TableGuard — Securing Structured & Unstructured Data

要約

プラットフォームや組織間でのデータ共有の需要が高まる中、機密情報のプライバシーとセキュリティを確保することが重要な課題となっています。
本稿では「TableGuard」について紹介します。
リレーショナル データベース向けに調整されたデータ難読化への革新的なアプローチ。
TableGuard は、コンテキスト依存の難読化に関する以前の研究で開発された原則と技術に基づいて、これらのメソッドを適用して、API 呼び出しが難読化されたデータのみを返すようにすることで、サードパーティとデータを共有する際のプライバシーを保護します。
TableGuard は、高度なコンテキスト依存の難読化技術を活用して、機密データ要素をコンテキストに応じて適切な代替物に置き換えます。
データの関係の整合性と一貫性を維持することにより、私たちのアプローチは認知的不協和とデータ漏洩のリスクを軽減します。
BERT ベースのトランスフォーマー モデルを使用して、リレーショナル テーブル内の機密エンティティを識別して難読化する TableGuard の実装を示します。
私たちの評価では、TableGuard がプライバシー保護とデータ ユーティリティのバランスを効果的に取っており、情報損失を最小限に抑えながら、難読化されたデータが下流のアプリケーションで機能的に役立つことを保証していることがわかります。
この結果は、ドメイン固有の難読化戦略の重要性と、データの整合性を維持する際のコンテキスト長の役割を浮き彫りにしています。
この調査の意味は、外部関係者とデータを安全に共有する必要がある組織にとって重要です。
TableGuard は、プライバシーを保護するデータ共有メカニズムを実装するための堅牢なフレームワークを提供し、それによってデータのプライバシーとセキュリティの広範な分野に貢献します。

要約(オリジナル)

With the increasing demand for data sharing across platforms and organizations, ensuring the privacy and security of sensitive information has become a critical challenge. This paper introduces ‘TableGuard’. An innovative approach to data obfuscation tailored for relational databases. Building on the principles and techniques developed in prior work on context-sensitive obfuscation, TableGuard applies these methods to ensure that API calls return only obfuscated data, thereby safeguarding privacy when sharing data with third parties. TableGuard leverages advanced context-sensitive obfuscation techniques to replace sensitive data elements with contextually appropriate alternatives. By maintaining the relational integrity and coherence of the data, our approach mitigates the risks of cognitive dissonance and data leakage. We demonstrate the implementation of TableGuard using a BERT based transformer model, which identifies and obfuscates sensitive entities within relational tables. Our evaluation shows that TableGuard effectively balances privacy protection with data utility, minimizing information loss while ensuring that the obfuscated data remains functionally useful for downstream applications. The results highlight the importance of domain-specific obfuscation strategies and the role of context length in preserving data integrity. The implications of this research are significant for organizations that need to share data securely with external parties. TableGuard offers a robust framework for implementing privacy-preserving data sharing mechanisms, thereby contributing to the broader field of data privacy and security.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google