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本文概述了不经意关键词检索在隐私计算中的重要性，介绍了该技术的任务定义、相关任务及其关系，并详细解析了三种典型技术路线：基于不经意多项式评估、不经意伪随机函数和Key-Value Store。此外，文章还探讨了该技术面临的实时检索、数据库动态变化、多条件检索和隐藏检索结果的后处理等挑战，以及未来的发展趋势。
摘要
随着数据成为新型生产要素,数据流通的需求日益增长。但是,数据中存在的隐私信息会在流通过程中面临泄露风险。隐私计算可以在满足隐私保护约束的同时促进数据价值的释放,而不经意关键词检索是隐私计算的基础任务,对隐私计算的落地应用至关重要。对不经意关键词检索的任务定义以及相关任务进行了介绍,详细解析了目前不经意关键词检索的典型技术路线,最后对不经意关键词检索面临的技术挑战以及未来发展趋势进行了分析与探讨。
关键词： 不经意检索; 信息检索; 隐私计算
0 引言
在信息技术高速发展的数字经济时代,数据的有效利用对推动经济发展、改善社会生活有着重大意义。中共中央、国务院《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确指出数据将与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列
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