Privacy-preserving query processing on text documents
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 401280
- Danışmanlar: PROF. SPIRIDON BAKIRAS
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The City University of New York
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Privacy-preserving query processing is an essential component for data processing, especially in outsourced databases, or in data operations which have special security and privacy requirements such as sharing of sensitive data. While cloud computing and data outsourcing attract an increasing number of customers, the security and privacy of sensitive data still remains an open problem. Encryption secures the data against unauthorized access, but it does not provide the ability to query the data unless the encryption scheme is searchable. Searchable encryption can be either private or public key depending on the needs of the user. In general, private-key solutions are faster but suffer from a key management problem. On the other hand, publickey solutions provide more flexibility but their running times are much higher than private-key protocols. Furthermore, parties may sometimes be forced to share data in order to comply with regulations or agreements. For example, different health care companies or intelligence agencies may need to find whether they have similar records in their databases without compromising privacy. Consequently, privacy-preserving similarity search between text documents is an emerging field as sensitive data sharing becomes inevitable. In this dissertation we present two privacy-preserving text processing protocols: (i) a ranked keyword search mechanism over outsourced public-key encrypted data and (ii) a similar document detection system. We introduce efficient algorithms for answering these query types and illustrate their feasibility in real-life applications.
Benzer Tezler
- Gizlilik koruyan k - NN mekânsal enterpolasyon yöntemi
Privacy – preserving k-NN spatial interpolation method
MUHAMMAD RIFTHY KALIDEEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT TUĞRUL
- Hava araçları kokpitlerinde makine öğrenmesi tabanlı tahmine dayalı kullanıcı arayüzü
Machine learning prediction based ui for aircraft cockpit
BİLGE TOPAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Quality assessment of high-throughput DNA sequencing data via range analysis
Aralık analizi ile yüksek hacimli DNA sekans verilerinin kalite değerlendirilmesi
ALI FOTOUHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. MUHAMMED OĞUZHAN KÜLEKCİ
- Privacy preserving data sharing
Başlık çevirisi yok
FATİH EMEKCİ
Doktora
İngilizce
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of California Santa BarbaraPROF. AMR EL ABBADİ
PROF. DİVYAKANT AGRAWAL
PROF. SUBASH SURİ
- Şı̇frelı̇ bulut verı̇lerı̇ üzerı̇nde güvenlı̇ ve efektı̇f çoklu anahtar kelı̇me ı̇le sıralı arama yöntemı̇
Efficient privacy preserving multi keyword ranked search method over encrypted cloud data
KUBRA MAMMADOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT AYDOS