ЗАПРОСЫ К БАЗАМ ДАННЫХ С СОХРАНЕНИЕМ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИ И АНАЛИЗ ДАННЫХ

Аннотация

Увеличение объема данных облачных хранилищ и распределенных внешних источников данных обостряет проблему обеспечения конфиденциальности доступа к данным. Прежде всего, это касается правительственных, финансовых и медицинских информационных систем, где происходит обработка персонализированных сведений о пользователях. Нарушение конфиденциальности в этих системах может привести к серьезным юридическим и экономическим последствиям, а также к утечкам чувствительных данных. Данная исследовательская работа предоставляет систематический обзор современных моделей, методов и алгоритмов конфиденциальной обработки запросов.

В работе рассматриваются ключевые концепции, затрагивающие дифференциальную конфиденциальность, алгоритмы обработки запросов kNN (k Nearest Neighbor) - k ближайших соседей и криптографические протоколы. Выявлены исследования по интеграции блокчейн-технологий, онтологических моделей с проблемами конфиденциальности запросов. Проведен анализ существующих подходов к оптимизации запросов с учетом конфиденциальности, выявлены основные тенденции и определены перспективные направления исследований.

Методология систематического обзора соответствует стандарту PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses), для визуализации библиометрических сетей использована программа Vosviewer. Всесторонний поиск проводился в базах данных Web of Science и ResearchRabbit с использованием релевантных ключевых слов, отражающих специфику и цели исследования. На финальном этапе анализа были отобраны 14 научных публикаций, полностью соответствующих тематике и задачам обзора. Полученные результаты позволяют лучше понимать текущее состояние исследований в данной области и могут быть полезны при разработке более эффективных и безопасных механизмов обработки запросов с последующим анализом данных.