Ioannidis and 게임 룰렛는 $ 500K NSF Massif Grant 수여
Stratis Ioannidis 조교수 및 전기 및 컴퓨터 공학부 (ECE)의 Miriam 게임 룰렛 교수이자 Miriam 게임 룰렛 교수는 국립 과학 재단 (National Science Foundation)으로부터 50 만 달러의 보조금을 수상하여“대규모 데이터 마이닝 및 안전한 데이터 광업을 발전시키기 위해 FPGAS를 사용한 대규모 보안 계산 인프라를 개발했습니다.
매일, 행동 데이터 수집은 의료 및 과학 전문가가 수행 한 임상 시험에서 소매 판매 회사의 쇼핑 행동 및 경제 동향에 이르기까지 대규모 규모로 진행됩니다. 이러한 데이터를 채굴하면 연구원과 실무자간에 데이터를 공유함으로써 발생하는 엄청난 사회적 혜택을 제공 할 수 있지만, 오늘날 사회가 직면 한 엔지니어링 그랜드 챌린지 인 개인 개인 정보 보호 문제가 발생합니다.
“SFE (Secure Function Evaluation)라는 기술을 통해 행동 데이터를 포함한 개인 정보를 보호 할 수있는 솔루션이 있습니다. 최종 사용자는 데이터에서 수행 된 계산의 출력에 액세스 할 수 있지만 원래 레코드는 아닙니다.”라고 게임 룰렛는 말합니다.
게임 룰렛와 Ioannidis는 SFE 응용 프로그램을 가속화 할 수있는 특수 하드웨어 인 Field-Programmable Gate Array 또는 FPGAS 형태 의이 속도에 대한 솔루션을 제안합니다. 2016 년 에이 팀은 FPGA에 대한 SFE 알고리즘을 배치하고 평가하기 위해 67,000 달러의 Google 교수 연구 상을 수상하여 Google과 같은 대규모 데이터 센터를 효율적으로 운영하는 회사를 운영하는 회사를 효율적으로 수행하면서 강력한 개인 정보 보증을 제공 할 수 있도록했습니다..
PhD 학생 Xin Fang 은이 Google 상을 수상한 시드 프로젝트를 진행해 왔으며 그의 작업에 따르면 FPGA를 사용한 보안 데이터 마이닝의 속도가 소규모로 가능하다는 것이 밝혀졌습니다. 이 새로운 NSF 보조금을 통해 Ioannidis와 게임 룰렛는 잠재적으로 변형적인 결과 로이 분야에서의 연구를 더욱 발전시킬 것입니다.
“FPGA를 사용하여 평행 컴퓨팅을 실시간으로 실시간으로 사용하는 대규모 및 변경된 데이터 세트에 대해 SFE를 적용하면서 개인 개인 정보를 보존 할 수 있습니다.”라고 게임 룰렛는 말합니다. “이것은 의료 기록에서 지리적 위치에 이르기까지 자신의 데이터를 보호하는 것의 중요성에 대한 전체 개념뿐만 아니라 산업 전반에 걸쳐 전 세계적으로 응용 프로그램을 보유하고 있습니다.
초록 출처 :NSF
임상 시험, 설문 조사 및 실험을 통해 수집 된 행동 데이터의 통계 분석은 의학, 사회학 및 행동 경제학과 같은 학문 분야에서 오랜 역사를 가지고 있습니다. 이러한 연구에 내재 된 개인 정보 위험은 종종 연구원과 실무자 간의 데이터를 공유함으로써 발생하는 엄청난 사회적 혜택과 상충됩니다.
이 프로젝트는 FPGA (Massif)를 사용하여 대규모 확장 가능한 보안 계산 인프라를 개발하고 FPGA 클러스터를 통해 안전한 계산을 가속화하고 하드웨어 가속도 및 다수의 병렬 처리의 이점을 활용합니다. Massif는 SFE의 이전 구현과는 크게 다릅니다. 특히 안전한 계산 프리미티브를 가속화 한 것이 가장 먼저 다릅니다. 구체적으로, GC (Garbled Circuits)는 대규모 평행 한 척도로 FPGA를 사용합니다.