Private Trajectory Intersection Testing: Is Garbled Circuit Better than Custom Protocols?
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 34، شماره: 4
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 480
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-34-4_012
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1400
چکیده مقاله:
In this paper, two protocols are presented for private intersection detection of two moving objects’ trajectories. Assuming that the movement trajectory of an object can be described by a time-dependent polynomial function, the problem of finding the intersection points is simplified to the problem of finding the common roots of the corresponding polynomials. Thereafter, GrÖbner Basis is used to design a novel secure protocol of finding the common roots of the polynomials. Another protocol is also designed based on the distance computation of two trajectories’ curves. Moreover, we present the complexity analysis of the protocol for private trajectory intersection testing of two moving objects, which is based on GrÖbner Basis. Then, we compare its complexity by the garbled circuit-based protocol for Euclidean Distance Computation of l points. We also prove the security of our proposed protocol, which is based on the distance computation of two curves. Keywords: Private Trajectory Intersection Testing, GrÖbner Basis, Distance Computation, Complexity , Garbled Circuit, Euclidean Distance
کلیدواژه ها:
Private Trajectory Intersection Testing ، GrÖbner Basis ، Distance Computation ، complexity ، Garbled Circuit ، Euclidean Distance
نویسندگان
M. Dehghan
Department of Computer Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
B. Sadeghiyan
Department of Computer Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
E. Khosravian
Department of Mechanical Engineering, Payame Noor University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :