클라우드 컴퓨팅 환경에서 개인정보를 보호하는 FP-Growth 기반 연관 규칙 마이닝 알고리즘 = Privacy-preserving Association Rule Mining Algorithm Based on FP-Growth in Cloud Computing Environment

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, with the advancement of cloud computing technology, database owners can outsource their databases to the cloud for professional management of data at low cost. However, outsourcing the original database to the cloud server exposes sensitive information in the database, such as banking and medical treatment. In this paper, we propose a privacy-preserving association rule mining algorithm based on the FP-Growth in the cloud computing environment. To protect the sensitive information, the proposed algorithm encrypts the original data and the user's queries with homomorphic encryption schemes that support specific operations on cipher-texts. To provide efficient query processing on cipher-texts, we propose a comparison operation protocol that compares ciphertexts without exposing the original data. Through the performance evaluation, the proposed algorithm shows approximately 68～123% performance improvement, compared to the existing algorithm.

국문 초록 (Abstract)

최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 함께, 데이터베이스 소유자는 자신의 데이터베이스를 클라우드 서버에 아웃소싱하여 낮은 비용으로 전문적인 데이터 관리를 제공받을 수 있다. 그러나 원본 데이터베이스를 클라우드 서버에 아웃소싱하는 것은 데이터베이스에 있는 금융, 의료와 같은 민감 정보가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 개인 정보를 보호하는 FP-Growth 기반 연관 규칙 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 민감 정보를 보호하기 위해 암호문 상에서 특정 연산을 지원하는 동형 암호 체계를 사용하여 원본 데이터와 사용자의 질의를 암호화한다. 암호문 상에서의 효율적인 질의 처리를 제공하기 위해, 원본 데이터의 노출 없이 암호문을 비교하는 비교 연산 프로토콜을 제안한다. 성능평가를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 기법에 비해 약 68～123%의 성능 향상을 보인다.

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