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CompactDB: Compact and Secure Collaborative Relational Data Analytics
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AI
DOI：10.1109/tdsc.2026.3723679.png)
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摘要
En 中文
现代数据分析工作流日益依赖联合数据集和协作关系分析来支持多样化应用。由于客户端数据常包含敏感信息，必须避免直接共享。将外包计算与安全多方计算（MPC）相结合已作为一种有前景的协作关系分析安全范式出现，但现有实现因MPC固有的通信密集特性而面临根本性效率挑战。为解决此限制，我们提出CompactDB，一个紧凑且安全的协作关系数据分析框架。我们的关键观察是现有方案通常依赖安全谓词评估协议，这些协议会产生非紧凑的输出表，因为直接泄露评估结果可能导致隐私泄露。为克服此问题，我们设计了一种通信高效的压缩协议，在谓词评估过程中安全地过滤非匹配记录，从而生成显著更紧凑的输出表。基于此思想，我们进一步开发了针对低精度数据的多谓词评估通信高效算子，并引入一种新的调度策略，在复杂查询计划中有序利用我们的压缩协议。我们进行了全面实验评估CompactDB，在TPC-H Q4和Q13上实现了6倍至100倍的性能提升。此外，我们提供了理论分析，证明CompactDB所达成的安全保障。
Keyword:
Secret Shared Database
Secure Compaction
Function Secret Sharing
Privacy Enhancing Technology
期刊
IF:
7.5
论文数:
2.5K
被引数:
9.6K
机构
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