論文の概要: Hybrid privacy-aware semantic search: SVD-truncated document geometry and CKKS-encrypted query reranking under a restricted threat model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.26373v2
• Date: Sun, 28 Jun 2026 10:30:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-30 13:45:02.043968
• Title: Hybrid privacy-aware semantic search: SVD-truncated document geometry and CKKS-encrypted query reranking under a restricted threat model
• Title（参考訳）: ハイブリッドプライバシ・アウェア・セマンティックサーチ:制限された脅威モデルの下でのSVD対応文書幾何とCKKS暗号化クエリ再ランク
• Abstract要約: 静的文書収集は幾何学的に保護されている。 5エンコーダを備えた100万のドキュメントコーパスでは、リニアデノワ効果である検索品質を秒以下のレイテンシで保護する。 既知の平文攻撃者は、保持次元の約1つのリークペアからプロクリストを反転させることで秘密の回転を回復する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dense embeddings power semantic search and retrieval-augmented generation, yet a leaked vector database also leaks the text behind it, because embeddings can be inverted with high fidelity. Fully homomorphic search is sound but far too slow at million-document scale, while privacy noise degrades ranking before it protects. We study a middle path built on an asymmetry: the static document collection is protected geometrically - each vector is SVD-truncated onto a lower-dimensional subspace and rotated by a secret orthogonal transform held only by the data owner - while the dynamic query is protected cryptographically under CKKS, so an honest-but-curious server never sees query values or similarity scores. We prove a tight lower bound on the reconstruction error of any decoder confined to the protected subspace. On a one-million-document corpus with five encoders the protection preserves - and on the strongest encoders slightly improves - retrieval quality, a linear-denoiser effect, at sub-second latency, while an off-the-shelf inversion attack collapses to the noise floor. We also quantify the boundary: a known-plaintext attacker recovers the secret rotation by orthogonal Procrustes from about as many leaked pairs as the retained dimension. The same asymmetric geometry doubles as a privacy-preserving semantic data-loss-prevention primitive for LLM firewalls: a server holding only the protected vectors detects whether a candidate matches a confidential reference corpus at near parity with a plaintext detector, degrading gracefully under text obfuscation. We state the limits plainly: query confidentiality is cryptographic, but document protection rests on SVD truncation and a secret rotation that form an empirical obfuscation layer, not a cryptographic primitive, under a clearly delimited threat model.
• Abstract（参考訳）: Denseの埋め込みは、パワーセマンティック検索と検索拡張生成を提供するが、リークされたベクトルデータベースは、その背後にあるテキストをリークする。 完全な同型検索は健全だが、100万ドキュメントの規模では遅すぎる。 静的な文書収集は幾何学的に保護され、各ベクトルは低次元のサブ空間上にSVDで切り替わり、データ所有者が保持する秘密直交変換によって回転される。 保護部分空間に制限されたデコーダの復元誤差に対して, 厳密な下限を証明した。 5つのエンコーダを持つ100万のドキュメントコーパスでは、保護が(最強エンコーダでは)わずかに改善され、リニアデノワザ効果である検索品質がサブ秒レイテンシで向上し、オフザシェルフ反転攻撃がノイズフロアに崩壊する。 既知の平文攻撃者は、保持次元の約1つのリーク対から直交プロクリストによって秘密の回転を復元する。 保護されたベクトルのみを保持するサーバは、候補が秘密参照コーパスとほぼ同等に平文検出器と一致するかどうかを検出し、テキスト難読化の下で優雅に劣化する。 クエリの機密性は暗号的だが、文書の保護はSVDの切り離しと、暗号化プリミティブではなく経験的な難読化層を形成する秘密の回転にかかっている。

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