D 2013

Efficiency and Security in Similarity Cloud Services

KOZÁK, Štěpán

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

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"

Kód RIV

RIV/00216224:14330/13:00066556

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISSN

Klíčová slova česky

podobnostní vyhledávání, služba, bezpečnost, outsourcing

Klíčová slova anglicky

outsourcing; similarity search; cloud; security; privacy

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 30. 4. 2014 06:20, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.

Anotace

V originále

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 VaV
Název: 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 MU
Název: 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