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Enregistrement W2973121604 · doi:10.1109/tpds.2019.2940945

Enabling Encrypted Boolean Queries in Geographically Distributed Databases

2019· article· en· W2973121604 sur OpenAlexaff
Xu Yuan, Xingliang Yuan, Yihe Zhang, Baochun Li, Cong Wang

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Data Security
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaLouisiana Board of Regents
Mots-clésComputer scienceScalabilityEncryptionServerDistributed databaseDatabaseOutsourcingPrivate information retrievalComputer networkComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The persistent growth of big data applications has being raising new challenges in managing large volumes of datasets with high scalability, confidentiality protection, and flexible types of search queries. In this paper, we propose a secure design to disassemble the private dataset with the aim to store them across geographically distributed servers while supporting secure multi-client Boolean queries. In this design, the data owner encrypts the private database with the searchable index attributes. The encrypted dataset will be disassembled and distributed evenly across multiple servers by leveraging the property of a distributed index framework. By constructing an encryption structure, generating search tokens, and enabling parallel query, we show how the proposed design performs the secure while efficient Boolean search. These queries are not only limited to those initiated by the data owner but also can be extended to support multiple authorized clients, where each client is allowed to access a necessary part of the private database. In this stage, we advocate a non-interactive authorization scheme where data owner is not required to stay online to process the query request. Moreover, the query operation can be executed in parallel, which significantly improves the search efficiency. We formally characterize the leakage profile, which allow us to follow the existing security analysis method to demonstrate that our system can guarantee data confidentiality and query privacy. To validate our protocol, we implement a system prototype and evaluate the efficiency of our construction. Through experimental results, we demonstrate the effectiveness of our protocol in terms of data outsourcing time and Boolean query time.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,008
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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