Den växande klyftan mellan data och användare kräver innovativa verktyg som tar itu med de utmaningar som stora datavolymer, hastighet och variation står inför. Tillsammans med dessa standard tre V: s av big data, en framväxande fjärde "V" är sanning, som behandlar sekretess, integritet, och tillgängligheten av data. Traditionella kryptografiska tekniker som säkerställer riktigheten av data kan ha overheads som är för stora för att tillämpas på big data. Detta arbete introducerar en ny teknik som kallas Computing on Masked Data (CMD), som förbättrar datas sanningsenlighet genom att göra det möjligt att göra beräkningar direkt på maskerade data och se till att endast behöriga mottagare kan avslöja data. Med hjälp av den glesa linjära algebran av associativa matriser, kan CMD utföras med betydligt mindre overhead än andra metoder samtidigt som den stöder ett brett spektrum av linjära algebraiska operationer på maskerade data. Databaser med starkt stöd för sparsamma operationer, såsom SciDB eller Apache Acumulo, är idealiska för denna teknik. Exempel visas för tillämpningen av CMD på en komplex DNA-matchningsalgoritm och för databasoperationer över data från sociala medier.
Till exempel Kepner et al. REF introducerade en ny teknik som kallas Computing on Masked Data (CMD) för att förbättra dataräckvidden samtidigt som ett brett spektrum av beräkningar och frågor kan utföras med låga overhead genom att kombinera effektiva kryptografiska krypteringsmetoder med en associativ array representation av big data.
Computing on Masked Data: a High Performance Method for Improving Big Data Veracity
{'venue': '2014 IEEE High Performance Extreme Computing Conference (HPEC)', 'journal': '2014 IEEE High Performance Extreme Computing Conference (HPEC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}