Tecnologie per la raccolta, la sanitizzazione, l'elaborazione e il rilascio sicuro di dati
Creators: name: FACCHINETTI, Dario
Publisher: name: Universit� degli studi di Bergamo
Year: 2022

description: Nell'ultima decade si � verificato un grande aumento nell'offerta dei servizi cloud. Il trend � facilitato dai bassi costi, l'alta affidabilit�, e dalla riduzione dei rischi associati alla perdita dati. Sebbene caricare dati in cloud comporti dei vantaggi, ci sono anche molte sfide legate alla sicurezza e alla privacy. L'esperienza della comunit� di ricerca testimonia che non � sufficiente cambiare la visibilit� del dato per ottenere un livello di protezione adeguato. Piuttosto, � necessario organizzare meticolosamente l'intero ciclo di vita del dato, dalla raccolta e sanitizzazione, alla memorizzazione ed elaborazione, e infine il rilascio. Questa tesi analizza ciascuno di questi stadi, proponendo soluzioni Open Source innovative. La prima parte di tesi studia la raccolta dati, in particolare in ambiente mobile. Si tratta di un ambiente importante, in quanto � caratterizzato da dispositivi con limitata memoria, connessi alla rete, e con la possibilit� di rilevare informazioni sensibili. Per accedere a queste informazioni, un'app deve ottenere i permessi opportuni. Malgrado ci�, tutti i componenti al suo interno condividono lo stesso ambiente d'esecuzione, quindi hanno la stessa visibilit� e restrizioni d'accesso. Si tratta di una limitazione degli attuali OS. Focalizzandoci su Android, che � Open Source, proponiamo una serie di modifiche per compartimentalizzare internamente l'app sfruttando il livello MAC. Con questo approccio, lo sviluppatore pu� caricare un policy module in app per confinare ogni suo componente, limitando l'accesso alla memoria interna e ai servizi. In seguito alla raccolta, un utente pu� sanitizzare i dati prima di caricarli in cloud. La sanitizzazione � un processo che altera irreversibilmente i dati, in modo tale che ciascun soggetto referenziato dai essi non possa essere identificato, entro certi parametri di sicurezza, evitando che i dati siano resi inutilizzabili. Nella seconda parte della tesi viene presentato un approccio basato su k-anonimity e l-diversity per sanitizzare grandi collezioni di dati. L'approccio descritto � parallelizzabile ed � caratterizzato da una limitata perdita d'informazione. La terza parte di tesi investiga gli stadi di memorizzazione ed elaborazione. In questo scenario, il cloud provider viene considerato honest-but-curious, si assume cio� che esso eseguir� sempre le richieste dell'utente, ma potrebbe abusare dell'accesso alle informazioni. L'obiettivo � consentire l'esecuzione di interrogazioni su dati caricati in cloud, senza che il gestore ne abbia accesso in chiaro. Sfortunatamente, l'uso di cifratura deterministica non offre una protezione adeguata, dato che le informazioni cifrate mantengono la stessa distribuzione di quelle in chiaro. La soluzione proposta si applica a dati relazionali, e consente l'esecuzione di interrogazioni con predicati di uguaglianza e intervallo. Le tuple vengono salvate su server in blocchi di uguali dimensioni. I blocchi vengono gestiti dal server come unit� atomiche inintelliggibili, e sono acceduti per mezzo di un indice cifrato multidimensionale, anch'esso caricato sul server. Mappe locali vengono invece salvate dal client per eseguire ricerche nell'indice in modo efficiente. L'approccio proposto garantisce perfetta indistinguibilit� ad un attaccante con accesso alla memoria. Ci� si ottiene applicando crittografia non deterministica e distruggendo le frequenze dell'indice. L'indice � costruito con un'evoluzione della tecnica presentata nella seconda parte della tesi. L'ultima parte della tesi si occupa della fase di rilascio dei dati. L'assunzione di onest� � confutata, in quanto in un ambiente decentralizzato le parti non si fidano reciprocamente. Le parti sono invece modellate come razionali. Sotto questa assunzione, viene proposta una soluzione utilizzabile per schedulare il rilascio dati senza la necessit� di una parte fidata.