20230123 Thứ Hai
Cải thiện bảo mật dữ liệu cho một xã hội lai: Những hiểu biết sâu sắc từ nghiên cứu mới
Các nhà nghiên cứu phát triển một phương pháp nhanh chóng và hiệu quả để xử lý dữ liệu được mã hóa trong đám mây cho xã hội 50
Từ các giao dịch tài chính đến việc sử dụng các ứng dụng truyền thông với trí tuệ nhân tạo, dữ liệu của chúng tôi thường được truyền từ các thiết bị cá nhân đến đám mây Xử lý dữ liệu được mã hóa này một cách an toàn nhưng hiệu quả về mặt tính toán ngày càng trở nên quan trọng trong xã hội dựa trên dữ liệu của chúng ta Bây giờ, các nhà nghiên cứu từ Đại kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Tokyo phát triển một phương pháp có thể thực hiện các tính toán với dữ liệu được mã hóa nhanh hơn và với chi phí thấp hơn so với các phương pháp thông thường, đồng thời cải thiện bảo mật
Xã hội 50 hình dung một xã hội được kết nối được điều khiển bởi dữ liệu được chia sẻ giữa con người và các thiết bị trí tuệ nhân tạo được kết nối qua Internet of Things (IoT) Mặc dù điều này có thể có lợi, nhưng cũng rất cần thiết để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu để xử lý, truyền và lưu trữ an toàn Hiện tại, mã hóa đồng nhất và chia sẻ bí mật là hai phương pháp được sử dụng để tính toán dữ liệu nhạy cảm trong khi bảo tồn quyền riêng tư của nó
Mã hóa đồng âm liên quan đến việc thực hiện các tính toán trên dữ liệu được mã hóa trên một máy chủ Mặc dù là một phương pháp đơn giản, nó rất chuyên sâu về mặt tính toán Mặt khác, chia sẻ bí mật là một cách nhanh chóng và hiệu quả về mặt tính toán để xử lý dữ liệu được mã hóa Trong phương pháp này, dữ liệu được mã hóa hoặc đầu vào bí mật được chia và phân phối giữa nhiều máy chủ, mỗi máy chủ thực hiện tính toán như phép nhân với phần dữ liệu của nó Kết quả của các tính toán này sau đó được sử dụng để xây dựng lại dữ liệu gốc Trong một hệ thống như vậy, bí mật chỉ có thể được xây dựng lại nếu một số lượng nhất định, được gọi là ngưỡng, có sẵn Do đó, nếu các máy chủ được quản lý bởi một tổ chức duy nhất, có nguy cơ cao hơn là dữ liệu có thể bị xâm phạm nếu số lượng các mảnh cần thiết vào tay kẻ tấn công
Để cải thiện bảo mật dữ liệu, thật lý tưởng cho nhiều công ty để quản lý các máy chủ điện toán theo cách phi tập trung sao cho mỗi máy chủ được vận hành độc lập Cách tiếp cận này làm giảm khả năng kẻ tấn công có được quyền truy cập vào ngưỡng số mảnh cần thiết để xây dựng lại một bí mật Tuy nhiên, việc triển khai hệ thống này có thể bị thách thức trong thực tế do nhu cầu mạng giao tiếp nhanh để cho phép các máy chủ tách biệt về mặt địa lý giao tiếp với nhau
Điều này dẫn đến một câu hỏi quan trọng: Có cách nào để duy trì tính toàn vẹn dữ liệu mà không phải dựa vào các máy chủ độc lập và không phát sinh chi phí tính toán & nhiệm vụ cao;
Trong một nghiên cứu được công bố vào ngày 14 tháng 11 năm 2022, trong Tập 10 củaAccess IEEE, Giáo sư Keiichi Iwamura và Trợ lý Giáo sư Ahmad A Aminuddin của Đại kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Tokyo, Nhật Bản, đã giới thiệu một phương pháp tính toán an toàn mới trong đó tất cả các tính toán được thực hiện trên một máy chủ mà không có chi phí tính toán đáng kể
Hệ thống bao gồm một bên thứ ba đáng tin cậy (TTP), một máy chủ tính toán, bốn người chơi cung cấp đầu vào bí mật cho máy chủ và một người chơi khôi phục kết quả TTP là một tổ chức trung lập tạo ra các số ngẫu nhiên được cung cấp cho máy chủ (chúng được gọi là cổ phiếu) và người chơi trong một số kết hợp nhất định Những số ngẫu nhiên này được sử dụng để mã hóa dữ liệu Mỗi người chơi sau đó thực hiện tính toán với các số ngẫu nhiên và tạo ra các đầu vào bí mật, sau đó sử dụng các cổ phiếu và đầu vào bí mật, cùng với các giá trị mới được tính toán bởi TTP, để thực hiện một loạt các tính toán, kết quả được gửi đến trình phát cuối cùng tái tạo kết quả tính toán (Hình 1) Phương pháp này cho phép tính toán phân cấp của dữ liệu được mã hóa trong khi vẫn thực hiện tính toán trên một máy chủ
"Trong phương pháp đề xuất của chúng tôi, chúng tôi nhận ra lợi thế của mã hóa đồng hình mà không có chi phí tính toán đáng kể phát sinh do mã hóa đồng hình, do đó nghĩ ra cách xử lý dữ liệu an toàn,"Giáo sư Iwamura, người đã lãnh đạo nghiên cứu và là tác giả đầu tiên của bài báo Ngoài ra, phương pháp cũng có thể được sửa đổi sao cho các số ngẫu nhiên được tạo bởi TTP có thể được lưu trữ an toàn bởi môi trường thực hiện đáng tin cậy (TEE), là khu vực an toàn trong phần cứng của thiết bị (bộ xử lý) Khi TEE đảm nhận vai trò của TPP trong quá trình tính toán tiếp theo, nó sẽ giảm thời gian giao tiếp và cải thiện tốc độ xử lý dữ liệu được mã hóa
