Applying Secure Multi-party Computation in Practice

Näita lihtsat nimetuse kirjet

dc.contributor.advisor Laur, Sven, juhendaja
dc.contributor.advisor Bogdanov, Dan, juhendaja et
dc.contributor.author Talviste, Riivo
dc.contributor.other Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond. et
dc.date.accessioned 2016-02-10T13:12:19Z
dc.date.available 2016-02-10T13:12:19Z
dc.date.issued 2016-02-10
dc.identifier.isbn 978-9949-77-047-2
dc.identifier.isbn 978-9949-77-048-9 (pdf)
dc.identifier.issn 1024-4212
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10062/50510
dc.description.abstract Andmetest on kasu vaid siis kui neid saab kasutada. Eriti suur lisandväärtus tekib siis, kui ühendada andmed erinevatest allikatest. Näiteks, liites kokku maksu- ja haridusandmed, saab riik läbi viia kõrghariduse erialade tasuvusanalüüse. Sama kehtib ka erasektoris - ühendades pankade maksekohustuste andmebaasid, saab efektiivsemalt tuvastada kõrge krediidiriskiga kliente. Selline andmekogude ühendamine on aga tihti konfidentsiaalsus- või privaatsusnõuete tõttu keelatud. Õigustatult, sest suuremahulised ühendatud andmekogud on atraktiivsed sihtmärgid nii häkkeritele kui ka ametnikele ja andmebaaside administraatoritele, kes oma õigusi kuritarvitada võivad. Seda sorti rünnete vastus aitab turvalise ühisarvutuse tehnoloogia kasutamine, mis võimaldab mitmed osapoolel andmeid ühiselt analüüsida, ilma et keegi neist pääseks ligi üksikutele kirjetele. Oma esimesest rakendamisest praktikas 2008. aastal on turvalise ühisarvutuse tehnoloogia praeguseks jõudnud seisu, kus seda juurutatakse hajusates rakendustes üle interneti ning seda pakutakse ka osana teistest teenustest. Käesolevas töös keskendume turvalise ühisarvutuse praktikas rakendamise tehnilistele küsimustele. Alustuseks tutvustame esimesi selle tehnoloogia rakendusi, tuvastame veel lahendamata probleeme ning pakume töö käigus välja lahendusi. Töö põhitulemus on samm-sammuline ülevaade sellise juurutuse elutsüklist, kasutades näitena esimest turvalise ühisarvutuse abil läbi viidud suuremahulisi registriandmeid hõlmavat uuringut. Sealhulgas anname ülevaate ka mittetehnilistest toimingutest nagu lepingute sõlmimine ja Andmekaitse Inspektsiooniga suhtlemine, mis tulenevad suurte organisatsioonide kaasamisest nagu seda on riigiasutused. Tulevikku vaadates pakume välja lahenduse, mis ühendab endas födereeritud andmevahetusplatvormi ja turvalise ühisarvutuse tehnoloogiat. Konkreetse lahendusena pakume Eesti riigi andmevahetuskihi X-tee täiustamist turvalise ühisarvutuse teenusega Sharemind. Selline arhitektuur võimaldaks mitmeid olemasolevaid andmekogusid uuringuteks liita efektiivselt ja turvaliselt, ilma üksikisikute privaatsust rikkumata. en
dc.description.abstract Data is useful only when used. This is especially true if one is able to combine several data sets. For example, combining income and educational data, it is possible for a government to get a return of investment overview of educational investments. The same is true in private sector. Combining data sets of financial obligations of their customers, banks could issue loans with lower credit risks. However, this kind of data sharing is often forbidden as citizens and customers have their privacy expectations. Moreover, such a combined database becomes an interesting target for both hackers as well as nosy officials and administrators taking advantage of their position. Secure multi-party computation is a technology that allows several parties to collaboratively analyse data without seeing any individual values. This technology is suitable for the above mentioned scenarios protecting user privacy from both insider and outsider attacks. With first practical applications using secure multi-party computation developed in 2000s, the technology is now mature enough to be used in distributed deployments and even offered as part of a service. In this work, we present solutions for technical difficulties in deploying secure multi-party computation in real-world applications. We will first give a brief overview of the current state of the art, bring out several shortcomings and address them. The main contribution of this work is an end-to-end process description of deploying secure multi-party computation for the first large-scale registry-based statistical study on linked databases. Involving large stakeholders like government institutions introduces also some non-technical requirements like signing contracts and negotiating with the Data Protection Agency. Looking into the future, we propose to deploy secure multi-party computation technology as a service on a federated data exchange infrastructure. This allows privacy-preserving analysis to be carried out faster and more conveniently, thus promoting a more informed government. en
dc.language.iso en en
dc.relation.ispartofseries Dissertationes mathematicae Universitatis Tartuensis;104
dc.subject krüptograafia et
dc.subject andmekaitse et
dc.subject turvalised ühisarvutused et
dc.subject juhtumiuuringud et
dc.subject cryptography en
dc.subject data protection en
dc.subject secure multi-party computation en
dc.subject case analysis en
dc.subject.other dissertatsioonid et
dc.subject.other ETD en
dc.subject.other dissertations en
dc.subject.other väitekirjad et
dc.title Applying Secure Multi-party Computation in Practice en
dc.title.alternative Turvalise ühisarvutuse rakendamine et
dc.type Thesis en


Failid selles nimetuses

Nimetus asub järgmis(t)es kollektsiooni(de)s:

Näita lihtsat nimetuse kirjet

Otsi


Sirvi

Minu konto

Statistika