Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Searchable Encrypted Relational Databases:Risks and Countermeasures
RISE - Research Institutes of Sweden, ICT, SICS.
RISE - Research Institutes of Sweden, ICT, SICS.ORCID-id: 0000-0002-6229-2809
Lund university, Sweden.ORCID-id: 0000-0001-8003-200x
2017 (Engelska)Ingår i: Data Privacy Management, Cryptocurrencies and Blockchain Technology: ESORICS 2017 International Workshops, DPM 2017 and CBT 2017, Oslo, Norway, September 14-15, 2017, Proceedings / [ed] Joaquin Garcia-Alfaro et al., Gewerbestrasse 11, 6330 Cham, Switzerland: Springer Nature , 2017, Vol. 10436, s. 70-85Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

We point out the risks of protecting relational databases viaSearchable Symmetric Encryption (SSE) schemes by proposing an infer-ence attack exploiting the structural properties of relational databases.We show that record-injection attacks mounted on relational databaseshave worse consequences than their file-injection counterparts on un-structured databases. Moreover, we discuss some techniques to reducethe effectiveness of inference attacks exploiting the access pattern leak-age existing in SSE schemes. To the best of our knowledge, this is thefirst work that investigates the security of relational databases protectedby SSE schemes.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Gewerbestrasse 11, 6330 Cham, Switzerland: Springer Nature , 2017. Vol. 10436, s. 70-85
Serie
Lecture Notes in Computer Science, ISSN 0302-9743 ; 10436
Nyckelord [en]
Privacy. SSE Database. Inference Attacks.
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi)
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:ri:diva-33180DOI: 10.1007/978-3-319-67816-0Scopus ID: 2-s2.0-85030152876ISBN: 978-3-319-67816-0 (digital)OAI: oai:DiVA.org:ri-33180DiVA, id: diva2:1176658
Konferens
ESORICS 2017 International Workshops: DPM 2017
Projekt
PaaSword
Anmärkning

Publication venue: the 12th Data Privacy and Management (DPM) workshop co-located with ESORICS 2017

Tillgänglig från: 2018-01-23 Skapad: 2018-01-23 Senast uppdaterad: 2019-01-29Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(684 kB)66 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 684 kBChecksumma SHA-512
f1e99ca4d511b2bd35f5a65f14a7bb277c3d92615a80cb55e1d2a9472270c203bb698418f0ff8a2ae3241b28df4fc1d94e42708680fa121e715993908b927f68
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopushttps://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-67816-0

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Andersson, TobiasGehrmann, Christian
Av organisationen
SICS
Datavetenskap (datalogi)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 66 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

doi
isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 554 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf