ABSTRACT Med tillkomsten av big data eran, kunder brist på beräknings- och lagringsresurser tenderar att outsourca data mining uppgifter till cloud computing leverantörer för att förbättra effektiviteten och spara kostnader. Generellt väljer olika kunder olika molnföretag för säkerhet, affärssamarbete, plats och så vidare. På grund av de ökande problemen med integritetsläckage bör dock de uppgifter som kunderna lämnar krypteras under sina egna nycklar. Detta dokument fokuserar på integritetsbevarande K-nearest granne (kNN) beräkning över databaser som distribueras mellan flera molnmiljöer. Tyvärr är befintliga säkra outsourcing protokoll antingen begränsade till en enda nyckel inställning eller ganska ineffektiv på grund av frekvent klient-till-server interaktioner, vilket gör det opraktiskt för bred tillämpning. För att ta itu med dessa frågor föreslår vi en uppsättning säkra byggstenar och utkontrakterade samarbetskNN-protokoll. Teoretisk analys visar att vårt system inte bara bevarar integriteten i distribuerade databaser och kNN-fråga utan också döljer åtkomstmönster i den halvhederliga modellen. Experimentell utvärdering visar på betydande effektivitetsförbättringar jämfört med befintliga metoder. INDEX TERMS Stora data, sekretessbevarande data mining, k-nearest granne, flera nycklar, flera moln.
Nyligen, Rong et al. REF föreslår en samarbetsbaserad kNN-protokollbas på en uppsättning säkra byggstenar med hjälp av ElGamal-kryptering i flera molnmiljöer.
Privacy-Preserving k-Nearest Neighbor Computation in Multiple Cloud Environments
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}