基于内存的分布式隐私流查询系统

摘要：

随着大数据时代的到来,隐私问题备受关注,用户一方面希望获得新鲜和低延迟的查询结果,另一方面又希望对查询信息进行隐私保护,为此本文提出了一种基于内存的分布式隐私流查询系统,其中,查询可以通过Paillier密码系统进行加密.该系统在shared-nothing架构下支持水平扩展,实现了在内存中对流数据进行分片的并行查询以及基于位图索引的压缩存储.实验证明了该系统的有效性.

关键词： 数据库 分布式隐私流查询系统 并行查询 压缩存储

作者: 张鹏 刘庆云 熊翠文 李保珲 郑超 易立

作者单位: 中国科学院信息工程研究所,北京中国100091;信息内容安全技术国家工程实验室,北京中国100091 中国科学院信息工程研究所,北京中国100091;信息内容安全技术国家工程实验室,北京中国100091;中国科学院大学,北京中国100049 国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京中国100029

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二届CCF大数据学术会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 1-9

在线出版日期: 2014-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）