PHRkNN: Efficient and Privacy-Preserving Reverse kNN Query Over High-Dimensional Data in Cloud
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Big data and bursting cloud computing technologies have facilitated an increasing trend of outsourcing data-driven services to the cloud, where the reverse kNN (RkNN) query is a popularly outsourced query service. The RkNN query aims to retrieve objects having the query object as kNN and widely applied in the product recommendation. Considering privacy concerns, the outsourced query services are demanded to protect data privacy, and consequently a series of privacy-preserving query solutions have been put forth. Nevertheless, RkNN query over high-dimensional data has not been studied to date. In this work, we design the first efficient and privacy-preserving RkNN query scheme over encrypted high-dimensional data, named PHRkNN. Specifically, we first introduce a pivot filter condition for the RkNN query and utilize it to deliberately design a pivot filter R-tree (PFR-tree) to organize the high-dimensional dataset such that the RkNN query has sublinear query efficiency. Then, we propose our PHRkNN scheme by designing some homomorphic encryption based private algorithms and applying them to privately achieve PFR-tree based RkNN query. After that, we propose an oblivious PHRkNN scheme on the basis of the PHRkNN scheme by designing a private random tree permutation (PRTP) algorithm to protect the access pattern privacy. The security of our PHRkNN scheme and oblivious PHRkNN scheme is proved by the simulation-based security analysis. The performance is verified through computational costs and communication overheads evaluation.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle