基于云平台的密文数据离群点检测算法

作     者：陈政波 程清 于鹏飞 

作者机构：国网浙江省电力有限公司信息通信分公司浙江 杭州 全球能源互联网研究院有限公司江苏 南京 信息网络安全国网重点实验室江苏 南京 

出 版 物：《计算机科学与应用》 (Computer Science and Application)

年 卷 期：2021年第11卷第2期

页      码：314-325页

摘      要：将数据和计算外包给云服务器为大规模数据存储和查询处理是一种经济高效的方法。但是由于安全和隐私问题,我们需要在使用云服务器计算过程中保护诸如医疗记录这种敏感数据。一种方法是将加密过的数据外包给云服务器,并让云服务器仅对加密数据执行查询处理,这样云服务器就不会获得有关数据、查询和查询结果的任何知识。在不进行数据云解密的情况下进行加密数据的查询任务是非常具有挑战性的。我们设计的任务是在加密数据条件下云服务器进行安全K近邻(KNN)查询方法进行离群点检测,即用户发送一条加密查询给具有加密数据集的云服务器,并得到该数据是否为离群点的信息。我们首先提出了一个简单方案,并证明该方案并非是完全安全的。之后我们提出了具有更高安全性的安全方案,它能够有效保护用户查询数据、服务器数据集和数据访问模式的机密性。

主 题 词：安全 加密数据 离群点检测 

学科分类：08[工学] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.12677/CSA.2021.112032

馆 藏 号：203102013...