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J-GLOBAL ID：201702221262317524   整理番号：17A1258333

クラウドにおける暗号化空間データ上の効率的で一般化された幾何学的範囲探索【Powered by NICT】

Efficient and generalized geometric range search on encrypted spatial data in the cloud

著者 (5件)： Yuchuan Luo (College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China 410073) ,  Shaojing Fu (College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China 410073) ,  Wang Dongsheng (College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China 410073) ,  Xu Ming (College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China 410073) ,  Jia Xiaohua (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong SAR)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IWQoS  ページ： 1-10  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドサービスを用いて,ユーザは容易に雲の中へ彼らのデータを,探索に必要な部分を検索することができる。プライバシーを保存する方法,ユーザによって提出された探索トークンによる雲における暗号化データ上での探索を行うために,クラウドサーバーを可能にするには,そのようなプロセスを行うために提案した検索可能な暗号化。しかし,既存の研究は主にテキストデータに焦点を当て,単に数値空間データを考慮した。特に,幾何学的範囲探索は空間データに重要な質問であり,機械学習,位置ベースサービス(LBS),コンピュータ支援設計(CAD)および計算幾何学で広い用途を持っている。本論文では,雲中の暗号化された空間データに効率的で一般化された対称鍵幾何学的範囲探索方式,異なる範囲の形状と寸法を用いた質問を支援することを提案した。安全で効率的な探索を提供するために,動的幾何学的変換を用いた安全なkNN計算,データセットにおける点と質問幾何学的範囲を同時に変換動的にを拡張した。に加えて,著者らは,提案した方式を拡張ツリー構造の新しい利用による準線形探索効率を支持した。ではまた,実世界データセット上で提案した方式を評価するために広範囲な実験を提示した。結果は,提案した方式は,暗号化されたデータセット上での効率的なと奇妙な雲サーバに対して安全なことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 安全性 ,  プライバシー ,  CAD【計算機】 ,  *暗号 ,  トークン ,  計算幾何学 ,  ツリー構造 ,  対称性 ,  線形性 ,  機械学習
準シソーラス用語： 探索効率 ,  クラウドサービス ,  *空間データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウド ,  暗号化 ,  空間データ ,  幾何学 ,  探索