Resumen

La externalización de datos en la nube es adoptada por cada vez más empresas y particulares debido a las ganancias provenientes del intercambio de datos y la computación paralela, elástica y bajo demanda. Sin embargo, obliga a los propietarios de datos a perder el control de sus propios datos, lo que ocasiona problemas de preservación de la privacidad en datos sensibles. La clasificación es una operación común en muchas áreas, como el aprendizaje automático, la recomendación de servicios y la consulta de datos. Es un desafío implementar la clasificación que preserva la privacidad sobre datos encriptados sin filtrar la privacidad de datos sensibles. En este documento, proponemos algoritmos de clasificación que preservan la privacidad basados en el mapa logístico. Se construyen códigos comparables seguros mediante funciones de mapa logístico, que pueden ser utilizados para comparar los elementos de datos encriptados correspondientes incluso sin conocer sus valores de texto plano. Los propietarios de datos encriptan primero sus datos y generan los códigos comparables correspondientes para luego externalizarlos a

• Materias:Cifrado de búsqueda Ataque criptográfico Seguridad en Internet
• Subjects:Search encryption Cryptographic attack Internet Security
• Palabras claves:Externalización; Intercambio de datos; Preservación de la intimidad; Algoritmos de clasificación; Datos cifrados; Servidores en nube
• Keywords:Outsourcing; Data sharing; Privacy-preserving; Sorting algorithms; Encrypted data; Cloud servers