外包空间数据库中反向k近邻查询验证

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mcusun
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
在外包空间数据库模式下,数据持有者委托第三方数据发布者代替它来管理数据并且执行查询.当发布者受到攻击或者由于自身的不安全性,它可能返回不正确的查询结果给用户.基于已有的反向k近邻(ReversekNearestNeighbor,RkNN)查询方法,采用将反向k近邻查询验证转化成k近邻查询验证和范围查询验证的思想,提出一种反向k近邻查询验证的方法,并且设计了相应的算法,用于验证返回给客户端结果的正确性(没有结果点被篡改),有效性(结果点都满足用户的查询要求)和完整性(没有遗漏符合查询要求的结果点).实验验证
其他文献
“吉农玉876”是吉林农业大学于2008年组配而成的玉米杂交种。在2010—2011年吉林省区域试验中平均产量10 556.4 kg/hm2,比对照品种“吉单27”增产5.9%。2011年生产试验中平
期刊
2010年9月21日至10月20日,国家计算机网络入侵防范中心发布漏洞总奈目为374条,漏洞总数比上月增长了6.86%.其中威胁级别为“紧急”的有81条,“高”级别的有47条,“中”级别的
期刊
建筑现场施工如果缺乏全方位的施工管理,那么很有可能将会陷入混乱,同时也无法保障最根本的施工安全.但从目前来看,与建筑现场施工密切相关的施工管理并没有真正实现完善,在
非负矩阵分解是一个新的特征提取方法,基于非矩阵分解的理论,提出了具有正交性的投影轴的计算方法和具有统计不相关性的投影轴的计算方法。与原非负矩阵分解方法,提出的方法在某种程度上是降低了特征矢量之间的统计相关性,并且提高识别率。通过在ORL人脸库和YALE人脸库上进行实验,结果表明提出的两种特征提取方法在识别率方面整体上好于原非负矩阵分解特征提取(NMF)方法,甚至超过主成分分析(PCA)法。
随着我国经济的发展,人们的生活质量有了显著的提高.而建筑行业作为我国经济建设中的一项基础工程,在施工管理与绿色建筑施工管理方面之间的探讨也得到了社会的广泛关注.施工
期刊
当前BIM技术在建筑领域广泛应用,影响建筑行业的每个环节,作为施工企业,在建筑工程升级转型的大背景下,有效利用BIM技术,提升施工企业造价管理水平已成为当务之急.本文从BIM