ترجمه مقاله وقتی اشتراک مجموعه‌ی خصوصی با کلان داده‌ها مواجه می‌شود

عنوان انگلیسی مقاله: When Private Set Intersection Meets Big Data: An Efficient and Scalable Protocol

عنوان فارسی مقاله: وقتی اشتراک مجموعه‌ی خصوصی با کلان داده‌ها مواجه می‌شود: یک پروتکل کارا و مقیاس‌پذیر.

دسته: فناوری اطلاعات و کامپیوتر

فرمت فایل ترجمه شده: WORD (قابل ویرایش)

تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 31

جهت دانلود رایگان نسخه انگلیسی این مقاله اینجا کلیک نمایید

ترجمه ی سلیس و روان مقاله آماده ی خرید می باشد.

_______________________________________

چکیده ترجمه:

پردازش داده‌های حجیم، چالش‌های جدیدی در طراحی پروتکل‌های حفظ حریم به وجود آورده است. چگونه نیازمندی‌های رو به رشد در سرعت و عملکرد را در برنامه‌های مدرن برآورده کنیم و چگونه وقتی اطلاعات حفاظت شده زیاد است مقیاس را به آرامی بالا ببریم. کارایی و مقیاس‌پذیری معیارهای مهمی برای پروتکل‌های حفظ حریم در عصر کلان داده‌ها شده‌اند. در این مقاله، ما یک پروتکل اشتراک مجموعه‌ی اختصاصی جدید ارائه می‌دهیم که نسبت به پروتکل‌های موجود بسیار کارا و مقیاس‌پذیر است. این پروتکل بر اساس روش جدیدی کار می‌کند که آن را «اشتراک بلوم فراموشکارانه» می‌نامیم. این روش پیچیدگی خطی دارد و عموماً بر اساس عملیات کلید مشترک کار می‌کند. همچنین مقیاس‌پذیری زیادی دارد زیرا اکثر عملیات به راحتی موازی سازی می‌شوند. پروتکل دو نسخه دارد: یک پروتکل اصلی و یک پروتکل بهبود یافته. امنیت این دو گزینه، تحلیل و در مدل نیمه معتمد و مدل بدخواه ثابت شده است. یک نمونه‌ی اولیه از پروتکل اصلی ساخته شده است. ما نتایج ارزیابی کارایی را گزارش داده و آن‌ها را با پروتکل‌های PSI سریع قبلی مقایسه می‌کنیم. پروتکل ما چندین برابر سریع‌تر از این دو پروتکل است. پروتکل ما برای محاسبه‌ی اشتراک مجموعه‌هایی با دو میلیون جزء، فقط به 41 ثانیه (امنیت 80 بیتی) و 339 ثانیه (امنیت 256 بیتی) یا سخت‌افزار متوسط در به صورت موازی نیاز دارد.

مقدمه:

در بسیاری از کشورها، محافظت از حریم داده‌ها اختیاری نیست بلکه یک وظیفه‌ی قانونی است. قانون‌گذاری شامل قوانین حریم US (HIPPA، COPPA، GLB، FRC و ...)، رهنمودهای حفاظت از داده‌های اتحادیه‌ی اروپا و قوانین خاص حریم ملی است. این امر برای سازمان‌ها کمی دشوار است زیرا باید از داده‌ها حین استفاده و انتقال محافظت کنند. برای حل این معضل، راه‌حل‌های امنیتی بسیاری پیشنهاد شده است تا پردازش داده‌های حافظ حریم خصوصی را انجام دهد. با این حال، میزان داده‌های نیازمند پردازش و محافظت هر روز بیشتر می‌شود. برای مثال، نسل‌شناسان نیاز به جستجوی 3 میلیارد ژنوم شخصی دارند تا بتوانند مشکلات ژنتیکی که عامل دیابت و سرطان را پیدا کنند. متخصصان اپیدمیولوژی باید پایگاه‌داده‌های پزشکی زیادی را که حاوی میلیون‌ها مدارک بیماران هستند را بررسی کنند تا عوامل خطر بیماران را شناسایی کنند. فروشنده‌های آنلاین نیز باید هزاران تراکنش را با فعالیت‌های شبکه‌ی اجتماعی مشتریان به اشتراک بگذارند تا رضایت مشتری را افزایش دهند.

جهت دانلود محصول اینجا کلیک نمایید