Secure Metric-Based Index for Similarity Cloud

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F12%3A00057633" target="_blank" >RIV/00216224:14330/12:00057633 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-32873-2_9" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-32873-2_9</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-32873-2_9" target="_blank" >10.1007/978-3-642-32873-2_9</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Secure Metric-Based Index for Similarity Cloud

Popis výsledku v původním jazyce

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 fullyimplemented 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, weanalyze 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.

Název v anglickém jazyce

Secure Metric-Based Index for Similarity Cloud

Popis výsledku anglicky

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 fullyimplemented 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, weanalyze 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.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Secure Data Management : Proceedings of 9th VLDB Workshop, SDM 2012, Istanbul, Turkey, August 27, 2012

ISBN

9783642328725

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

18

Strana od-do

130-147

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Berlin / Heidelberg

Místo konání akce

Istanbul, Turkey

Datum konání akce

1. 1. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—