Les chercheurs proposent Onyx, une approche efficiente en coûts pour la recherche de plus proches voisins approximatifs (ANN) disk-oblivious qui équilibre la bande passante et le nombre d'accès en inversant la conception des systèmes ORAM-ANN les plus avancés.
Onyx introduit deux composants co-conçus : Onyx-ANNS utilise une représentation intermédiaire compacte pour élaguer les accès intensifs en bande passante sans nuire au rappel, tandis que Onyx-ORAM emploie une conception d'arbre peu profond sensible à la localité pour réduire le nombre d'accès. Cette approche minimise la consommation de bande passante dans la couche ANN et le nombre d'accès dans la couche ORAM, traitant la surutilisation des ressources SSD observée dans les conceptions précédentes.
Par rapport aux systèmes de recherche ANN disk-oblivious existants, Onyx atteint un coût 1,7−9,9× inférieur et une latence 2,3−12,3× inférieure.