Med tillkomsten av cloud computing, blir det önskvärt att använda cloud computing för att effektivt bearbeta komplexa operationer på stora grafer utan att kompromissa med deras känsliga information. Detta papper studerar kortaste avstånd dator i molnet, som syftar till följande mål: i) förhindra outsourcade grafer från grannskap attack, ii) bevara kortast avstånd i outsourcade grafer, iii) minimera overhead på klientsidan. Den grundläggande idén med detta papper är att omvandla en original graf G till en länk graf G l hålls lokalt och en uppsättning outsourcade grafer Gå. Varje utkontrakterad graf bör uppfylla kravet på en ny säkerhetsmodell som kallas 1-grannskap-d-radius. Dessutom kan den kortaste avståndsfrågan besvaras med G l och Go. Vårt mål är att minimera kostnaderna på kundsidan när både säkerhets- och brukskrav är uppfyllda. Vi utformar en girig metod för att producera Gl och Go, som exakt kan svara på de kortaste avstånden frågor. Vi utvecklar också en effektiv omvandlingsmetod för att stödja ungefärlig kortaste avståndssvar under ett givet additivt fel bundet. De slutliga experimentella resultaten illustrerar effektiviteten och effektiviteten i vår metod.
Arbetet i REF tog upp problemet med outsourcing av viktade sociala nätverk till molnet och samtidigt bevara kortast avstånd.
Neighborhood-privacy protected shortest distance computing in cloud
{'venue': "SIGMOD '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}