跨信任域的联邦k-支配Skyline查询算法

k-支配Skyline查询是一种主流的Skyline查询变种，其在多目标决策与推荐领域有着广泛的应用。随着这些应用规模不断扩大，在由多个参与方组成的数据联邦中进行跨域k-支配Skyline查询的需求日益旺盛。然而，由于数据联邦中的参与方之间彼此不互信，进行跨信任域的查询计算需引入大量安全操作，效率较低。为此提出了一种基于跨域隐私向量聚合的算法，从而实现高效的联邦k-支配Skyline查询，并运用一种密文压缩技术进一步优化查询效率，最后通过充分的实验验证了所提方案的优越性。...

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Bibliographic Details
Published in大数据 Vol. 9; no. 4; pp. 32 - 43
Main Authors 史烨轩, 童咏昕, 周昊, 许可, 吕卫锋
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 人民邮电出版社有限公司 15.07.2023
北京航空航天大学计算机学院,北京 100191%北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室,北京 100191
北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室,北京 100191
北京航空航天大学计算机学院,北京 100191
北京航空航天大学未来区块链与隐私计算高精尖创新中心,北京 100191
China InfoCom Media Group
Subjects
k-支配skyline查询
同态加密
安全多方计算
数据联邦
数据联邦
同态加密
安全多方计算
k-支配Skyline查询
homomorphic encryption
k-dominant skyline
secure multi-party computation
data federation
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ISSN2096-0271
DOI10.11959/j.issn.2096-0271.2023047

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Summary:k-支配Skyline查询是一种主流的Skyline查询变种，其在多目标决策与推荐领域有着广泛的应用。随着这些应用规模不断扩大，在由多个参与方组成的数据联邦中进行跨域k-支配Skyline查询的需求日益旺盛。然而，由于数据联邦中的参与方之间彼此不互信，进行跨信任域的查询计算需引入大量安全操作，效率较低。为此提出了一种基于跨域隐私向量聚合的算法，从而实现高效的联邦k-支配Skyline查询，并运用一种密文压缩技术进一步优化查询效率，最后通过充分的实验验证了所提方案的优越性。
ISSN:2096-0271
DOI:10.11959/j.issn.2096-0271.2023047