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【2h】

Privacy-preserving access to big data in the cloud

机译:隐私保护的云中大数据访问

摘要

Cloud storage can simplify data management and reduce data maintenance costs. However, many users and companies hesitate to move their data to cloud storage because of security and privacy concerns about third-party cloud service providers. Oblivious RAM (ORAM) aims to enable privacy-preserving access to data stored in the cloud. This article offers a tutorial on ORAM and surveys recent literature. The authors also study the access load-balancing problem when applying ORAM to big data in the cloud. They propose heuristic algorithms to achieve access load balancing in both static and dynamic deployments.
机译:云存储可以简化数据管理并降低数据维护成本。但是,由于第三方云服务提供商对安全性和隐私的担忧,许多用户和公司不愿将其数据移至云存储。遗忘RAM(ORAM)旨在实现对存储在云中的数据的隐私保护访问。本文提供了有关ORAM的教程,并调查了最近的文献。作者还研究了将ORAM应用到云中的大数据时的访问负载平衡问题。他们提出了启发式算法,以实现静态和动态部署中的访问负载平衡。

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