Adaptively Secure Conjunctive Query Processing over Encrypted Data for Cloud Computing

Author(s):  
Rui Li ◽  
Alex X. Liu
Author(s):  
Lina Samir Malouf

With data growth very fast, the need for data storage and management in the cloud in a secure way is rapidly increasing, leading developers to find secure data management solutions through new technologies. One of the most advanced technologies at present is cloud computing technology that functions as an online service. Cloud computing technology relies on an external provider to provide online demand services. On the other hand, this technology is pay-for-use technology which means that the user must pay for each service provided by the provider. When we have a look back at the literature, we can find that regular database management systems with query processing specifications do not meet the requirements in cloud computing. This paper focuses on homogeneous coding, which is used primarily for knowledge security within the cloud. Homomorphic encryption has been clarified because of encryption technology in which specific operations can be managed on encrypted data information.


2012 ◽  
Vol 35 (11) ◽  
pp. 2215 ◽  
Author(s):  
Fang-Quan CHENG ◽  
Zhi-Yong PENG ◽  
Wei SONG ◽  
Shu-Lin WANG ◽  
Yi-Hui CUI

2018 ◽  
Vol 2018 ◽  
pp. 1-7 ◽  
Author(s):  
Run Xie ◽  
Chanlian He ◽  
Dongqing Xie ◽  
Chongzhi Gao ◽  
Xiaojun Zhang

With the advent of cloud computing, data privacy has become one of critical security issues and attracted much attention as more and more mobile devices are relying on the services in cloud. To protect data privacy, users usually encrypt their sensitive data before uploading to cloud servers, which renders the data utilization to be difficult. The ciphertext retrieval is able to realize utilization over encrypted data and searchable public key encryption is an effective way in the construction of encrypted data retrieval. However, the previous related works have not paid much attention to the design of ciphertext retrieval schemes that are secure against inside keyword-guessing attacks (KGAs). In this paper, we first construct a new architecture to resist inside KGAs. Moreover we present an efficient ciphertext retrieval instance with a designated tester (dCRKS) based on the architecture. This instance is secure under the inside KGAs. Finally, security analysis and efficiency comparison show that the proposal is effective for the retrieval of encrypted data in cloud computing.


2018 ◽  
Author(s):  
Ζαιντ Μομανι

Μαζικά σύνολα δεδομένων με πρωτοφανείς διαστάσεις εμφανίζονται πρόσφατα σε πολλούς τομείς. Αυτά τα σύνολα δεδομένων απαιτούν ειδικά εργαλεία ώστε να αναλύονται αποτελεσματικά και να εξάγονται χρήσιμες πληροφορίες από αυτά. Για την αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων έχουν δημιουργηθεί παράλληλα εργαλεία κατάλληλα για μαζικά δεδομένα. Το σημαντικότερο είναι να δοθεί ιδιαίτερη έμφαση ώστε να μπορούμε να παραλληλίσουμε διεργασίες στον βέλτιστο δυνατό βαθμό. Εν αντιστοιχία,ο σκοπός αυτής της διατριβής είναι να παράσχει μια μέθοδο απάντησης επερωτήσεων χρησιμοποιώντας ένα μόνο γύρο της τεχνικής του MapReduce. Αυτό επιτυγχάνεται δίδοντας ιδιαίτερη έμφαση στα δεδομένα εισόδου,δηλαδή σε δυαδικές ή «παχιές» σχέσεις δεδομένων . Yλοποιούμε έναν αλγόριθμο πολλαπλών συζεύξεων (“multiway join”) στους δύο αυτούς τύπους εισόδων και πραγματοποιούμε συγκρίσεις, όπου διαπιστώνουμε ότι οι «παχιές» σχέσεις δεδομένων επιτυγχάνουν καλύτερο χρόνο επεξεργασίας λόγω της φύσης αυτών των συνόλων δεδομένων. Η περίπτωση των "παχιών"σχέσεων δεδομένων, εξετάζεται στο πλαίσιο της ενοποίησης δεδομένων,συγκεκριμένα προτείνεται μια εφαρμογή για τη διασταύρωση των πληροφοριών στις πηγές των πολλαπλών δεδομένων, όταν υπάρχουν αντικρουόμενες πληροφορίες. Η περίπτωση των δυαδικών σχέσεων δεδομένων μελετάται επίσης σε σχέση με τα σύνολα δεδομένων RDF, τα οποία αποτελούν μια σημαντική εφαρμογή στον τομέα της διαχείρισης των σημασιολογικών δεδομένων ιστού και επιτυγχάνουμε σημαντική αύξηση στην ταχύτητα της επεξεργασίας επερωτημάτων.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document