KOZÁK, Štěpán, David NOVÁK a Pavel ZEZULA. Privacy-preserving Outsourced Similarity Search. Journal of Database Management. IGI Global, 2014, roč. 25, č. 3, s. 48-71. ISSN 1063-8016. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.4018/jdm.2014070103.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Privacy-preserving Outsourced Similarity Search
Autoři KOZÁK, Štěpán (203 Česká republika, domácí), David NOVÁK (203 Česká republika, garant, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí).
Vydání Journal of Database Management, IGI Global, 2014, 1063-8016.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Impakt faktor Impact factor: 0.179
Kód RIV RIV/00216224:14330/14:00073231
Organizační jednotka Fakulta informatiky
Doi http://dx.doi.org/10.4018/jdm.2014070103
UT WoS 000344365400003
Klíčová slova anglicky Cloud; EM-Index; Outsourcing; Privacy; Similarity Search
Štítky DISA
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 9. 9. 2019 12:55.
Anotace
The general trend in data management is to outsource data to 3rd party systems that would provide data retrieval as a service. This approach naturally brings privacy concerns about the (potentially sensitive) data. Recently, quite extensive research has been done on privacy-preserving outsourcing of traditional exact-match and keyword search. However, not much attention has been paid to outsourcing of similarity search, which is essential in content-based retrieval in current multimedia, sensor or scientific data. In this paper, the authors propose a scheme of outsourcing similarity search. They define evaluation criteria for these systems with an emphasis on usability, privacy and efficiency in real applications. These criteria can be used as a general guideline for a practical system analysis and we use them to survey and mutually compare existing approaches. As the main result, the authors propose a novel dynamic similarity index EM-Index that works for an arbitrary metric space and ensures data privacy and thus is suitable for search systems outsourced for example in a cloud environment. In comparison with other approaches, the index is fully dynamic (update operations are efficient) and its aim is to transfer as much load from clients to the server as possible.
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
VF20102014004, projekt VaVNázev: Multimediální analýza (Akronym: Multimediální analýza)
Investor: Ministerstvo vnitra ČR, Multimediální analýza
VytisknoutZobrazeno: 26. 4. 2024 06:31