面向数据联邦的安全多方θ-连接算法

ZHANG Yuan-Yuan,LI Shu-Yuan,SHI Ye-Xuan, ZHOU Nan, XU Yi, XU Ke

wf(2023)

引用 0|浏览3
暂无评分
摘要
近年来,多个国家地区出台了一系列数据安全相关的法律,例如欧盟的《通用数据保护条例》等.这些相关法律法规的出台,加剧了各企业机构等多方之间数据共享难的数据孤岛问题.数据联邦(data federation)正是解决该问题的可能出路.数据联邦是指多个数据拥有方在不泄露各自原始数据的前提下,结合安全多方计算等隐私计算技术,联合完成查询任务的计算.这一概念已成为近年来的研究热点,并涌现出一系列相关的代表性系统工作,如SMCQL、Conclave.然而,针对关系数据库系统中核心的连接查询,现有数据联邦系统还存在如下问题:首先,连接种类单一,难以满足复杂连接条件下的查询需求;其次,算法性能低下,由于现有系统往往直接调用安全工具库,其运行时间与通信开销高昂.因此,针对以上问题进行研究,提出了数据联邦下连接算法.主要贡献如下:首先,设计实现了面向多方的联邦安全算子,能够支持多种运算;其次,提出了支持θ-连接的联邦连接算法与优化策略,显著减少了连接查询所需安全计算代价;最后,基于基准数据集TPC-H,验证了该算法的性能.实验结果表明,与现有数据联邦系统SMCQL、Conclave相比,该算法能够将运行时间和通信开销分别降低61.33%和95.26%.
更多
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要