Privaatsust säilitav andmesüntees usaldatavas täitmiskeskkonnas
Nimi
Karl Hannes Veskus
Kokkuvõte
Andmete sünteesimine on olemasolevate andmete põhjal uute sünteetiliste andmete loomine. Paljudel organisatsioonidel ei ole kompetentsi ise andmeid sünteesida ning nad on valmis seda teenusena ostma. Andmesüntees vajab aga juurdepääsu algandmetele. Andmete jagamine kolmanda osapoolega võib olla raske, eriti kui tegu on isikuandmetega või muul viisil privaatsete andmetega.
Magistritöö eesmärk on luua privaatsust säilitav andmesünteesi teenuse prototüüp, mis tõestab, et usaldatavaid täitmiskeskkondi on võimalik kasutada andmesünteesiks. Teenust, mis tagab, et nii algsed kui ka sünteesitud andmed on kogu teenuse elutsükli jooksul serveri haldaja eest täielikult peidetud, on võimalik juurutada ebausaldusväärsetesse serveritesse, kaasa arvatud pilvteenusetarnija poolt pakutavatesse serveritesse.
Magistritöö käigus valmis töötav teenuse prototüüp, mis turvanõuete tagamiseks
kasutab Sharemind HI arendusplatvormi, mis omakorda põhineb Intel SGX usaldatava täitmiskeskkonna tehnoloogial. Valminud prototüüp on tõestuseks, et usaldatavaid täitmiskeskkondi on tõepoolest võimalik kasutada privaatsust-säilitava andmesünteesi teenuse loomiseks. Edasisteks ülesanneteks jääb teenuse jõudluse optimeerimine, mis võimaldaks kasutada suuremaid andmehulki sisendina ning ka sünteesida rohkem andmeid, ja teenusele rohkemate sünteesimeetodite lisamine.
Magistritöö eesmärk on luua privaatsust säilitav andmesünteesi teenuse prototüüp, mis tõestab, et usaldatavaid täitmiskeskkondi on võimalik kasutada andmesünteesiks. Teenust, mis tagab, et nii algsed kui ka sünteesitud andmed on kogu teenuse elutsükli jooksul serveri haldaja eest täielikult peidetud, on võimalik juurutada ebausaldusväärsetesse serveritesse, kaasa arvatud pilvteenusetarnija poolt pakutavatesse serveritesse.
Magistritöö käigus valmis töötav teenuse prototüüp, mis turvanõuete tagamiseks
kasutab Sharemind HI arendusplatvormi, mis omakorda põhineb Intel SGX usaldatava täitmiskeskkonna tehnoloogial. Valminud prototüüp on tõestuseks, et usaldatavaid täitmiskeskkondi on tõepoolest võimalik kasutada privaatsust-säilitava andmesünteesi teenuse loomiseks. Edasisteks ülesanneteks jääb teenuse jõudluse optimeerimine, mis võimaldaks kasutada suuremaid andmehulki sisendina ning ka sünteesida rohkem andmeid, ja teenusele rohkemate sünteesimeetodite lisamine.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Informaatika
Juhendaja(d)
Liina Kamm, Sven Laur
Kaitsmise aasta
2022