Exploiting modern hardware for secure data management
Güvenli veri yönetimi için modern donanımdan yararlanma
- Tez No: 1015707
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT KANTARCIOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The Unıversıty Of Texas At Dallas
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Sistemleri ve Yazılım Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Yazılımı Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Veritabanları ve veri ambarları, büyük miktarda bilginin depolanmasını ve erişimini sağlar. Bu sistemler, kurumlar tarafından birim maliyet bilgileri, müşterilerin kredi kartı numaraları veya hastaların tıbbi kayıtları gibi mahremiyet içeren verilerin saklanmasında giderek daha yaygın biçimde kullanılmaktadır. Bu eğilime çok sayıda veri hırsızlığı vakası eşlik etmiş ve kurumların hassas kayıtlarını şifreli biçimde saklamayı tercih etmesine yol açmıştır. Geleneksel kriptografik işlemler önemli miktarda aritmetik hesaplama gerektirdiğinden, hassas verilerin kaydedilmesi veya geri çağrılması sırasında gecikmeler ortaya çıkmaktadır. Bu tezde, hassas bilgilerin işlenmesi sırasında kriptografik işlemlerin maliyetini en aza indirmek için yeni ve verimli teknikler önerilmektedir. Bu teknikler, çok çekirdekli işlemcilerin paralel hesaplama yeteneğinden ve giriş/çıkış gecikmelerinden yararlanmayı içermektedir. Ayrıca, kurcalamaya dayanıklı kriptografik donanımın avantajlarından yararlanan iki çalışma sunulmaktadır. Birinci çalışmada, saldırganların veritabanı sistemlerinin belleklerinden şifreleme anahtarları gibi değerli bilgileri nasıl ele geçirebileceği tartışılmakta ve bu tür saldırılarda hassas bilgilerin ifşa riskini azaltmaya yönelik bir çerçeve önerilmektedir. Deneysel sonuçlar, bu tür saldırılarda ifşa riskinin küçük bir başarım maliyetiyle önemli ölçüde azaltılabildiğini göstermektedir. İkinci çalışmada, kurcalamaya dayanıklı kriptografik donanımın biyomedikal verilerin paylaşılması ve işlenmesi amacıyla kullanılabileceği gösterilmektedir. Önerilen çerçeve, hassas biyomedikal verilerin depolanması ve işlenmesinin üçüncü taraflara devredilmesi ihtiyacını ortadan kaldırmaktadır. Bu çerçevede genomik verilerin işlenmesi için güvenli bir protokol tanımlanmakta ve tipik biyomedikal araştırmalar için bu yaklaşımın verimli biçimde çalıştırılabileceği bir dizi deneyle gösterilmektedir.
Özet (Çeviri)
Databases and data warehouses facilitate the storage and retrieval of large amounts of information. These systems have been increasingly used by corporations to store data such as unit cost information, customers credit card numbers, or patients medical records that are confidential in nature. This trend has been accompanied by numerous incidents of data theft and has resulted in more corporations preferring to store their sensitive records in an encrypted format. Since traditional cryptographic operations entail significant amount of arithmetic calculations, latencies generally arise while recording or retrieving sensitive data. We propose novel and efficient techniques to minimize the cost of cryptographic operations while processing sensitive information. These techniques involve exploiting the parallel computation capability of multi-core CPUs and IO latencies. We also present two studies in which we exploit the benefits of a tamper proof cryptographic hardware. In the first study, we discuss how attackers can capture valuable information such as encryption keys from the memories of database systems. We then propose a framework for reducing the disclosure risk of sensitive information for these types of attacks. The experimental results show that the disclosure risk of such attacks can be reduced dramatically while incurring a small performance overhead. In the second study, we demonstrate that tamper proof cryptographic hardware can be used for sharing and processing biomedical data. The proposed framework eliminates the need for delegating the storage and processing of sensitive biomedical data to third parties. Within this framework, we define a secure protocol to process genomic data and perform a series of experiments to demonstrate that such an approach can be run in an efficient manner for typical biomedical investigations.
Benzer Tezler
- Yan kanal saldırılarının derin öğrenme tabanlı analizi
Deep learning-based analysis of sidechannel attacks
SENA ASLIBAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ÇAVUŞOĞLU
- Spatial-temporal behavior analysis of applications and exploitation in approximate computing
Yaklaşımlı hesaplamada uygulamaların uzamsal-zamansal davranış analizi ve kullanımı
DEMİRHAN SEVİM
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL AKTÜRK
- Kernel and launch time optimizations for deep learning frameworks
Derin öğrenme çerçeveleri için çekirdek ve ateşleme zamanı iyileştirmeleri
DOĞA DİKBAYIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DİDEM UNAT
- A hybrid machine learning based model for predictive maintenance
Kestirimci bakım için hibrit makine öğrenimi tabanlı bir model
WALEED HAMMAD MOHAMMED MOHAMMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SAİT DEMİR
- Denizcilikte kompleks sistem kaza analizi için yeni bir model önerisi
Novel approach for maritime complex system accident analysis
BULUT OZAN CEYLAN
Doktora
Türkçe
2023
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU