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云计算隐私保护的Yao式乱码电路kNN分类算法

更新时间：2020-10-27 14:09:37 大小：1M 上传用户：zhengdai查看TA发布的资源 标签：云计算 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

针对现有云计算加密数据库分类算法的高时间开销问题,提出一种安全有效的基于Yao式乱码电路云计算隐私保护的kNN分类算法,该方法既能保护数据隐私和查询隐私,又能隐藏数据访问模式,同时又能保证高效查询处理的工作.该算法由4部分组成:加密kd树搜索阶段、kNN检索阶段、结果验证阶段和多数类选择阶段.通过加密索引搜索方案来过滤与查询无关的数据,隐藏了最终的类标签和数据访问模式,提高云计算中数据查询处理的效率.通过Yao式乱码电路来支持有效的kNN分类,保护云计算中数据隐私和查询隐私,同时减少了kNN分类的时间开销.对Yao式乱码电路kNN分类方法的安全性进行了分析.实验结果表明,在分类时间方面,所提算法的性能优于现有PPkNN方法和SkNNCI方法.

Aiming at the high time overhead of existing cloud computing encryption database classification algorithms,we propose a secure and effective kNN classification algorithm based on cloud computing privacy protection of Yao’s garbled circuit in this paper.This method can not only protect data privacy and query privacy,but also hide data access mode,and ensure efficient query processing.The algorithm consists of four parts:the encrypted kd tree search phase,the kNN retriev al phase,the result validation phase,and the majority class selection phase.Firstly,the encrypted index search scheme is used to filter the data irrelevant to the query,hide the final class label and data access mode,and improve the efficiency of data query processing in the cloud computing.Then,in order to protect the data privacy and query privacy in cloud compu ting,we use Yao type scrambling circuit to support the effective classification of KNN,and reduce the time cost of classifica tion of KNN.Finally,the security of the kNN classification method for Yao’s garbled circuit is analyzed.The experimental results show that the proposed algorithm outperforms the existing PPkNN and SkNNCI methods in terms of classification time.

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