Sirvi Autor "Kamm, Liina" järgi

Nüüd näidatakse 1 - 3 3

Homological Classification of Commitment Schemes
(2007-05-24T06:09:21Z) Kamm, Liina
Privacy-preserving statistical analysis using secure multi-party computation
(2015-02-06) Kamm, Liina
Kaasaegses ühiskonnas luuakse inimese kohta digitaalne kirje kohe pärast tema sündi. Sellest hetkest alates jälgitakse tema käitumist ning kogutakse andmeid erinevate eluvaldkondade kohta. Kui kasutate poes kliendikaarti, käite arsti juures, täidate maksudeklaratsiooni või liigute lihtsalt ringi mobiiltelefoni taskus kandes, koguvad ning salvestavad firmad ja riigiasutused teie tundlikke andmeid. Vahel anname selliseks jälitustegevuseks vabatahtlikult loa, et saada mingit kasu. Näiteks võime saada soodustust, kui kasutame kliendikaarti. Teinekord on meil vaja teha keeruline otsus, kas loobuda võimalusest teha mobiiltelefonikõnesid või lubada enda jälgimine mobiilimastide kaudu edastatava info abil. Riigiasutused haldavad infot meie tervise, hariduse ja sissetulekute kohta, et meid paremini ravida, harida ja meilt makse koguda. Me loodame, et meie andmeid kasutatakse mõistlikult, aga samas eeldame, et meie privaatsus on tagatud. Käesolev töö uurib, kuidas teostada statistilist analüüsi nii, et tagada üksikisiku privaatsus. Selle eesmärgi saavutamiseks kasutame turvalist ühisarvutust. See krüptograafiline meetod lubab analüüsida andmeid nii, et üksikuid väärtuseid ei ole kunagi võimalik näha. Hoolimata sellest, et turvalise ühisarvutuse kasutamine on aeganõudev protsess, näitame, et see on piisavalt kiire ja seda on võimalik kasutada isegi väga suurte andmemahtude puhul. Me oleme teinud võimalikuks populaarseimate statistilise analüüsi meetodite kasutamise turvalise ühisarvutuse kontekstis. Me tutvustame privaatsust säilitavat statistilise analüüsi tööriista Rmind, mis sisaldab kõiki töö käigus loodud funktsioone. Rmind sarnaneb tööriistadele, millega statistikud on harjunud. See lubab neil viia läbi uuringuid ilma, et nad peaksid üksikasjalikult tundma allolevaid krüptograafilisi protokolle. Kasutame dissertatsioonis kirjeldatud meetodeid, et valmistada ette statistiline uuring, mis ühendab kaht Eesti riiklikku andmekogu. Uuringu eesmärk on teada saada, kas Eesti tudengid, kes töötavad ülikooliõpingute ajal, lõpetavad nominaalajaga väiksema tõenäosusega kui nende õpingutele keskenduvad kaaslased.
Tüübituletus krüptograafiliste protokollide tõestaja jaoks
(Tartu Ülikool, 2012) Turban, Tiina; Kamm, Liina; Laur, Sven; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Krüptograafia uurimisrühm Tartus arendab mängupõhiste krüptograafiliste protokollide tõestajat nimega ProveIt. Idee ProveIt’i taga on lihtsustada tõestamise protsessi. Tegemist ei ole automaatse tõestajaga, vaid abivahendiga krüptograafidele. ProveIt võimaldab teadlastel teha muudatusi koodina üleskirjutatud tõenäosuslikele mängudele ja teeb koodi ümberkirjutamise automaatselt. See aitab garanteerida korrektsuse, hoida kokku aega ja samas jätta tõestuse arusaadavaks. Üks võimalus kirjutada üles krüptograafilisi protokolle on kirjeldada neid programmeerimiskeelele sarnase pseudokoodiga, mida nimetatakse mänguks. Mängu muutmisel samm-sammult saame mõnikord jõuda teise mänguni, mille turvalisuse hinnangut me teame. Nende mängude jada ongi üks võimalik viis, kuidas saab anda protokolli turvalisuse tõestuse - seda nimetatakse mängupõhiseks tõestamiseks. Mängupõhine tõestamine on populaarne viis analüüsimaks protokollide turvalisust, sest see on võrdlemisi intuitiivne. Tavaliselt kasutatakse paberit ja pliiatsit, et kirjutada üles mänge, kuid kuna krüptograafiliste protokollide tõestamine ei ole just kõige lihtsam asi, mida teha, siis inimesed sageli lõpetavad suure kuhja paberitega igal pool, sealhulgas mitmete tupikute ja vigadega. Meie eesmärgiks on seda muuta ja anda krüptograafile võimalus mängu ümber kirjutamise asemel keskenduda järgmise sammu väljamõtlemisele. Kuigi krüptograafial on oluline roll selle bakalaureusetöö juures, siis põhi fookus lasub siiski tüübiteoorial. Nimelt on selle töö eesmärgiks luua tüübikontroll ProveIt’i jaoks. Mängupõhiseid tõestusi saab edukalt kirjutada ilma tüüpidest mi- dagi teadmata, aga tüüpide kasutamine ProveIt’is võimaldab tagada kindlamalt korrektsuse ja kasutajat paremini aidata. Tüübikontrolli abil saame näiteks veenduda, et krüptograaf ei ürita omavahel liita numbreid ja pesukarusid. Selle fakti ja vea asukoha teadmine võib kokku hoida palju kasutaja aega. Lihtne lahendus tüübikontrolli jaoks oleks nõuda kasutajalt kõigi muutujate tüüpide defineerimist, kuid see nõuaks temalt lisatööd, mis on aga vastuolus ProveIt’i eesmärgiga. Järelikult tuleb lisaks tüübikontrollile realiseerida ka tüübituletus ehk programm, mis üritab ise kõigi muutujate tüüpe määrata. Selleks, et teha tüübituletust defineerisime me kõigepealt tüübisüsteemi ProveIt’i keele jaoks. Andsime tüübireeglid aritmeetiliste avaldiste, juhuslikult hulgast valimise ja omistamise jaoks. Funktsioonide ja loogiliste avaldiste tüüpimine ei ole käesoleva bakalaureusetöö skoobis, kuid need on vajalikud osad ProveIt’ile täieliku tüüpija lisamiseks. Lisaks tüübisüsteemi ja tüübireeglite kirjeldamisele kuulus käesoleva bakalaureuse töö juurde aritmeetiliste avaldiste tüüpimise realiseerimine ja ProveIt’ile lisamine. Selle jaoks on töös antud kuus algoritmi. Arendusvahenditena valisime Qt raamistiku ja programmeerimiskeele C++. Otsustasime keele C++ kasuks, sest ProveIt on selles keeles kirjutatud, ning see võimaldab ühildamise lihtsamaks muuta.