Ming Su
Privacy-Preserving Data Integration: An Analysis of Challenges and Cryptographic Strategies.
Rel. Fulvio Valenza. Politecnico di Torino, Master of science program in Cybersecurity, 2025
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- Thesis
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Abstract
La protezione della privacy nella condivisione dei dati rappresenta una delle sfide più rilevanti in settori sensibili come sanità, finanza e industria, dove è fondamentale bilanciare l’utilità dell’informazione con la riservatezza dei dati personali. In questo quadro, la capacità di elaborare dati distribuiti tra entità diverse senza violare la privacy degli utenti è essenziale per abilitare forme di collaborazione sicure ed efficaci, in linea con normative stringenti come il GDPR. Questa tesi presenta un’analisi sistematica e comparativa di due architetture crittografiche per l’integrazione dei dati in modalità privacy-preserving, utilizzando come caso di studio il protocollo di Privacy-Preserving Distributed Data Integration (PDDI).
In particolare, viene approfondita l’architettura basata su Homomorphic Encryption (HE), analizzandone i componenti chiave – Bloom Filters, crittografia threshold ECC–ElGamal e meccanismo di shuffling – e valutandone modello di sicurezza, prestazioni e scalabilità
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Ente in cotutela
Aziende collaboratrici
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