Khi xã hội của chúng ta trở nên đáng tin cậy hơn trên internet, chúng ta đang chuyển sang lưu trữ dữ liệu trên đám mây thay vì cục bộ Để quản lý an toàn lượng dữ liệu ngày càng tăng, điều quan trọng là phải có một phương pháp xử lý nó đáng tin cậy và hiệu quả"Chúng tôi nhận ra một phương pháp giải quyết tất cả các nhược điểm của các phương pháp lý do và có thể nhận ra các tính toán nhanh hơn và an toàn hơn so với các phương pháp thông thường bằng cách sử dụng chia sẻ bí mật,"Trợ lý Giáo sư Aminuddin nói Đây là quyền riêng tư dữ liệu tốt hơn trong tương lai, cảm ơn bạn đã nghiên cứu như thế này & excl;
|
Tiêu đề hình ảnh:Lưu lượng được đề xuất để nhận ra tính toán an toàn
Chú thích hình ảnh:Các nhà nghiên cứu tại Đại kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Tokyo sử dụng sự kết hợp của TTP và những người chơi khác nhau để mã hóa dữ liệu Tuy nhiên, tất cả các tính toán được thực hiện trên một máy chủ
Tín dụng hình ảnh:Ahmad Akmal Aminuddin Mohd Kamal từ Đại kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Tokyo
loại giấy phép:cc by 40
tham chiếu
| Tiêu đề của giấy gốc | : | |
| Tạp chí | : | Access IEEE |
| doi | : | 101109/Access20223222312 |
Về Đại kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Tokyo
tỷ lệ kèo góc nhà cái góc nhà cái góc nhà cái Đại kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Tokyo(TUS) là một trường đại kèo nhà cái tỷ lệ cá cược nổi tiếng và được kính trọng, và là trường đại kèo nhà cái tỷ lệ cá cược nghiên cứu tư nhân chuyên khoa khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược lớn nhất ở Nhật Bản, với bốn cơ sở ở trung tâm Tokyo và vùng ngoại ô của nó và ở Hokkaido Được thành lập vào năm 1881, trường đại kèo nhà cái tỷ lệ cá cược đã liên tục đóng góp cho sự phát triển của Nhật Bản trong khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược thông qua việc khắc sâu tình yêu đối với khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược trong các nhà nghiên cứu, kỹ thuật viên và nhà giáo dục
Với sứ mệnh "tạo ra khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược và công nghệ cho sự phát triển hài hòa của thiên nhiên, con người và xã hội", TUS đã thực hiện một loạt các nghiên cứu từ khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược cơ bản đến khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược ứng dụng TUS đã chấp nhận một cách tiếp cận đa ngành để nghiên cứu và thực hiện nghiên cứu chuyên sâu trong một số lĩnh vực quan trọng nhất hiện nay TUS là một công đức nơi tốt nhất trong khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược được công nhận và chăm sóc Đây là trường đại kèo nhà cái tỷ lệ cá cược tư duy nhất ở Nhật Bản đã sản xuất một người chiến thắng giải thưởng Nobel và là trường đại kèo nhà cái tỷ lệ cá cược tư duy nhất ở châu Á sản xuất những người chiến thắng giải thưởng Nobel trong lĩnh vực Khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Tự nhiên
Giới thiệu về Giáo sư Keiichi Iwamura
Từ Đại kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Tokyo
Keiichi Iwamura (thành viên, IEEE) đã nhận bằng tiến sĩ của mình từ Đại kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Tokyo Từ năm 1982 đến 2006, ông làm việc tại Canon Inc Ông hiện là giáo sư tại Đại kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Tokyo Sở thích nghiên cứu của ông bao gồm lý thuyết mã hóa, bảo mật thông tin và thủy kỹ thuật số Ông là thành viên của Hiệp hội Xử lý Thông tin Nhật Bản và Chủ tịch Ủy ban Kỹ thuật Hiding và Tiêu chí đánh giá và Ủy ban Kỹ thuật của Đa phương tiện, Viện Điện tử, và Kỹ sư Thông tin và Truyền thông, Nhật Bản
Giới thiệu về Trợ lý Giáo sư Ahmad A Aminuddin
Từ Đại kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Tokyo
Ahmad Aminuddin Mohd Kamal (Thành viên, IEEE) sinh ra ở Penang, Malaysia, vào năm 1994 Ông đã nhận được BS và MS bằng cấp về kỹ thuật điện và PhD về kỹ thuật từ Đại kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Tokyo, Nhật Bản, năm 2017, 2019 và 2022, tương ứng Ông hiện là trợ lý giáo sư của Đại kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Khoa kèo nhà cái tỷ lệ cá cược Tokyo Sở thích nghiên cứu của ông bao gồm bảo mật thông tin và tính toán đa đảng bằng cách sử dụng chia sẻ bí mật và ứng dụng của nó vào mã hóa có thể tìm kiếm
