KOZÁK, Štěpán. Efficiency and Security in Similarity Cloud Services. In Proceedings of the VLDB Endowment, Volume 6, Issue 12. New York: VLDB Endowment. s. 1450-1455. ISSN 2150-8097. 2013.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Efficiency and Security in Similarity Cloud Services
Autoři KOZÁK, Štěpán (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání New York, Proceedings of the VLDB Endowment, Volume 6, Issue 12, od s. 1450-1455, 6 s. 2013.
Nakladatel VLDB Endowment
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
WWW publisher site
Kód RIV RIV/00216224:14330/13:00066556
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISSN 2150-8097
Klíčová slova česky podobnostní vyhledávání, služba, bezpečnost, outsourcing
Klíčová slova anglicky outsourcing; similarity search; cloud; security; privacy
Štítky DISA, metric indexing, privacy
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 30. 4. 2014 06:20.
Anotace
With growing popularity of cloud services, the trend in the industry is to outsource the data to a 3rd party system that provides searching in the data as a service. This approach naturally brings privacy concerns about the (potentially sensitive) data. Recently, quite extensive research of outsourcing classic exact-match or keyword search has been done. However, not much attention has been paid to the outsourcing of the similarity search, which becomes more and more important in information retrieval applications. In this work, we propose to the research community a model of outsourcing similarity search to the cloud environment (so called similarity cloud). We establish privacy and efficiency requirements to be laid down for the similarity cloud with an emphasis on practical use of the system in real applications; this requirement list can be used as a general guideline for practical system analysis and we use it to analyze current existing approaches. We propose two new similarity indexes that ensure data privacy and thus are suitable for search systems outsourced in a cloud. The balance of the first proposed technique EM-Index is more on the efficiency side while the other (DSH Index) shifts this balance more to the privacy side.
Návaznosti
GBP103/12/G084, projekt VaVNázev: Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu
Investor: Grantová agentura ČR, Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu
MUNI/A/0739/2012, interní kód MUNázev: Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity (Akronym: SKOMU)
Investor: Masarykova univerzita, Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 23. 4. 2024 09:23