원격 저장소 데이터 아웃소싱에서 발생하는 중복 식별 과정에서의 부채널 분석 및 제거
Analysis and Elimination of Side Channels during Duplicate Identification in Remote Data Outsourcing
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초록
클라우드 컴퓨팅의 대중화로 개인 및 기업의 로컬 저장소에서 관리되던 데이터가 클라우드 스토리지 등 제 3의 공간에 아웃소싱 되면서 유지, 관리 비용의 절감 효과를 얻을 수 있게 됨과 동시에, 다수의 원격저장 서비스 제공자는 공간자원의 효율화를 위하여 아웃소싱된 데이터의 중복제거 기법을 도입하고 있다. 동일 데이터의 중복성 판단에 해시 트리가 사용되는 경우에는 검증 데이터의 크기 및 트리의 일부 정보에 대한 부채널이 존재하게 되는데, 이로부터 특정 데이터에 대한 정보 수집 및 검증의 우회 가능성이 증가하게 된다. 이러한 부채널로 인한 검증의 유효성 문제를 개선하기위하여, 본 논문에서는 멀티 셋 해시함수를 이용한 동일성 검증 기법을 제시한다.
Abstract
Proliferation of cloud computing services brings about reduction of the maintenance and management costs by allowing data to be outsourced to a dedicated third-party remote storage. At the same time, the majority of storage service providers have adopted a data deduplication technique for efficient utilization of storage resources. When a hash tree is employed for duplicate identification as part of deduplication process, size information of the attested data and partial information about the tree can be deduced from eavesdropping. To mitigate such side channels, in this paper, a new duplicate identification method is presented by exploiting a multi-set hash function.
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