksityisyyden säilyttävien sovellusten toteutuksessa. Tässä työssä esittelemme kaksi sovellusta, jotka hyödyntävät garblaustekniikkaa. Näistä ensimmäinen on yksityisyyden säilyttävä sähköinen seuranta. Toinen sovellus laajentaa seurantaa monipuolisempaan monitorointiin, kuten terveyden kaukoseurantaan. Tästä voi olla hyötyä etenkin kotihoidon palveluille. Tässä työssä esitämme myös teoreettisia tuloksia garblausskeemoihin liittyen. Esitämme garblausskeemoille uusia turvallisuusmääritelmiä, joiden tarve kumpuaa käytännön sovelluksista. Perinteisen määritelmän mukaan samaa garblattua algoritmia voi käyttää vain yhdellä garblatulla syötteellä laskemiseen. Käytännössä kuitenkin samaa algoritmia käytetään usean eri syötteen evaluoimiseen. Hiljattain on esitetty tähän ongelmaan ratkaisu, joka perustuu täysin homomorfiseen salaukseen. Tämän ratkaisun ansiosta samaa garblattua algoritmia voi turvallisesti käyttää mielivaltaisen monta kertaa. Ratkaisun haittapuoli kuitenkin on, ettei sille ole tiedossa tehokasta toteutusta, sillä täysin homomorfiseen salaukseen ei ole vielä onnistuttu löytämään sellaista. Esitämme vaihtoehtoisen näkökulman: sen sijaan, että samaa garblattua algoritmia voisi käyttää mielivaltaisen monta kertaa, sitä voikin käyttää vain tietyn, ennalta rajatun määrän kertoja. Tämä näkökulman avulla voidaan määritellä lukuisia uusia turvallisuusluokkia. Todistamme useita relaatioita uusien ja vanhojen turvallisuusmääritelmien välillä. Relaatioiden avulla garblausskeemojen turvallisuusluokille saadaan muodostettua hierarkia, joka koostuu kolmesta komponentista. Tieto, joka paljastuu garblatusta algoritmista tai garblatusta syötteestä riippuu siitä, millaisessa muodossa algoritmi on esitetty, kutsutaan sivutiedoksi. Vakiintunut määritelmä mallintaa loogisen piiriin liittyvää sivutietoa täydellisesti, mutta ei yhtä hyvin Turingin koneeseen liittyvää sivutietoa. Tämä johtuu siitä, että jokainen yksittäinen looginen piiri asettaa syötteensä pituudelle rajan, mutta yksittäisellä Turingin koneella vastaavanlaista rajoitusta ei ole. Parannamme sivutiedon määritelmää, jolloin tämä ongelma poistuu. Uudenlaisen sivutiedon avulla voidaan määritellä uusia turvallisuusluokkia. Osoitamme, että vanhat turvallisuusluokat voidaan esittää uudenkin sivutiedon avulla. Todistamme myös relaatioita uusien luokkien välillä.Siirretty Doriast