63、数据外包中的保密与最小化碎片问题

数据外包中的保密与最小化碎片问题

在数据外包场景中，如何在保证数据保密性的同时，最小化数据所有者的工作量是一个关键问题。本文将探讨数据碎片化的正确性定义、不同的碎片化指标、通用的建模方法以及相应的启发式算法。

1. 碎片化正确性定义

碎片化的正确性定义包含三个条件：
- 完整性 ：所有者存储的碎片 (F_o) 和存储服务器存储的碎片 (F_s) 的并集等于关系 (R)，即 (F_o \cup F_s = R)。
- 保密性 ：所有的保密性约束 (c) 都不完全包含在 (F_s) 中，即 (\forall c \in C_f, c \not\subseteq F_s)。
- 非冗余性 ：(F_o) 和 (F_s) 的交集为空，即 (F_o \cap F_s = \varnothing)。

我们的目标是找到一个满足上述条件的碎片化方案，同时最小化所有者的工作量。所有者的工作量可以用一个权重函数 (w) 来表示，该函数以碎片对 (\langle F_o, F_s \rangle) 为输入，返回所有者管理 (F_o) 所产生的存储和/或计算负载。

2. 碎片化指标

不同的场景可能适用不同的碎片化指标，以下是四种可能的场景及其对应的权重函数：
| 场景 | 指标 | 权重函数 |
| — | — | — |
| Min - Attr | 最小化所有者存储的属性数量 | (w_a(F) = card(F_o)) |
| Min - Size | 最小化所有者存储的属性