فهرس مفتوح لأكثر من 800 ألف مرجع عربي، وبحث في أكثر من 300 مليون مرجع أجنبي
Optimizing encrypted search in the cloud using autoencoder-based query approximation
- المؤلفون
- Mahmoud Elshabrawy Mohamed؛ Khaled Alosman
- المصدر
- Baghdad Science Journal
- السنة
- 2024
- النوع
- مقالة
- المجال
- علوم الحاسب
- الترخيص
- CC BY 4.0
الملخص
يتيح البحث المشفر الاستعلام الخاص عبر البيانات السرية. ومع ذلك، فإن التشفير يأتي بتكلفة باهظة للكفاءة. يوفر هذا البحث تحليلاً موسعاً لاستخدام تقريب الاستعلام القائم على الترميز الذاتي لتحسين سرعة ودقة البحث المشفر في السحابة. من خلال التجارب الشاملة على مجموعات البيانات الحقيقية، نقدم رؤى جديدة في تحسين النموذج واستراتيجيات التدريب والمبادلات الناشئة عن النشر. توجه نتائجنا تحسين الصلة والكفاءة والأمان. نقترح إطار عمل يقوم بتدريب مرمز ذاتي على مجموعة البيانات لترميز السجلات في تمثيل مكثف. وقت الب…
الملخص منقول بترخيص CC BY 4.0، وحقوقه لأصحابه. النص الكامل في الروابط أدناه.
الاستشهاد
Mahmoud Elshabrawy Mohamed, Khaled Alosman (2024). Optimizing encrypted search in the cloud using autoencoder-based query approximation. Baghdad Science Journal. https://doi.org/10.21123/bsj.2024.10215