Med den ökande populariteten av molntjänster, trenden i branschen är att outsourca data till en 3: e part system som ger sökning i data som en tjänst. Detta tillvägagångssätt medför naturligtvis oro för den personliga integriteten när det gäller (potentiellt känsliga) uppgifter. Nyligen, ganska omfattande forskning om outsourcing klassiska exakt-match eller sökordssökning har gjorts. Det har dock inte ägnats särskilt stor uppmärksamhet åt utläggningen av likhetssökningen, som blir allt viktigare i ansökningar om informationssökning. I detta arbete föreslår vi forskarsamhället en modell för outsourcing av likhetssökning till molnmiljön (så kallad likhetsmoln). Vi fastställer integritets- och effektivitetskrav som ska fastställas för likhetsmolnet med tonvikt på praktisk användning av systemet i verkliga tillämpningar; denna kravlista kan användas som en allmän riktlinje för praktisk systemanalys och vi använder den för att analysera aktuella befintliga metoder. Vi föreslår två nya likhetsindex som säkerställer dataintegritet och därmed är lämpliga för söksystem outsourcade i ett moln. Balansen i den första föreslagna tekniken EM-Index är mer på effektivitetssidan medan den andra (DSH Index) flyttar denna balans mer till integritetssidan. Med den snabba ökningen av volymen och mångfalden av digitala data som produceras av alla typer av kommersiella, vetenskapliga och fritidsapplikationer blev hämtningen i stora datamängder en av de viktigaste IT-uppgifterna idag. De komplexa datatyperna, såsom multimedia eller olika sensordata, inför ett naturligt krav på att sökas inte bara efter deras metadata utan också efter innehållet i själva datan. Detta är typiskt bortom kapaciteten för klassisk exakt matchning eller sökordssökning tekniker och därmed användningen av olika likhetssökning teknik ökar avsevärt i nuvarande program. En betydande forskning har investerats i detta ämne vilket resulterar i både teoretisk bakgrund [24] och storskaliga praktiska resultat [17, 3].
REF föreslår två nya likhetsindex EM-Index och DSH Index som är lämpliga för söksystem outsourcade i ett moln och även garanterar dataintegritet.
Efficiency and Security in Similarity Cloud Services
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}