I detta dokument utökar vi säkerhetsmekanismen Disclosure Monitor (DiMon) (Brodsky et al. [I]) för att förhindra olagliga slutsatser via databasbegränsningar i dynamiska databaser. Vi studerar uppdateringar ur två perspektiv: 1) uppdateringar om tuples som tidigare släpptes till en användare kan orsaka att tuple att vara "utdaterad", tbus ger större frihet för att släppa nya tuples; 2) observation av förändringar i släppt tuples kan skapa kardinality baserade slutsatser, som inte indikeras av databas beroenden. Vi presenterar en mekanism, som kallas Update Consolidator (UpCon) som sprider uppdateringar till användarens historikfil för att säkerställa att ingen fråga avvisas baserat på föråldrade data. Vi föreslår också en kardinality Inference Detection (CID) modul, som genererar alla data som kan lämnas ut via kardinality baserade attacker. Vi visar att UpCon och CID, när de integreras i DiMon arkitektur, garanterar konjidentialitet (fullständighet egenskap databeroende avslöjande inference aIgorithm) och maximal tillgänglighet (sundhet egenskap data-beroende avslöjande inference algoritm) även i närvaro av uppdateringar.
Dessutom, eftersom uppdatering av data kan påverka data inference, Farkas et al. I REF föreslogs en mekanism som sprider uppdateringar till användarhistorikfilerna för att säkerställa att ingen fråga avvisas på grundval av den föråldrade informationen.
The inference problem and updates in relational databases
{'venue': 'DBSec', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}