Abstract-Secure lagring av genomiska data är av stor och ökande betydelse. Forskarsamhällets förbättrade förmåga att tolka individers genetiska material och den växande storleken på genetiska databaspopulationer har förvärrat de potentiella konsekvenserna av dataintrång. Den utbredda användningen av lösenord för att generera krypteringsnycklar utgör därför ett särskilt allvarligt problem när det tillämpas på genetiska data. Svaga lösenord kan äventyra genetiska data på kort sikt, men med tanke på den fleråriga livslängden för genetiska data, även användningen av starka lösenord med konventionell kryptering kan leda till kompromisser. Vi presenterar ett verktyg, GenoGuard, för att ge ett starkt skydd för genomiska data både idag och på lång sikt. GenoGuard innehåller en ny teoretisk ram för kryptering som kallas honungskryptering (HE): den kan ge informationsteoretiska sekretessgarantier för krypterade data. Tidigare föreslagna utbildningsprogram kan dock tillämpas på meddelanden från, tyvärr, en mycket begränsad uppsättning sannolikhetsfördelningar. GenoGuard tar därför upp det öppna problemet med att tillämpa HE-teknik på de mycket icke-uniforma sannolikhetsfördelningar som kännetecknar sekvenser av genetiska data. I GenoGuard, en potentiell motståndare kan försöka uttömmande att gissa nycklar eller lösenord och dekryptera via en bruteforce attack. Vi bevisar att dekryptering under någon nyckel kommer att ge en rimlig genomsekvens, och att GenoGuard erbjuder en informationsteoretisk säkerhet garanti mot meddelandeåterhämtning attacker. Vi undersöker också attacker som använder sidoinformation. Slutligen presenterar vi en effektiv och parallelliserad programimplementering av GenoGuard.
GenoGuard-mekanismen REF innehåller honungskrypteringskonceptet för att tillhandahålla informationsteoretiska sekretessgarantier för krypterade genomiska data.
GenoGuard: Protecting Genomic Data against Brute-Force Attacks
{'venue': '2015 IEEE Symposium on Security and Privacy', 'journal': '2015 IEEE Symposium on Security and Privacy', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}