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面向数据联邦的安全多方θ-连接算法

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近年来，多个国家地区出台了一系列数据安全相关的法律，例如欧盟的《通用数据保护条例》等。这些相关法律法规的出台，加剧了各企业机构等多方之间数据共享难的数据孤岛问题。数据联邦(data federation)正是解决该问题的可能出路。数据联邦是指多个数据拥有方在不泄露各自原始数据的前提下，结合安全多方计算等隐私计算技术，联合完成查询任务的计算。这一概念已成为近年来的研究热点，并涌现出一系列相关的代表性系统工作，如SMCQL、Conclave。然而，针对关系数据库系统中核心的连接查询，现有数据联邦系统还存在如下问题:首先，连接种类单一，难以满足复杂连接条件下的查询需求;其次，算法性能低下，由于现有系统往往直接调用安全工具库，其运行时间与通信开销高昂。因此，针对以上问题进行研究，提出了数据联邦下连接算法。主要贡献如下:首先，设计实现了面向多方的联邦安全算子，能够支持多种运算;其次，提出了支持θ-连接的联邦连接算法与优化策略，显著减少了连接查询所需安全计算代价;最后，基于基准数据集TPC-H，验证了该算法的性能。实验结果表明，与现有数据联邦系统SMCQL、Conclave相比，该算法能够将运行时间和通信开销分别降低61。33％和95。26％。
Secure Multi-party θ-join Algorithm Toward Data Federation

张媛媛、李书缘、史烨轩、周南、徐毅、许可

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软件开发环境国家重点实验室(北京航空航天大学), 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 沈元荣誉学院, 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

北京航空航天大学 人工智能研究院, 北京 100191

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数据联邦 连接查询 安全多方计算

国家重点研发计划国家自然科学基金国家自然科学基金软件开发环境国家重点实验室(北京航空航天大学)开放课题

2018AAA0101100U181146362076017SKLSDE-2020ZX-07

2023

10.13328/j.cnki.jos.006795

软件学报
中国科学院软件研究所,中国计算机学会

软件学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：2.833
ISSN：1000-9825
年,卷(期)：2023.34(3)
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