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J-GLOBAL ID：202002235073058302   整理番号：20A2571984

キーワード推測攻撃に対するデータ検索のためのクラウド支援プライバシー保護【JST・京大機械翻訳】

Cloud-Assisted Privacy Protection for Data Retrieval Against Keyword Guessing Attacks

著者 (16件)： Chen Zhenwei (School of Cyberspace Security, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  Chen Zhenwei (National Engineering Laboratory for Wireless Security, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  Zhang Yinghui (School of Cyberspace Security, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  Zhang Yinghui (National Engineering Laboratory for Wireless Security, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  Zhang Yinghui (Westone Cryptologic Research Center, Beijing, China) ,  Han Gang (School of Cyberspace Security, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  Han Gang (National Engineering Laboratory for Wireless Security, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  He Jiangyong (School of Cyberspace Security, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  He Jiangyong (National Engineering Laboratory for Wireless Security, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  Guo Rui (School of Cyberspace Security, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  Guo Rui (National Engineering Laboratory for Wireless Security, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  Guo Rui (Westone Cryptologic Research Center, Beijing, China) ,  Zheng Dong (School of Cyberspace Security, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  Zheng Dong (National Engineering Laboratory for Wireless Security, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  Zheng Dong (Westone Cryptologic Research Center, Beijing, China) ,  Zheng Dong (Guangxi Cooperative Innovation Center of Cloud Computing and Big Data, Guilin University of Electronic Technology, Guilin, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12486  ページ： 307-316  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械学習はデータプライバシーとより密接に関連し,近年急速に発展した。データプライバシーに関しては,検索可能暗号(SE)は暗号文探索技術として広く使用され,ユーザのプライバシーを保護する。しかしながら,既存の方式は,通常,単一キーワード探索をサポートするので,リモートクラウドサーバ(CS)は,いくつかの無関係な結果を返すかもしれない。この問題に対処するために,マルチキーワード探索(SA-PEMKS)方式によるサーバ支援公開鍵暗号方式を提案した。このスキームは,単一検索クエリにおいて複数のキーワード探索を行うためのデータユーザを可能にする。セキュリティと性能解析は,SA-PEMKS方式が安全で効率的であることを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *キーワード ,  *データ検索 ,  プライバシー ,  多重化 ,  暗号 ,  性能分析 ,  公開鍵暗号 ,  セキュリティ ,  機械学習
準シソーラス用語： プライバシー保護 ,  暗号文 ,  データプライバシー ,  キーワード検索 ,  検索式 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： プライバシー ,  公開鍵暗号 ,  多重キーワード探索 ,  サーバ支援

分類 (2件)： 符号理論  (ND02030R) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (7件)： キーワード ,  推測 ,  攻撃 ,  データ検索 ,  クラウド ,  支援 ,  プライバシー