Learning to Reconstruct: Statistical Learning Theory and Encrypted Database Attacks
| Autor: | Kenneth G. Paterson, Marie-Sarah Lacharité, Brice Minaud, Paul Grubbs |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Cornell Tech [New York], Cornell University [New York], Department of Computer Science [Royal Holloway], Royal Holloway [University of London] (RHUL), Construction and Analysis of Systems for Confidentiality and Authenticity of Data and Entities (CASCADE), Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), European Project: 639554,H2020,ERC-2014-STG,aSCEND(2015), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria de Paris, Département d'informatique de l'École normale supérieure (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris) |
| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: |
0303 health sciences
applications Range query (data structures) Database Computer science business.industry TheoryofComputation_GENERAL Approximation algorithm 02 engineering and technology Range query (database) computer.software_genre Encryption GeneralLiterature_MISCELLANEOUS Reduction (complexity) Prefix [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR] 03 medical and health sciences 020204 information systems Statistical learning theory ComputerApplications_GENERAL 0202 electrical engineering electronic engineering information engineering business computer 030304 developmental biology |
| Zdroj: | IEEE Symposium on Security and Privacy IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P) 2019 IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P) 2019, May 2019, San Francisco, United States 2019 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP) |
| DOI: | 10.1109/sp.2019.00030 |
| Popis: | 2019 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP) ISBN:978-1-5386-6660-9 |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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