Bakgrund: Flera frågeförbund motorer har föreslagits för att få tillgång till offentliga länkade öppna datakällor. På många områden är resurserna dock känsliga och tillgången till dessa resurser kontrolleras strikt av intressenterna, vilket innebär att integriteten är ett stort problem när frågor om sådana datamängder matas in. Inom HCLS-domänen Healthcare and Life Sciences (HCLS) innehåller verkliga datamängder känsliga statistiska uppgifter: strikt ägande beviljas enskilda personer som arbetar på sjukhus, forskningslabb, organisatörer av kliniska prövningar osv. Därför är den rättsliga och etiska frågan om i) att bevara anonymiteten hos patienter (eller kliniska patienter), och ii) att respektera dataägandet genom åtkomstkontroll, är viktiga utmaningar för dataanalysgemenskapen som arbetar inom HCLS-området. På samma sätt spelar statistiska uppgifter en nyckelroll inom området, där RDF Data Cube Vocabulary har föreslagits som ett standardformat för att möjliggöra utbyte av sådana uppgifter. Såvitt vi vet har dock inget befintligt tillvägagångssätt sett ut att optimera federerade frågor om sådana statistiska uppgifter. Resultat: Vi presenterar SAFE: en frågeförbund motor som möjliggör policy-medveten tillgång till känsliga statistiska datauppsättningar som representeras som RDF data kuber. SAFE är särskilt utformad för att fråga statistiska RDF-data kuber i en distribuerad inställning, där åtkomstkontroll kombineras med källval, användarprofiler och deras åtkomsträttigheter. SÄKER föreslår en gemensam och medveten metod för källval som undviker onödiga förfrågningar till irrelevanta och otillåtna datakällor. För att bevara anonymitet och genomdriva strängare åtkomstkontroll, SAFE: s indexeringssystem inte hålla några data fall-det lagrar bara predikat och endpoints. Den resulterande datasammanfattningen har en betydligt lägre tid och storlek för indexgenerering jämfört med befintliga motorer, vilket möjliggör snabbare uppdateringar när källor ändras. Vi validerar systemets prestanda med experiment över verkliga dataset som tillhandahålls av tre kliniska organisationer samt äldre länkade dataset. Vi visar att SAFE möjliggör granulär graf-nivå åtkomstkontroll över distribuerade kliniska RDF data kuber och effektivt minskar källval och övergripande frågeutförandetid jämfört med allmänna ändamål SPARQL frågeförbund motorer i den riktade inställningen.
SAFE REF är utformad för att fråga statistiska RDF data kuber i distribuerade inställningar och även möjliggör graf nivå åtkomst con-trol.
SAFE: SPARQL Federation over RDF Data Cubes with Access Control
{'venue': 'Journal of Biomedical Semantics', 'journal': 'Journal of Biomedical Semantics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}