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Secure kNN for Distributed Cloud Environment Using Fully Homomorphic Encryption
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PRE
AI
DOI：10.1109/TCC.2025.3561586.png)
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摘要
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隐私保护k近邻（PPkNN）多云分类使得能够在保持数据隐私的同时将查询数据分类到某一类别，其中数据库和密钥服务器共同执行加密操作。然而，现有的解决方案需要较长时间，并且导致数据库和密钥服务器之间产生大量通信流量。因此，本文提出了一种快速安全的kNN分类协议，即FSkNN，用于在半诚实模型下部署在多云中的分布式数据库。特别地，我们着重于优化kNN分类过程中的网络相关操作。也就是说，所提出的加密协议通过使用全同态加密方案减少了服务器之间的交互次数，并通过应用数学技术消除了不必要的通信流量。此外，证明了FSkNN的基于不可区分性的安全性。我们使用C++实现了FSkNN，测试床实验表明所提出的方案显著缩短了查询响应时间并降低了通信成本。
Keyword:
Privacy-preserving k-nearest neighbor
PPkNN
security and privacy
期刊
I
IF:
5
论文数:
1.9K
被引数:
4.3K
机构
引用论文
Privacy-Preserving k-Nearest Neighbor Computation in Multiple Cloud Environments.png)
IEEE ACCESS
OAAI
IEEE ACCESSIF3.6
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