55、EPiC与节俭通用构造算法解析

EPiC与节俭通用构造算法解析

在云计算和数据处理领域，数据隐私保护和高效并发处理是两个重要的研究方向。本文将介绍EPiC（Efficient Privacy-Preserving Counting for MapReduce）和节俭通用构造算法，探讨它们在数据处理和并发实现中的应用。

EPiC：高效隐私保护计数算法

EPiC是一种用于MapReduce的高效隐私保护计数算法，其主要目标是在保护外包数据隐私的同时，实现模式计数的功能。通过“ somewhat homomorphic”加密机制，EPiC能够确保云服务提供商在处理数据时，无法获取外包数据的任何信息以及执行的查询内容。

性能评估

• 记录数量影响 ：在处理时间不变的情况下，记录数量的增加会使EPiC的计数时间增长。然而，即使对于小记录（如100KB），与非隐私保护计数相比，EPiC的开销仍低于20%，这表明EPiC即使在处理小患者记录时也具有较高的效率。
• 多字段影响 ：为研究将单个可计数字段D转换为不同大小的多个字段的效率，进行了数据集大小为100GB的实验，总域大小设置为|D| = 1024（10位）。比较了三种情况：
  • 将D转换为10个单二进制字段；
  • 将D转换为5个2位的四进制字段；
  • 将D转换为3个分别为3位、3位和4位的字段。
    实验结果表明，GF(2)算术化方法性能最佳。
• 查询类型影响 ：为评估不同