클라우드 컴퓨팅 환경에서 정보 보호를 지원하는 암호화 비교 연산 프로토콜 기반 암호화 연관 규칙 마이닝 알고리즘

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, with the advancement of cloud computing technology, database owners can outsource their databases to the cloud to provide professional management of data at low cost. However, outsourcing the original database to the cloud server exposes all the private information in the database to the cloud server. The cloud server can exploit information obtained from outsourced databases and user's queries.
In this paper, we propose an efficient association rule mining method that protects the original database, user's queries, query results and guarantees accurate query results in a database outsourcing environment. To provide information protection, the original database is encrypted with ElGamal cryptosystem, and the user's query and support for each item is encrypted with Paillier cryptosystem. To provide efficient query processing on ciphertexts, we propose two comparison protocols that compares ciphertexts without exposing information. The SPET protocol can determine whether two ciphertexts are equal or not with only the operation cost of decrypting the ElGamal ciphertext once. The SC protocol can perform comparisons of two ciphertexts with only 1/8 of the cost compared to the ciphertext comparison protocol used in the previous studies. As a result of comparing the proposed P-FPG algorithm with DP-ARM which is the algorithm of the previous study, the performance is improved by 68%, 123% and 81% in the retail, Chess and BMS-1 ​​datasets respectively.

목차 (Table of Contents)

• 목차ⅰ
• 그림 목차 ⅲ
• 표 목차 ⅳ
• I. 서론 1
• II. 관련 연구 5
• 2.1 정보 보호를 지원하는 연관 규칙 마이닝 기법 5
• 2.2 동형 암호 체계 7
• 2.2.1 ElGamal 암호 체계 7
• 2.2.2 Paillier 암호 체계 9
• III. 전체 시스템 구조 및 암호화 연산 프로토콜 11
• 3.1 공격자 모델 11
• 3.2 전체 시스템 구조 12
• 3.3 제안하는 암호화 비교 연산 프로토콜 13
• 3.3.1 제안하는 Secure Plaintext Equality Test 프로토콜 13
• 3.3.2 제안하는 Secure Comparison 프로토콜 15
• IV. 제안하는 FP-Tree 기반 암호화 연관 규칙 마이닝 알고리즘 17
• 4.1 가짜 트랜잭션 삽입 단계 17
• 4.2 빈발 항목 필터링 단계 19
• 4.3 FP-Tree 구축 단계 20
• 4.4 빈발 패턴 생성 단계 22
• 4.5 질의 결과 복호화 단계 23
• V. 성능 평가 25
• 5.1 암호화 연산 프로토콜 성능 비교 26
• 5.2 원본 데이터 수 변화에 따른 성능 비교 27
• 5.3 Fake ratio(φ)변화에 따른 성능 비교 28
• 5.4 minsup 비율 변화에 따른 성능 비교 30
• VI. 결론 및 향후 연구 34
• 참고문헌 36