Resumen

Las factorizaciones QR y LU son dos métodos matemáticos básicos para la descomposición y reducción de dimensionalidad de matrices a gran escala. Sin embargo, son demasiado complicados para ser ejecutados por un cliente limitado debido a los grandes volúmenes de datos. Externalizar la computación permite a un cliente delegar las tareas a un servidor en la nube con recursos potentes y, por lo tanto, reduce en gran medida el costo de computación del cliente. Sin embargo, los métodos anteriores de externalización de factorizaciones QR y LU necesitan múltiples interacciones entre el cliente y el servidor en la nube o tienen baja precisión y eficiencia en aplicaciones de matrices a gran escala. En este artículo, proponemos un algoritmo de externalización no interactivo y eficiente para las factorizaciones QR y LU a gran escala. El esquema propuesto se basa en el método de perturbación específica que incluye una serie de matrices consecutivas y dispersas, las cuales se pueden utilizar para proteger la matriz original y obtener los resultados de las factorizaciones. La generación e inversión de

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Factorizaciones; Matrices a gran escala; Externalización del cálculo; Servidor en nube; Método de perturbación; Matrices dispersas
• Keywords:Factorizations; Large-scale matrices; Outsourcing computation; Cloud server; Perturbation method; Sparse matrices