基于相似查询树的快速密文检索方法

发布时间：2018-01-17 01:23

本文关键词：基于相似查询树的快速密文检索方法　出处：《软件学报》2016年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：随着云计算的广泛应用,数据中心的数据量急速增加;同时,用户文档通常包含隐私敏感信息,需要先加密然后上传到云服务器.面对如此大量的密文数据,现有技术在大数据量的密文数据上的检索效率很低.针对这一问题,提出在大数据下的基于相似查询树的密文检索方法(MRSE-SS).该方法通过设置聚类中心和成员之间的最大距离对文档向量进行聚类,并把中心向量看成n维超球体的球心,最大距离作为半径,再逐步将小聚类聚合成大聚类.使用该方法构建的密文文档集合,在查询阶段,仅需检索查询向量相邻的聚类即可获得理想的查询结果集合,从而提高了密文检索的效率.以《软件学报》最近10年的论文作为样本进行了实验,数据集中选取2 900篇文档和4 800个关键词.实验结果显示:当文档集个数呈指数增长时,检索时间仅呈线性增长,并且检索结果的关联性比传统检索方法更强.
[Abstract]:With the wide application of cloud computing, the data volume of data center increases rapidly. At the same time, user documents usually contain privately-sensitive information that needs to be encrypted and then uploaded to a cloud server. The retrieval efficiency of the prior art on the ciphertext data with large amount of data is very low. In this paper, we propose a similar query tree based ciphertext retrieval method based on big data, which clusters the document vectors by setting the maximum distance between the clustering center and the members. The center vector is regarded as the center of the sphere of n-dimensional hypersphere, and the maximum distance is taken as the radius, then the small clustering is gradually aggregated into a large cluster. The collection of ciphertext documents constructed by this method is in the query stage. An ideal set of query results can be obtained only by searching adjacent clustering of query vectors, thus improving the efficiency of ciphertext retrieval. 2 900 documents and 4 800 keywords were selected in the data set. The experimental results show that the retrieval time increases linearly when the number of document sets increases exponentially. And the relevance of retrieval results is stronger than traditional retrieval methods.
【作者单位】：信息安全国家重点实验室(中国科学院信息工程研究所);广东电网有限责任公司信息中心;
【基金】：广东电网有限责任公司信息中心大数据环境下的数据安全研究项目(K-GD2014-1019) 中国科学院战略性先导科技专项(XDA06040601) 新疆维吾尔自治区科技专项(201230121)~~
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 云计算环境中的数据安全问题越来越多地受到人们关注,为了确保个人数据的隐私性,用户通常先将文档加密,然后再上传到云服务器.然而,数据加密使传统的检索机制失效,随着数据量的增加,如何高效地取回加密存储在云中的数据已成为重要的挑战,密文检索问题已成为近年来信息安全领域

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