Accurate, Secure, and Efficient Semi-Constrained Navigation Over Encrypted City Maps
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
Navigation services enable users to find the shortest path from a starting point <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$S$</tex-math></inline-formula> to a destination <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$D$</tex-math></inline-formula>, reducing time, gas, and traffic congestion. Still, navigation users risk the exposure of their sensitive location data. Our motivation arises from how users can accurately, securely, and efficiently navigate from <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$S$</tex-math></inline-formula> to <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$D$</tex-math></inline-formula> while passing through <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$k$</tex-math></inline-formula> <i>unordered stops</i>, i.e., midway locations with a non-fixed visiting order. In this work, we formally define Semi-Constrained Navigation (SCN) and present a novel scheme Hermes to achieve accurate, secure, and efficient SCN. Specifically, we propose a divide-and-conquer approach to strike a good balance between accuracy and efficiency. It recursively depth-first-searches the whole area (a navigation tree) and invokes five carefully-crafted strategies stop-by-stop to compute three subpaths in three sequential subareas. We construct a path-distance oracle to encrypt the road graph and securely implement the strategies by using homomorphic encryption and garble circuits. We formally prove the security in the random oracle model and analyze the search complexity to be less than <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$O(k^{2})$</tex-math></inline-formula>. We experiment over a real-world city map and compare with six baselines. Results show that path search with <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$k=4$</tex-math></inline-formula> among <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$N=1000$</tex-math></inline-formula> intersections requires 5.58 seconds with a 3.2% distance deviation rate and an 82.5% path similarity.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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