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- HSNZ7F accessRights PUBLIC @default.
- HSNZ7F bibliographicCitation "Cong, Kelong; Geelen, Robin; Kang, Jiayi; Park, Jeongeun, 2025, "Replication Data for: Revisiting Oblivious Top-k Selection with Applications to Secure k-NN Classification", https://doi.org/10.48804/HSNZ7F, KU Leuven RDR, V1" @default.
- HSNZ7F contributor 0000-0003-4684-3532 @default.
- HSNZ7F created "2025-04-24T07:14:52Z" @default.
- HSNZ7F creator 0000-0002-0557-3540 @default.
- HSNZ7F creator 0000-0002-1093-7978 @default.
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- HSNZ7F creator 0000-0003-4684-3532 @default.
- HSNZ7F description "De code implementeert een homomorf Top-k-selectiealgoritme en een applicatie om de classificatie van de meest nabije buren te beveiligen. Meer specifiek past onze methode een nieuwe truncatietechniek toe op het oneven sorteeralgoritme van Batcher. Dit alles gebeurt op een onbewuste manier, omdat de onderliggende gegevens versleuteld zijn. Onze experimentele resultaten tonen een snelheid van maximaal 47 keer (niet verantwoordelijk voor het verschil in CPU) in vergelijking met een vorige veilige k-dichtstbijzijnde buren classifier." @default.
- HSNZ7F description "Der code implementiert einen homomorphen top-k-selektionsalgorithmus und eine anwendung, um die k-nächste nachbarn-klassifizierung zu sichern. Genauer gesagt wendet unsere Methode eine neue Abschneidetechnik auf Batchers ungeraden Sortieralgorithmus an. All dies geschieht auf vergessene Weise, da die zugrunde liegenden Daten verschlüsselt sind. Unsere experimentellen Ergebnisse zeigen eine bis zu 47-fache Beschleunigung (ohne Berücksichtigung der CPU-Unterschiede) im Vergleich zu einem früheren Klassifikator für sichere k-nächste Nachbarn." @default.
- HSNZ7F description "Le code implémente un algorithme de sélection Top-k homomorphe et une application pour sécuriser la classification des voisins les plus proches. Plus précisément, notre méthode applique une nouvelle technique de troncation à l'algorithme de tri impair-même de Batcher. Tout cela est fait de manière inconsciente, car les données sous-jacentes sont cryptées. Nos résultats expérimentaux montrent une accélération allant jusqu'à 47 fois (sans tenir compte de la différence de CPU) par rapport à un précédent classificateur sécurisé k-nearest neighbors." @default.
- HSNZ7F description "The code implements a homomorphic Top-k selection algorithm and an application to secure k-nearest neighbors classification. More specifically, our method applies a new truncation technique to Batcher's odd-even sorting algorithm. All of this is done in an oblivious manner, because the underlying data is encrypted. Our experimental results show a speedup of up to 47 times (not accounting for difference in CPU) compared to a previous secure k-nearest neighbors classifier." @default.
- HSNZ7F identifier "doi:10.48804/HSNZ7F" @default.
- HSNZ7F issued "2025-04-25T14:21:59Z" @default.
- HSNZ7F modified "2025-04-25T14:21:59Z" @default.
- HSNZ7F publisher 0419052173 @default.
- HSNZ7F subject "Computer engineering, information technology and mathematical engineering" @default.
- HSNZ7F subject "Electrical and electronic engineering" @default.
- HSNZ7F title "Données de réplication pour: Revisiter la sélection inconsciente du top-k avec des applications pour sécuriser la classification k-NN" @default.
- HSNZ7F title "Replicatiegegevens voor: Onduidelijke top-k-selectie opnieuw bekijken met toepassingen om k-NN-classificatie te beveiligen" @default.
- HSNZ7F title "Replication Data for: Revisiting Oblivious Top-k Selection with Applications to Secure k-NN Classification" @default.
- HSNZ7F title "Replikationsdaten für: Revisiting Oblivious Top-K-Auswahl mit Anwendungen zur Sicherung der k-NN-Klassifizierung" @default.
- HSNZ7F citedBy genid68368 @default.
- HSNZ7F type Dataset @default.
- HSNZ7F contactPoint genid68369 @default.
- HSNZ7F keyword "Top-k" @default.
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- HSNZ7F keyword "homomorphic" @default.
- HSNZ7F landingPage HSNZ7F @default.
- HSNZ7F theme TECH @default.
- HSNZ7F version "1" @default.