多关键字可搜索加密关键技术研究
发布时间：2021-10-30 20:09
近年来随着云计算技术发展的日益成熟,用户可以“按需付费”的方式享受云环境无限的存储资源和高效地计算能力,因此越来越多的用户愿意将个人数据上传至云端服务器。但是与此同时用户也失去了对数据的直接控制,给个人隐私安全带来威胁,所以需要将数据加密后上传。显然明文检索技术不能直接应用于密文环境中,可搜索加密技术的出现很好地解决了这一难题。云存储空间的数据量庞大,传统的可搜索加密技术忽视了用户之间的差异性和偏好性,将密文信息无差别的返还,不但增加了用户筛选信息的成本还浪费了部分网络资源。在实际的检索场景中用户常常会出现输入格式不规范或拼写失误等问题,大部分的云服务器并没有建立合理的机制纠正此类错误,进而影响检索结果的准确性。本文针对这两方面的问题提出了一些解决方案,主要的工作和贡献如下:（1）回顾和整理了可搜索加密技术在发展过程中的经典技术方案,包括线性可搜索加密、基于索引的可搜索加密以及多关键字可搜索加密和模糊多关键字可搜索加密等,并分析总结了各个方案适用的场景以及优缺点。（2）针对可搜索加密技术无法满足个人检索偏好的问题,提出一种基于兴趣模型的可搜索加密方案。利用积累的历史动作信息,抽象出用户...
【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
_1SSE方案基本结构图
设攻击者在已知部分密文大小的情况下推测出明文的大小关系，对数据的安带来威胁。因此 Bellare 进一步提出使用保序加密与桶分区相结合的方式：将数据库中的所有数据按照取值区间进行分区，然后对于每一个分区的函数目标函数将区域的数值有序分布，使得加密的数据与对应的明文保持取值一。然而，这种混合算法仍然选择了分区策略，因此不会可避免的造成部分数余的情况。非结构化的可搜索加密非结构化的数据主要是文档文件和 web 网页，首先需要对文档进行预处括去噪、分词等并提取出关键字建立索引。基于布隆过滤器实现可搜索加密的索引构建思想是由斯坦福大学 Goh 等人提出的。它的主要思想是：将文的关键字通过多个哈希函{h1,…,hr}处理，将映射到的布隆过滤器位置设为户在查询时使用同样的哈希函数，若果该位置上的值均为 1，那么该关键字档中存在。布隆过滤器实现的实例如图 2.3 所示：
初始化阶段：初始化一个长度为 m=12 且每个位上的初值为 0 的数组；数 X={x1,x2}；哈希函数 h1,h2,h3。插入：x1和 x2根据单设函数 h1,h2,h3分别映射到布隆过滤器中，映射的位会在 1 到 m 范围内，并将映射到该位置为 1。检索：若判断关键字 y 是否在布隆过滤器中，只需要对 y 中的每个元素进应的哈希映射，如果映射到的位置均为 1，则可证明 y 存在。通过上述布隆过滤器的实现过程可以看到布隆过滤器操作简单，只需将需证的数据进行哈希映射即可。但是，在映射的过程中可能会出现碰撞问题在图 2.3 中的 y3，对于某些不存在的关键字可能会出现误判的情况。因此布滤器并不能保证 100%的检测正确率。为了解决这一问题，Goh 在此方案的基础上提出一种基于公钥加密关键字的方案，主要思想是：将关键字字符串通过 k 个哈希函数映射到布隆过滤本置为“1”的位置现在插入的是关键字的地址。在查询关键字 yi时，将其到得所有位置的值取与运算，如果值为 1 那么该关键字在文档中存在，反例如图 2.4 所示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]空间关键词搜索研究综述[J]. 刘喜平,万常选,刘德喜,廖国琼. 软件学报. 2016(02)
[2]具有细粒度访问控制的隐藏关键词可搜索加密方案[J]. 杨旸,林柏钢,马懋德. 通信学报. 2013(S1)
[3]关系数据库中字符数据的保序加密方法[J]. 李亚秀,刘国华. 无线电工程. 2006(04)
[4]密文数据库的快速检索[J]. 戴一奇,尚杰,苏中民. 清华大学学报(自然科学版). 1997(04)
硕士论文
[1]基于搜索历史的密文检索技术研究[D]. 谢贤明.国防科学技术大学 2011
[2]密文全文检索系统的安全索引结构研究[D]. 宋赛.华中科技大学 2009
本文编号：3467351
【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
_1SSE方案基本结构图
设攻击者在已知部分密文大小的情况下推测出明文的大小关系，对数据的安带来威胁。因此 Bellare 进一步提出使用保序加密与桶分区相结合的方式：将数据库中的所有数据按照取值区间进行分区，然后对于每一个分区的函数目标函数将区域的数值有序分布，使得加密的数据与对应的明文保持取值一。然而，这种混合算法仍然选择了分区策略，因此不会可避免的造成部分数余的情况。非结构化的可搜索加密非结构化的数据主要是文档文件和 web 网页，首先需要对文档进行预处括去噪、分词等并提取出关键字建立索引。基于布隆过滤器实现可搜索加密的索引构建思想是由斯坦福大学 Goh 等人提出的。它的主要思想是：将文的关键字通过多个哈希函{h1,…,hr}处理，将映射到的布隆过滤器位置设为户在查询时使用同样的哈希函数，若果该位置上的值均为 1，那么该关键字档中存在。布隆过滤器实现的实例如图 2.3 所示：
初始化阶段：初始化一个长度为 m=12 且每个位上的初值为 0 的数组；数 X={x1,x2}；哈希函数 h1,h2,h3。插入：x1和 x2根据单设函数 h1,h2,h3分别映射到布隆过滤器中，映射的位会在 1 到 m 范围内，并将映射到该位置为 1。检索：若判断关键字 y 是否在布隆过滤器中，只需要对 y 中的每个元素进应的哈希映射，如果映射到的位置均为 1，则可证明 y 存在。通过上述布隆过滤器的实现过程可以看到布隆过滤器操作简单，只需将需证的数据进行哈希映射即可。但是，在映射的过程中可能会出现碰撞问题在图 2.3 中的 y3，对于某些不存在的关键字可能会出现误判的情况。因此布滤器并不能保证 100%的检测正确率。为了解决这一问题，Goh 在此方案的基础上提出一种基于公钥加密关键字的方案，主要思想是：将关键字字符串通过 k 个哈希函数映射到布隆过滤本置为“1”的位置现在插入的是关键字的地址。在查询关键字 yi时，将其到得所有位置的值取与运算，如果值为 1 那么该关键字在文档中存在，反例如图 2.4 所示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]空间关键词搜索研究综述[J]. 刘喜平,万常选,刘德喜,廖国琼. 软件学报. 2016(02)
[2]具有细粒度访问控制的隐藏关键词可搜索加密方案[J]. 杨旸,林柏钢,马懋德. 通信学报. 2013(S1)
[3]关系数据库中字符数据的保序加密方法[J]. 李亚秀,刘国华. 无线电工程. 2006(04)
[4]密文数据库的快速检索[J]. 戴一奇,尚杰,苏中民. 清华大学学报(自然科学版). 1997(04)
硕士论文
[1]基于搜索历史的密文检索技术研究[D]. 谢贤明.国防科学技术大学 2011
[2]密文全文检索系统的安全索引结构研究[D]. 宋赛.华中科技大学 2009
本文编号：3467351
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