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MuSE: Multimodal Searchable Encryption for Cloud Applications

机译：MuSE：针对云应用程序的多模式可搜索加密

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摘要

In this paper we tackle the practical challenges of searching encrypted multimodal data (i.e., data containing multiple media formats simultaneously), stored in public cloud servers, with reduced information leakage. To this end we propose MuSE, a Multimodal Searchable Encryption scheme that, by combining only standard cryptographic primitives and symmetric-key block ciphers, allows cloud-backed applications to dynamically store, update, and search multimodal datasets with privacy and efficiency guarantees. As searching encrypted data requires a tradeoff between privacy and efficiency, we also propose a variant of MuSE that resorts to partially homomorphic encryption to further reduce information leakage, but at the cost of additional computational overhead. Both schemes are formally proven secure and experimentally evaluated regarding performance and search precision. Experiments with realistic datasets show that our contributions achieve interesting levels of efficiency and privacy, making MuSE particularly suitable for practical application scenarios.
机译：在本文中，我们解决了搜索存储在公共云服务器中的加密多模式数据（即同时包含多种媒体格式的数据）时遇到的实际挑战，同时减少了信息泄漏。为此，我们提出了MuSE，一种多模式可搜索加密方案，该方案通过仅组合标准密码原语和对称密钥块密码，允许云支持的应用程序在具有隐私和效率保证的情况下动态存储，更新和搜索多模式数据集。由于搜索加密数据需要在隐私和效率之间进行权衡，因此，我们还提出了MuSE的一种变体，该变体采用部分同态加密来进一步减少信息泄漏，但以额外的计算开销为代价。两种方案都经过正式证明是安全的，并在性能和搜索精度方面进行了实验评估。使用现实数据集进行的实验表明，我们的贡献达到了令人感兴趣的效率和隐私级别，使MuSE特别适合于实际应用场景。

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