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首页> 外文期刊>IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics >Secure Wavelet Matrix: Alphabet-Friendly Privacy-Preserving String Search for Bioinformatics
【24h】

Secure Wavelet Matrix: Alphabet-Friendly Privacy-Preserving String Search for Bioinformatics

机译：安全小波矩阵：字母友好的隐私保护字符串搜索生物信息学

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Biomedical data often includes personal information, and the technology is demanded that enables the searching of such sensitive data while protecting privacy. We consider a case in which a server has a text database and a user searches the database to find substring matches. The user wants to conceal his/her query and the server wants to conceal the database except for the search results. The previous approach for this problem is based on a linear-time algorithm in terms of alphabet size $mathbf{|Sigma |}$|Sigma|, and it cannot search on the database of large alphabet such as biomedical documents. We present a novel algorithm that can search a string in logarithmic time of $mathbf{|Sigma |}$|Sigma|. In our algorithm, named secure wavelet matrix (sWM), we use an additively homomorphic encryption to build an efficient data structure called a wavelet matrix. In an experiment using a simulated string of length 10,000 whose alphabet size ranges from 4 to 1024, the run time of the sWM was up to around two orders of magnitude faster than that of the previous method. sWM enables the searching of a private database efficiently and thus it will facilitate utilizing sensitive biomedical information.
机译：生物医学数据通常包括个人信息，因此需要一种能够在保护隐私的同时搜索此类敏感数据的技术。我们考虑一种情况，其中服务器具有文本数据库，而用户搜索数据库以查找子字符串匹配项。用户想要隐藏他/她的查询，而服务器想要隐藏数据库（搜索结果除外）。解决此问题的先前方法基于字母大小$ mathbf {| Sigma |} $ | Sigma |的线性时间算法，因此无法在大字母数据库（例如生物医学文档）中进行搜索。我们提出了一种新颖的算法，该算法可以在对数时间$ mathbf {| Sigma |} $ | Sigma |中搜索字符串。在我们的算法中，称为安全小波矩阵（sWM），我们使用加法同态加密来构建称为小波矩阵的高效数据结构。在使用长度为10,000且字母大小范围为4到1024的模拟字符串的实验中，sWM的运行时间比以前的方法快大约两个数量级。 sWM可以有效地搜索私有数据库，因此将有助于利用敏感的生物医学信息。

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