【摘 要】
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随着大数据时代的到来,数据查询服务的语义多样性和查询性能在过去的十几年里取得了显著的提升,同时也对数据查询服务中数据库的可用性提出了更高的要求。为了在享受高可用性数据查询服务的同时,减少数据服务的运营和管理成本,数据拥有者通常会将其数据服务外包到公用云平台中,然而,这可能会引起严重的隐私安全问题。本文针对数据查询“why-not”问题解释在云计算平台中所面临的隐私保护需求进行了深入的探究与分析,在
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随着大数据时代的到来,数据查询服务的语义多样性和查询性能在过去的十几年里取得了显著的提升,同时也对数据查询服务中数据库的可用性提出了更高的要求。为了在享受高可用性数据查询服务的同时,减少数据服务的运营和管理成本,数据拥有者通常会将其数据服务外包到公用云平台中,然而,这可能会引起严重的隐私安全问题。本文针对数据查询“why-not”问题解释在云计算平台中所面临的隐私保护需求进行了深入的探究与分析,在半可信的云计算模型下定义并解决了保护隐私的top-k查询“why-not”问题解释问题,并提出了保护隐私的top-k查询“why-not”问题解释方法。为了实现保护隐私的“why-not”问题解释,本文首先提出了一种保护隐私的top-k查询“why-not”问题解释的基础方法。在该方法中,为了在“why-not”问题解释中获得最优近似精炼查询,本文提出一种基于随机样本的安全权重空间生成方法。本文进一步提出了保护隐私的top-k查询“why-not”问题解释的优化方法。在该方法中,利用数据间固有的支配关系本文提出了一种基于数据支配关系的安全剪枝算法。同时,基于精炼top-k查询惩罚函数的计算特征,本文提出两个权重空间遍历的提前终止条件,有效提高了保护隐私的toP-k查询“why-not”问题解释方法的性能。此外,本文还阐述了提出的保护隐私的“why-not”问题解释方法对安全加权kNN查询的支持能力。针对上述研究工作,本文从算法安全性和计算复杂性两方面分别对上述方法进行了理论分析,并通过真实数据集上的大量实验结果评估了本文提出的保护隐私的“why-not”问题解释方法的性能。
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