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Personalized Location-Based Query Processing Unleashed: Privacy, Verifiability, and Efficiency
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PRE
AI
DOI：10.1109/tdsc.2026.3735521.png)
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摘要
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随着基于位置服务日益普及，个性化的Top-k基于位置查询已成为学术界和产业界广泛研究的课题。然而，在数据集外包的背景下，如何在同时确保查询效率与数据安全的前提下支持个性化排序和结果可验证性，仍然是一个亟待解决的挑战性问题。现有研究工作往往难以同时满足所有这些要求。为展示安全且可验证的基于位置个性化Top-k（SPK）查询在支持基于位置服务方面的潜力，我们提出了一种新型安全索引结构——掩码单元KD树（MCKD树）。该结构有效保障了访问模式隐私，为实现在安全可靠的基础上提供基于位置服务奠定了基础。为降低查询的时间与空间开销，我们设计了一系列算法以加速查询处理。我们的方法能够成功保护原始数据集、查询点、查询结果、访问模式及查询结果的可验证性。最后，我们对方法的安全性、时间复杂度及空间复杂度进行了理论分析和实验评估，证明其在有效性、效率及可扩展性方面的优越性。
Keyword:
Personalized
top-k
verifiability
privacy
期刊
IF:
7.5
论文数:
2.6K
被引数:
9.6K
机构
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