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Privacy Preserving Methods for Outsourced Computation

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Descripción del Proyecto

If cloud providers are untrusted (for many reasons), outsourcing data intensive

computation such as database services and data mining to public clouds raises privacy

concerns. The primary purpose of this assignment is to understand the data privacy

(confidentiality) problem with outsourced computation in public clouds, and implement

several methods to mitigate this problem. This project consists of two parts. (1)

Multiplication perturbation methods for outsourced data mining; and (2) Cryptoindex

for outsourced database services.

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