Mitmekihiline käitumisteadlik privaatsuse analüüs

Nimi
Maksym Yerokhin
Kokkuvõte
Projekt NAPLES (Novel Tools for Analysing Privacy Leakages – Privaatslekete Analüüsi Uudsed Vahendid) on Tartu Ülikooli ja Cybernetica AS-i ühine teadusprojekt, mida rahastab Kaitsealase Täiustatud Uurimisprojektide Agentuuri (DARPA) Brandeisi programm.
NAPLES-i raames on välja töötatud teooria ja erinevaid tööriistu, et tuvastada ning kirjeldada infosüsteemide andmelekkeid. PLEAK on tööriist, mille sisendiks on äriprotsessimudeli ja -notatsiooni (BPMN) abil kirja pandud äriprotsess. Lisaks standardsele notatsioonile on mudelile lisatud arvutuslikke detaile ning infot privaatsuskaitse tehnoloogiate kohta, mis võimaldavad erinevatel tasemetel privaatsuslekete analüüse. NAPLES-i projekti käigus on loodud mitu erinevat analüüsitööriista. Peamiselt keskenduvad analüsaatorid niinimetatud "SQL koostöövoole" - BPMN-i koostöö mudelile, mille tegevused ning andmeobjektid on kirjeldatud vastavalt SQL päringute ning tabeli skeemidega. Binaarne avalikustamise analüüs annab privaatsuskaitse tehnoloogiate põhjal kõrgtasemelise ülevaate selle kohta, kellele on mingid andmed kättesaadavad. Teised analüüsivahendid nagu Leaks-When (Millal lekib) ja Guessing Advantage (äraarvamise edukus) lisavad detailsemad kvalitatiivseid ning kvantitatiivseid meetmeid lekete paremaks mõistmiseks.
Minu töö oli NAPLE projekti osa ning minu panused olid mitmesugused.
Esiteks ma lisasin globaalse ja lokaalse privaatsuspoliitika ideed SQL koostöövoogudessse. Privaatsuspoliitika tagab äriprotsessis osalejale ligipääsuõiguse mingile osale SQL skeemiga kirjeldatud andmetest. Teiseks ma kavandasin ning integreerisin mitmekihilise lekkanalüüsi alates binaarsest avalikustamise analüüsist (millised andmed on nähtaval) kuni tingimusliku avalikustamise (mis tingimustel leke toimub) ja kvantitatiivse meetmeni (kui palju andmete kohta lekib). Mitmekihiline analüüs põhineb PLEAK-i analüsaatoritel, kuid neid oli vaja täiendada, et nad toetaksid ühtseid sisendeid ning et Leaks-When ja Guessing Advantage tööriistad põhineksid privaatsuspoliitikatel. Lisaks arendasin juhtumiuuringu, et demonstreerida integreeritud mitmetasandilist privaatsusanalüüsi ning PLEAK-i tööriistu.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Tarkvaratehnika
Juhendaja(d)
Pille Pullonen, Luciano García-Bañuelos
Kaitsmise aasta
2019
 
PDF