Uma versão não-interativa do k-NN sobre dados cifrados - Pereira, Hilder V. L.; Aranha, Diego F. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2016: Anais do XVI Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/sbseg.2016.19310, 2016)
Tarefas de aprendizagem de máquina normalmente exigem que grandes quantidades de dados sensíveis sejam compartilhados, o que é notoriamente intrusivo em termos de privacidade. Terceirizar esta computação para a nuvem requer que o servidor seja confiável, introduzindo um requisito de segurança não realista. Neste trabalho, propomos uma versão do classificador k-NN que pode ser executada na nuvem sobre dados cifrados de uma forma não interativa, combinando cifração que preserva a ordem e criptografia homomórfica. De acordo com nossos experimentos, a versão sobre dados cifrados alcança a mesma precisão que a convencional, mas com impactos consideráveis no desempenho original. Contudo, a penalidade de desempenho não é proibitiva e a solução continua viável para uso prático, quando as propriedades de segurança adicionais fornecidas são examinadas em detalhe. Em particular, o servidor em nuvem não precisa ser confiável para além da execução correta do protocolo e, como todos os dados recebidos são cifrados, o servidor não aprende os valores do conjunto de dados, o número de classes, os vetores a serem classificados nem as classes a eles atribuídas.