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A Workload-Aware Encrypted Index for Efficient Privacy-Preserving Range Queries
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AI
DOI：10.14778/3785297.3785313.png)
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摘要
En 中文
近期在感知工作负载的索引方面的进展因其能够通过学习查询分布来优化索引效率而受到越来越多的关注。然而，这些架构本质上与需要加密索引存储和隐私保护查询的敏感数据场景不兼容。同时，现有的隐私保护解决方案由于加密协议的复杂性，使得加密索引难以感知工作负载，从而阻碍了对给定工作负载的准确成本估算。为解决这些局限性，本文研究了感知工作负载的加密索引，以实现高效的隐私保护范围查询。我们提出了P3RQ-Bitmap，一种由轻量级伪随机函数（PRF）基于的比较协议驱动的异或加密位图索引。该索引在感知工作负载的同时支持高效的隐私保护范围查询。在此基础上，我们进一步提出了P3RQ-WBTree，一种通过自适应数据分区优化查询效率的感知工作负载的加密树索引，该分区由梯度下降优化的成本模型指导。该索引附带缓冲和重构策略，以支持对数据和负载的双重更新。广泛的理论分析和实验表明，P3RQ-WBTree相比当前最优方案（SOTA）实现了至少83倍的更快的查询性能。
Keyword:
MULTIDIMENSIONAL INDEX
期刊
P
IF:
3.3
论文数:
563
被引数:
1.2W
机构
引用论文
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