Tjänsteleverantörer som Google och Amazon flyttar in i SaaS (Software as a Service) verksamhet. De förvandlar sin enorma infrastruktur till en molnkomputerande miljö och rekryterar aggressivt företag för att köra applikationer på sina plattformar. För att upprätthålla säkerhet och integritet på en sådan tjänstemodell måste vi skydda de data som körs på plattformen. Tyvärr är traditionella krypteringsmetoder som syftar till att ge "okrossbart" skydd ofta inte tillräckliga eftersom de inte stöder utförandet av program som databasfrågor på krypterade data. I detta dokument diskuterar vi det allmänna problemet med säker beräkning på en krypterad databas och föreslår en SCONEDB (Secure Computation on an Enkrypted DataBase) modell, som fångar kraven för utförande och säkerhet. Som en fallstudie fokuserar vi på problemet med K-nearest granne (kNN) beräkning på en krypterad databas. Vi utvecklar en ny asymmetrisk skalarproduktbevarande kryptering (ASPE) som bevarar en speciell typ av skalarprodukt. Vi använder APSE för att bygga två säkra system som stöder KNN beräkning av krypterade data; vart och ett av dessa system visas motstå praktiska attacker av en annan bakgrundskunskapsnivå, till en annan overhead kostnad. Omfattande resultatstudier genomförs för att utvärdera systemens allmänna omkostnader och effektivitet.
Asymmetrisk Sclarproduct-bevarande kryptering (ASPE) föreslås i REF för säker fråga om krypterad data.
Secure kNN computation on encrypted databases
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}