Preserving Privacy Against Side-Channel Leaks (eBook)

From Data Publishing to Web Applications
eBook Download: PDF
2016 | 1st ed. 2016
XIII, 142 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-42644-0 (ISBN)

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Preserving Privacy Against Side-Channel Leaks - Wen Ming Liu, Lingyu Wang
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This book offers a novel approach to data privacy by unifying side-channel attacks within a general conceptual framework. This book then applies the framework in three concrete domains. 
First, the book examines privacy-preserving data publishing with publicly-known algorithms, studying a generic strategy independent of data utility measures and syntactic privacy properties before discussing an extended approach to improve the efficiency. Next, the book explores privacy-preserving traffic padding in Web applications, first via a model to quantify privacy and cost and then by introducing randomness to provide background knowledge-resistant privacy guarantee. Finally, the book considers privacy-preserving smart metering by proposing a light-weight approach to simultaneously preserving users' privacy and ensuring billing accuracy. 
Designed for researchers and professionals, this book is also suitable for advanced-level students interested in privacy, algorithms, or web applications.

Introduction.- Related Work.- Data Publishing: Trading off Privacy with Utility through the k-Jump Strategy.- Data Publishing: A Two-Stage Approach to Improving Algorithm Efficiency.- Web Applications: k-Indistinguishable Traffic Padding.- Web Applications: Background-Knowledge Resistant Random Padding.- Smart Metering: Inferences of Appliance Status from Fine-Grained Readings.- The Big Picture: A Generic Model of Side-Channel Leaks.- Conclusion.

Erscheint lt. Verlag 24.8.2016
Reihe/Serie Advances in Information Security
Advances in Information Security
Zusatzinfo XIII, 142 p. 19 illus., 1 illus. in color.
Verlagsort Cham
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Netzwerke Sicherheit / Firewall
Mathematik / Informatik Informatik Web / Internet
Schlagworte data privacy • data publishing • I-Diversity • K-anonymity • privacy preservation • Public algorithm • side-channel attack • Smart Metering • Traffic padding • Web application
ISBN-10 3-319-42644-3 / 3319426443
ISBN-13 978-3-319-42644-0 / 9783319426440
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