基于垂直划分的隐私保护skyline查询

吴吉斌1?覮; 王   箭1

基于垂直划分的隐私保护skyline查询

引用本文：吴吉斌1?覮，王箭1.基于垂直划分的隐私保护skyline查询[J].计算技术与自动化,2018,(3):146-149

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作者	单位
吴吉斌1?覮，王箭1	（南京航空航天大学计算机科学与技术学院，江苏南京 211106）

中文摘要:Skyline查询是一种重要的数据分析方法，在推荐系统中有着广泛的应用。近年来，随着隐私保护需求的不断增长，分布式数据集上的隐私保护skyline查询问题受到越来越多的关注。然而，现有的分布式数据集上的隐私保护skyline查询方案大多只适用于水平分布数据集，不能满足垂直分布数据集上的skyline查询需求。为此，深入研究了垂直分布式数据集上保护隐私的skyline查询问题，提出了一种基于保序加密的垂直分布数据集上的隐私保护skyline查询算法，可以在保护数据隐私的同时，有效支持skyline查询过程。理论分析证明了提出协议的正确性和安全性，并通过理论分析和模拟实验对协议运行效率进行了评估，结果显示新方案具有较高的运行效率。

中文关键词:skyline查询隐私保护垂直分布

Privacy-preserving Skyline Processing on Vertically-Partitioned Data

Abstract:As a method of data analysis，skyline query plays an important role in many real-world applications，such as recommender system.Recently，with the growth of privacy concerns，many schemes have been proposed to achieve privacy-preserving skyline query on distributed databases.Nevertheless，most of them focus on horizontally-partitioned dataset，and cannot support secure skyline query on vertically-distributed databases.In this paper，we focus on privacy-preserving skyline query on vertically-partitioned data and propose an efficient scheme based on order-preserving encryption for it.In the proposed scheme，we can guarantee the privacy of each data.We theoretically prove the security of our scheme.Additionally，we leverage extensive experiments to evaluate our proposed method，which shows our scheme can achieve high efficiency.

keywords:skyline query privacy-preserving vertically-partitioned data

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