論文の概要: Secure Query Processing with Linear Complexity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13492v2
- Date: Tue, 23 Apr 2024 13:00:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 18:56:32.405671
- Title: Secure Query Processing with Linear Complexity
- Title(参考訳): 線形複雑度を用いたセキュアクエリ処理
- Authors: Qiyao Luo, Yilei Wang, Wei Dong, Ke Yi,
- Abstract要約: 我々は、セキュアなマルチパーティ計算モデル(MPC)の下で、線形複雑性(実行時間と通信の両方において)を持つ最初のプロトコルであるLINQを提示する。
また、リニアな複雑さを保ちながら、多くのセレクトジョイントクエリである、すべてのフリーコンネックスクエリをサポートするように拡張することもできる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.922954692786263
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present LINQ, the first join protocol with linear complexity (in both running time and communication) under the secure multi-party computation model (MPC). It can also be extended to support all free-connex queries, a large class of select-join-aggregate queries, still with linear complexity. This matches the plaintext result for the query processing problem, as free-connex queries are the largest class of queries known to be solvable in linear time in plaintext. We have then built a query processing system based on LINQ, and the experimental results show that LINQ significantly outperforms the state of the art. For example, it can finish a query on three relations with an output size of 1 million tuples in around 100s in the LAN setting, while existing protocols that support the query cannot finish in an hour. Thus LINQ brings MPC query processing closer to practicality.
- Abstract(参考訳): 我々は、セキュアなマルチパーティ計算モデル(MPC)の下で、線形複雑で(実行時間と通信の両方において)最初の結合プロトコルLINQを提示する。
また、リニアな複雑さを保ちながら、選択結合集約クエリの大規模なクラスである、すべてのフリーコネックスクエリをサポートするように拡張することもできる。
これは、クエリ処理の問題に対する平文結果と一致し、フリーコンネックスクエリは、平文の線形時間で解決できることが知られているクエリの最大のクラスである。
そして、LINQに基づくクエリ処理システムを構築しました。
例えば、LAN設定で約100秒間に100万タプルの出力サイズで3つの関係でクエリを終了できるが、クエリをサポートする既存のプロトコルでは1時間で終了できない。
したがってLINQは、MPCクエリ処理を実用性に近づける。
関連論文リスト
- UQE: A Query Engine for Unstructured Databases [71.49289088592842]
構造化されていないデータ分析を可能にするために,大規模言語モデルの可能性を検討する。
本稿では,非構造化データ収集からの洞察を直接問合せ,抽出するUniversal Query Engine (UQE)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-23T06:58:55Z) - Optimizing LLM Queries in Relational Workloads [58.254894049950366]
本稿では,LLMをリレーショナルクエリ内で実行する解析処理に対して,LLM(Large Language Models)推論を最適化する方法を示す。
私たちはこれらの最適化をApache Sparkで実装し、vLLMをバックエンドとして提供しています。
実データセット上の多様なLLMベースのクエリのベンチマークで、エンドツーエンドのレイテンシを最大4.4倍改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-09T07:01:44Z) - Semantic Decomposition of Question and SQL for Text-to-SQL Parsing [2.684900573255764]
本稿では,sqlクエリを単純かつ正規のサブクエリに体系的に分解するモジュール型クエリプラン言語(QPL)を提案する。
実験の結果,QPLは意味論的に等価なクエリに対して,テキスト対QPLよりも有効であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-20T15:13:34Z) - Allies: Prompting Large Language Model with Beam Search [107.38790111856761]
本研究では,ALIESと呼ばれる新しい手法を提案する。
入力クエリが与えられた場合、ALLIESはLLMを活用して、元のクエリに関連する新しいクエリを反復的に生成する。
元のクエリのスコープを反復的に精錬して拡張することにより、ALLIESは直接検索できない隠れた知識をキャプチャし、利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T06:16:44Z) - Reverse Engineering of Temporal Queries Mediated by LTL Ontologies [8.244587597395936]
データベースクエリのリバースエンジニアリングでは、与えられた回答と非回答の集合からクエリを構築することを目指している。
時間スタンプデータに対して線形時間論理の正のフラグメントで定式化されたクエリに対して,このクエリ・バイ・サンプル問題について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-02T08:27:39Z) - Large Language Models are Strong Zero-Shot Retriever [89.16756291653371]
ゼロショットシナリオにおける大規模検索に大規模言語モデル(LLM)を適用するための簡単な手法を提案する。
我々の手法であるRetriever(LameR)は,LLM以外のニューラルモデルに基づいて構築された言語モデルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-27T14:45:55Z) - Parallel Instance Query Network for Named Entity Recognition [73.30174490672647]
名前付きエンティティ認識(NER)は自然言語処理の基本課題である。
最近の研究は、名前付きエンティティ認識を読み取り理解タスクとして扱い、エンティティを抽出するためにタイプ固有のクエリを手動で構築している。
本稿では,グローバルかつ学習可能なインスタンスクエリを並列に抽出するParallel Instance Query Network (PIQN)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-20T13:01:25Z) - SPARQLing Database Queries from Intermediate Question Decompositions [7.475027071883912]
自然言語の質問をデータベースクエリに変換するために、ほとんどのアプローチは、完全に注釈付けされたトレーニングセットに依存している。
データベースの中間問題表現を基盤として,この負担を軽減する。
我々のパイプラインは、自然言語質問を中間表現に変換するセマンティックと、訓練不能なトランスパイラをQLSPARクエリ言語に変換する2つの部分から構成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-13T17:57:12Z) - Dual Reader-Parser on Hybrid Textual and Tabular Evidence for Open
Domain Question Answering [78.9863753810787]
世界の知識は構造化データベースに保存されている。
クエリ言語は、複雑な推論を必要とする質問に答えるだけでなく、完全な説明可能性を提供することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-05T22:04:13Z) - Bounded-Memory Criteria for Streams with Application Time [0.0]
境界メモリ計算可能性は、ストリーム上の実行可能な計算を扱うAIやデータベースの領域において、引き続き焦点を絞っている。
本研究は,アプリケーション時間付きストリーム上でのSPJクエリのメモリ境界計算可能性の基準を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-30T12:05:04Z) - When is Ontology-Mediated Querying Efficient? [10.971122842236024]
関係データベース上でのオントロジーによるクエリの評価について検討する。
OMQ のクラスの特徴として,複雑な組み合わせによるトラクタブルなクラスを提供しています。
また、与えられた OMQ が有界木幅の OMQ に等しいかどうかを決定する複雑さについても検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-17T16:32:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。