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Schnelle Phrasensuchtechnik in Cloud-Daten
Details
In den letzten Jahren haben sich viele Forscher von den Vorteilen des Cloud Computing begeistern lassen. Trotz der zahllosen Vorteile der Cloud-Technologien haben sich die Forscher auch Gedanken über deren Sicherheit und Datenschutz gemacht. Vor allem die Speicherung und Sicherheit vertraulicher Dokumente sowie die Wahrung der Privatsphäre in Datensätzen bei der Vorbereitung angemessener Abrufe und anderer Suchtechniken wurden als eines der Hauptprobleme in diesem Bereich erkannt. Um diese Probleme zu lösen, haben viele Forscher Techniken und Strategien vorgeschlagen, die sich meist mit der konjunktiven Schlüsselwortsuche und nicht mit einem Phrasensuchschema befassen. Dies führt zu Schwierigkeiten bei der Identifizierung der Phrasen, und einige der vorhandenen Algorithmen zur Phrasensuche erfordern mehr Speicherkosten als andere konjunktive Schlüsselworttechniken. Das Protokoll bietet eine Lösung, indem es einen neuartigen Ansatz im Bereich der verschlüsselten Suche einführt, der es dem System zur schnellen Phrasensuche ermöglicht, einfacher zu arbeiten. Die vorgeschlagene Arbeit nutzt die unglaubliche Bloom-Filter-Technologie mit n-Grammen. Die Technik legt den Schwerpunkt auf die Antwortzeit, indem sie das angeforderte Dokument liefert und einen Angriff auf die Einschlussrelation abwehrt.
Autorentext
La Dra. Krishna Keerthi Chennam cuenta con más de 15 años de experiencia en docencia e investigación. Obtuvo su B.Tech y M.Tech de JNTUH y Ph.D de Gitam (Deemed to be University), Hyderabad. Completó AWS Certified Solution Architect- Associate Certification de Amazon, Power-Bi de Microsoft y facilitador aprobado de google cloud.
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- GTIN 09786205649084
- Genre Analysis
- Anzahl Seiten 80
- Herausgeber Verlag Unser Wissen
- Gewicht 137g
- Untertitel - Verwendung der Bloom-Filter-Technik
- Autor Krishna Keerthi Chennam , Ravi Prakash Reddy I
- Titel Schnelle Phrasensuchtechnik in Cloud-Daten
- ISBN 978-620-5-64908-4
- Format Kartonierter Einband
- EAN 9786205649084
- Jahr 2023
- Größe H220mm x B150mm x T5mm
- Sprache Deutsch