2012
Secure Metric-Based Index for Similarity Cloud
KOZÁK, Štěpán, David NOVÁK a Pavel ZEZULAZákladní údaje
Originální název
Secure Metric-Based Index for Similarity Cloud
Autoři
KOZÁK, Štěpán (203 Česká republika, domácí), David NOVÁK (203 Česká republika, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, garant, domácí)
Vydání
7482. vyd. Berlin / Heidelberg, Secure Data Management : Proceedings of 9th VLDB Workshop, SDM 2012, Istanbul, Turkey, August 27, 2012, od s. 130-147, 18 s. 2012
Nakladatel
Springer
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Německo
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
tištěná verze "print"
Odkazy
Impakt faktor
Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV
RIV/00216224:14330/12:00057633
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
ISBN
978-3-642-32872-5
ISSN
Klíčová slova anglicky
similarity search; data privacy; cloud computing; data security
Štítky
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 27. 2. 2013 10:02, RNDr. David Novák, Ph.D.
Anotace
V originále
We propose a similarity index that ensures data privacy and thus is suitable for search systems outsourced in a cloud. The proposed solution can exploit existing efficient metric indexes based on a fixed set of reference points. The method has been fully implemented as a security extension of an existing established approach called M-Index. This Encrypted M-Index supports evaluation of standard range and nearest neighbors queries both in precise and approximate manner. In the first part of this work, we analyze various levels of privacy in existing or future similarity search systems; the proposed solution tries to keep a reasonable privacy level while relocating only the necessary amount of work from server to an authorized client. The Encrypted M-Index has been tested on three real data sets with focus on various cost components.
Návaznosti
GBP103/12/G084, projekt VaV |
| ||
VF20102014004, projekt VaV |
|