Achieving Efficient and Privacy-Preserving Top-k Query Over Vertically Distributed Data Sources
Notice bibliographique
Résumé
Data collected from various data sources are destined to be logically interrelated but geographically distributed. Top-k query is an efficient way to find the most important objects from high volumes of data. A common way to process the top-k query over distributed data is to bring them to a centralized entity (e.g. cloud). However, there are privacy considerations during the top-k query when dealing with sensitive data (e.g. eHealthcare data) in such method. Apart from data privacy, efficiency also needs to be taken into consideration. Existing focuses on top-k query do not (fully) consider the data privacy or efficiency. In order to deal with the mentioned disadvantages, in this paper, we propose an efficient and privacy-preserving top-k query scheme over vertically distributed data. Specifically, we first design a data filtering technique to reduce the number of transmitted data from each data source to the centralized entity, which can greatly reduce the communication overhead and computational cost. Then, we propose a privacy-preserving top-k query scheme over encrypted data by deploying the homomorphic encryption technique, which can well preserve the private information and achieve the functionality at the same time. Besides, security analysis shows that the proposed scheme is privacy-preserving and performance evaluation validates the efficiency of the proposed scheme.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».