加密数据库SQL查询深度解析：现状与挑战
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更新于2024-06-14
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本文档《对加密数据库的 SQL 查询：一项调查》由 Bo Sun、Sen Zhao 和 Guohua Tian 合著，发表在《连接科学》（Connection Science）杂志上，该期刊的ISSN号为 (Print) 和 (Online)，在线网址为www.tandfonline.com/journals/ccos20。文章于2024年3月5日发布，且作者保留了相应的版权，由 Informa UK Limited（即 Taylor & Francis Group）出版。
该研究的主题深入探讨了在加密数据库环境下执行SQL查询的相关技术挑战与解决方案。随着数据隐私和安全性的日益重要，许多组织倾向于使用加密技术来保护敏感数据，这导致了SQL查询处理的一种新型复杂性。作者们调查了当前在加密数据库中执行SQL查询的方法，包括但不限于透明加密、同态加密、多方计算和可搜索加密索引等技术。这些技术允许在不暴露原始数据的情况下进行查询，从而维持数据的隐私性。
文章详细分析了这些技术的优势和局限性，例如查询性能的影响、加密算法的选择、查询优化策略以及与传统数据库查询模式的兼容性。作者可能还讨论了现有的工具和平台，它们如何支持在加密环境中执行复杂的SQL操作，以及未来的研究方向，如查询语言扩展、安全性与效率之间的平衡以及与云环境的集成。
此外，读者可以从文章中了解到关于SQL查询性能评估的标准和方法，以及在实际应用中可能遇到的难题和最佳实践。该篇论文共获得了402次的浏览量，显示出其在信息安全领域内的关注程度。对于对加密数据库技术感兴趣的研究人员、开发者和数据库管理员来说，这篇综述提供了宝贵的知识框架，帮助他们理解和改进在加密环境下管理数据的策略。
如果需要引用此文章，应遵循提供的DOI链接：https://doi.org/10.1080/09540091.2024.2323059，以确保正确格式的引用。本文的发表标志着对加密数据库SQL查询这一前沿课题的深入探讨，为数据库管理和隐私保护领域的进一步研究奠定了坚实的基础。
6 B. SUN ET AL.
Definition 2.6 (Range Query): For a table T
A
andaninterval(a, b), the range query on T
A
can be defined as:
σ
a<A
i
<b
(T
A
) ={t|t ∈ T
A
and a < t(A
i
)<b}
where t (A
i
) is the value of tuple t on attribute A
i
and (a, b) is an interval of values taken
on attribute A
i
. Range query expands the querying capabilities by enabling the selection of
data that falls within a specific numerical or chronological range.
Definition 2.7 (Aggregation): For a table T
A
, an aggregation operation with respect to an
aggregate function f over attribute A
i
can be defined as:
α
f(A
i
)
(T
A
) = f
(
t(A
i
)|t ∈ T
A
)
where f could be SUM, COUNT, AVG, MIN, or MAX, and it computes a single value from the
set of A
i
values across all tuples t in T
A
.
Definition 2.8 (String Pattern Match): For a table T
A
and a pattern string P, the string
pattern match query can be defined as:
σ
A
i
LIKE P
(T
A
) ={t|t ∈ T
A
and P matches t(A
i
)}
where t(A
i
) is the string value of tuple t on attribute A
i
, and the pattern match is based on
SQL’s LIKE operator, which may include wildcard characters.
2.3.2. Security
We first define three aspects of security: data confidentiality, query privacy, data, and pro-
gram obliviousness. Additionally, we demonstrate the corresponding risks under security
definitions, including data leakages and attacks, and outline the security goals to address
these issues.
(1) Confidentiality.
Data confidentiality protects data from unauthorised access and disclosure, including
means for protecting personal privacy and proprietary information. We refer to the adaptive
security definition given by Curtmola et al. (2006) and use the leakage profile to define the
security.
Definition 2.9 (Confidentiality): Let = (KeyGen,EDBSetup,QueryExec,Dec) be a secure
SQL query scheme and L be a leakage function. For an efficient adversary A and a simulator
S, we define the experiments Real
A
and Ideal
A,S
as follows.
• Real
A
: A chooses where λ is a security parameter. The game runs EDBSetup and gives
EDB to A. Then A chooses a series of query q
1
, ..., q
m
. For all i ∈ [m], the game runs
QueryExec(EDB, q
i
) and gives output to A. Eventually, A outputs a bit b whichisalsothe
output of the Real
A
.
• Ideal
A,S
: A chooses DB. The simulator S initialises a query list q. The game runs EDB ←
S(L(DB)) and gives EDB to A. Then A chooses a series of query q
1
, ..., q
m
. For all i ∈ [m],
the game runs
S(L(DB, q
i
)) and gives output to A. Eventually, A outputs a bit b.
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