PCPIR-V：基于Spark的并行隐私保护近邻查询算法

• 作 者: 邓诗卓 姚继涛 王波涛 陈月梅 袁野 李艳辉 王国仁
• 机 构: 东北大学计算机科学与工程学院
• 出 处: 网络与信息安全学报
• 发表日期: 2016年5期
• 关键词: 查询隐私保护 基于计算能力的隐私信息检索 SPARK 基于位置服务 query privacy protection computational private
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目（No.61173030,No.61272181,No.61272182,No.61332014,No.61370154,No.61332006）

针对面向大数据的隐私保护查询效率低问题,利用CPIR保护程度高,实现了基于Spark的并行CPIR空间近邻查询隐私保护算法PCPIR-V,提出了基于Row和Bit的并行策略,同时提出并实现了基于聚类的PCPIR-V的缓存优化技术。利用均匀分布、高斯分布和真实数据对PCPIR-V进行了测试验证,在40个核心范围内,PCPIR-V具有良好的扩展性,PCPIR-V缓存优化技术计算时间与朴素PCPIR-V时间相比,平均减少了20%。