Många grafbrytnings- och analystjänster har använts på molnet, vilket kan minska användarnas börda av att implementera och underhålla grafalgoritmer. Men att sätta grafanalys på molnet kan invadera användarnas integritet. För att lösa detta problem föreslår vi CryptGraph, som kör grafanalys på krypterad graf för att bevara integriteten hos både användares grafdata och de analytiska resultaten. I CryptGraph krypterar användare sina grafer innan de laddar upp dem till molnet. Moln kör grafanalys på de krypterade graferna och får resultat som också är i krypterad form som molnet inte kan dechiffrera. De krypterade resultaten skickas tillbaka till användare och användare gör dekryptering för att få klartext resultat. I denna process är användarnas grafer och analysresultaten både krypterade och molnet känner ingen av dem. Därigenom kan användarnas integritet skyddas starkt. Samtidigt, med hjälp av homomorfisk kryptering, de resultat som analyserats från de krypterade graferna garanteras att vara korrekt. I detta papper presenterar vi hur man krypterar en graf med hjälp av homomorfisk kryptering och hur man frågar strukturen på en krypterad graf genom att beräkna polynom. För att lösa problemet att vissa operationer inte är körbara på krypterad graf, föreslår vi hård beräkning outsourcing för att söka hjälp från användare. Med hjälp av två grafalgoritmer som exempel visar vi hur vi använder våra metoder för att utföra analyser på krypterade grafer. Experiment på två datauppsättningar visar att våra metoder är korrekta och genomförbara.
Sedan i REF ) författare föreslog CryptGraph system, som syftar till att köra grafanalys på krypterade grafdata strukturer för att hålla användaren grafdata och de analytiska resultaten säkra.
CryptGraph: Privacy Preserving Graph Analytics on Encrypted Graph
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}