프라이버시를 보존하는 유사성 검색은 암호화된 데이터 항목 간의 유사성에 기반하여 잠재적으로 신뢰할 수 없는 호스트로부터 데이터를 검색하는 방법이다. 이러한 환경에서 핵심적인 문제는 여러 데이터 소유자(multiwriter)가 암호화한 데이터에 대해 다수의 사용자(multireader)가 유사한 항목을 검색해 달라고 요청할 때 검색을 지원하는 방법이다. 안타깝게도 기존의 유사성 검색 기법은 사용자가 데이터 소유자와 통신하도록 강제함으로써 이를 해결한다. 그러나 이러한 제한은 상당한 통신 오버헤드를 초래한다. 또한 기존 기법은 결정론적(deterministic) 알고리즘을 사용하여 데이터를 암호화하는데, 이는 데이터의 프라이버시를 침해할 뿐 아니라 의미적 보안(semantic security)의 증명을 복잡하게 만든다. 본 논문에서는 클라우드 저장소에 있는 암호화 데이터에 대해 효율적이고 안전한 multiwriter/multireader 유사성 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법에서 클라우드 서버는 사용자와 데이터 소유자 간의 어떠한 상호작용도 발생시키지 않고 검색을 수행할 수 있다. 따라서 우리는 점근적으로 최적의 통신 비용을 달성한다. 표준 모델에서 데이터 프라이버시에 대한 엄밀한 증명을 제시한다. 이어서 제안된 기법이 데이터 프라이버시에 기반하여 의미적 보안을 달성함을 보인다. INRIA 이미지 데이터셋에 대한 심층 실험은 제안된 기법의 실용성을 입증한다.

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