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English(EN) Hybrid privacy-aware semantic search: SVD-truncated document geometry and CKKS-encrypted query reranking under a restricted threat model

混合新方法增强语义搜索隐私性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的隐私感知语义搜索方法，在数据保护和搜索性能之间取得平衡。该方法使用奇异值分解（SVD）将文档嵌入截断到低维子空间，并对文档集合应用秘密正交变换。然后使用CKKS同态加密方案加密查询，确保诚实但好奇的服务器永远看不到查询值或相似度分数。这种混合策略在亚秒级延迟下保持检索质量，并为LLM防火墙提供了一种隐私保护的语义数据丢失预防原语。 AI

影响 这项研究为保护语义搜索应用中的敏感数据提供了一个实际解决方案，可能有助于在保密数据集上更广泛地采用检索增强生成。

排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了语义搜索和隐私的新技术方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.IR (Information Retrieval) TIER_1 English(EN) · Sergey Kurilenko ·

    混合隐私感知语义搜索：SVD截断文档几何与CKKS加密查询重排在受限威胁模型下

    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 privac…

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