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FastGeo: Efficient Geometric Range Queries on Encrypted Spatial Data

机译：FastGeo：加密空间数据的高效几何范围查询

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摘要

Spatial data have wide applications, e.g., location-based services, and geometric range queries (i.e., finding points inside geometric areas, e.g., circles or polygons) are one of the fundamental search functions over spatial data. The rising demand of outsourcing data is moving large-scale datasets, including large-scale spatial datasets, to public clouds. Meanwhile, due to the concern of insider attackers and hackers on public clouds, the privacy of spatial datasets should be cautiously preserved while querying them at the server side, especially for location-based and medical usage. In this paper, we formalize the concept of Geometrically Searchable Encryption, and propose an efficient scheme, named FastGeo, to protect the privacy of clients' spatial datasets stored and queried at a public server. With FastGeo, which is a novel two-level search for encrypted spatial data, an honest-but-curious server can efficiently perform geometric range queries, and correctly return data points that are inside a geometric range to a client without learning sensitive data points or this private query. FastGeo supports arbitrary geometric areas, achieves sublinear search time, and enables dynamic updates over encrypted spatial datasets. Our scheme is provably secure, and our experimental results on real-world spatial datasets in cloud platform demonstrate that FastGeo can boost search time over 100 times.
机译：空间数据具有广泛的应用，例如基于位置的服务和几何范围查询（即，在几何区域内找到点，例如圆形或多边形）是空间数据上的基本搜索功能之一。外包数据的不断增长的需求是将大规模数据集移动到公共云的大规模数据集，包括大型空间数据集。同时，由于内幕攻击者和黑客对公共云的关注，在在服务器端查询时，应谨慎保留空间数据集的隐私，特别是对于基于位置和医疗用途。在本文中，我们正规化几何可搜索的加密的概念，并提出了一个名为FastGeo的有效方案，以保护在公共服务器上存储和查询的客户端空间数据集的隐私。对于FastGeo，这是一种新型的两级搜索加密空间数据，一个诚实但好奇的服务器可以有效地执行几何范围查询，并且正确地返回几何范围内的数据点，而不学习敏感数据点或者这个私人查询。 FastGeo支持任意的几何区域，实现了Sublinear搜索时间，并在加密的空间数据集中启用动态更新。我们的计划是安全的，我们在云平台上的现实空间数据集上的实验结果表明FastGeo可以提高100次搜索时间。

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