Octopus:ローンスタッキングのプライバシー保護協調評価【JST・京大機械翻訳】

Li Yi; Gao Kevin; Duan Yitao; Xu Wei

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203242764474 整理番号：22P0167333

Octopus:ローンスタッキングのプライバシー保護協調評価【JST・京大機械翻訳】

Octopus: Privacy-Preserving Collaborative Evaluation of Loan Stacking

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発行年： 2020年07月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

オンラインレンダーの増加によって,ローン積層問題は,金融産業における重要課題になった。それに対する戦闘におけるキーステップの一つは,ピアレンダーからのブラウザのローン歴史の問い合わせである。これは,信頼されたクレジットバーュウのない市場で特に重要である。参加者のプライバシーとビジネスの興味を守るために,著者らは,ボウザのアイデンティティを隠し,また,ボウザが質問を書くことを同時に検証しながら, loの者のアイデンティティを隠すことを望んだ。本論文では,全てのセキュリティ要件を満たしながらクエリを実行するための分散システムであるOctopusを提案した。理論的には,Octopusは音である。実際に,通信と計算オーバヘッドを減らすために多重最適化を統合する。評価は,Octopusが800の地理的に分散したサーバで実行でき,平均で約0.5秒以内にクエリを実行できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

経営工学一般 , 計算機網 , データ保護 , 住宅問題

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