基于内存的分布式隐私流查询系统
本文选题:隐私流查询 + 内存计算 ; 参考:《计算机研究与发展》2014年S2期
【摘要】:随着大数据时代的到来,隐私问题备受关注,用户一方面希望获得新鲜和低延迟的查询结果,另一方面又希望对查询信息进行隐私保护,为此提出了一种基于内存的分布式隐私流查询系统.其中,查询可以通过Paillier密码系统进行加密.该系统在shared-nothing架构下支持水平扩展,实现了在内存中对流数据进行分片的并行查询以及基于位图索引的压缩存储.实验证明了该系统的有效性.
[Abstract]:With the advent of big data, privacy issues have attracted much attention. On the one hand, users want to obtain fresh and low-latency query results, on the other hand, they hope to protect the privacy of query information.A distributed privacy stream query system based on memory is proposed.Among them, the query can be encrypted through the Paillier cryptosystem.The system supports horizontal expansion under shared-nothing architecture, and implements parallel query of convection data in memory and compressed storage based on bitmap index.The experimental results show that the system is effective.
【作者单位】: 中国科学院信息工程研究所;信息内容安全技术国家工程实验室;中国科学院大学;国家计算机网络应急技术处理协调中心;
【基金】:国家自然科学基金项目(61402464) 中国博士后科学基金面上项目(2013M541076) 国家信息安全支撑计划项目(2013F107)
【分类号】:TP333;TP309.7
【参考文献】
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【共引文献】
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本文编号:1769828
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