O2N2:双重不经意ANN搜索框架提出
热点事件持续更新
O2N2:双重不经意ANN搜索框架提出
1 篇报道1 个报道来源17 小时前更新
先了解这件事
AI 综述
Zhechen Li 等人提出双重不经意近似最近邻(ANN)搜索框架 O2N2。该框架在随机旋转的 k-d 树森林中执行单路径搜索,用基于指针的 Circuit ORAM 存储搜索结构,并对每个访问到的叶节点执行不经意选择网络。 据论文介绍,O2N2 的目标是同时隐藏查询内容和访问模式,使 ANN 搜索过程对服务方保持不经意。上述设计能否达到这一效果,取决于论文后续给出的安全性与效率评估。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展11月3日 00:38
O2N2:高效双重不经意近似最近邻搜索框架报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv 隐私论文O2N2:高效双重不经意近似最近邻搜索框架
O2N2 是一个双重不经意近似最近邻(ANN)搜索框架,基于随机旋转 k-d 树森林中的单路径搜索,用基于指针的 Circuit ORAM 存储搜索结构,并对每个访问叶节点执行不经意选择网络。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。