云计算中保护数据隐私的快速多关键词语义排序搜索方案

可搜索加密技术主要解决在云服务器不完全可信的情况下,支持用户在密文上进行搜索.该文提出了一种快速的多关键词语义排序搜索方案.首先,该文首次将域加权评分的概念引入文档的评分当中,对标题、摘要等不同域中的关键词赋予不同的权重加以区分.其次,对检索关键词进行语义拓展,计算语义相似度,将语义相似度、域加权评分和相关度分数三者结合,构造了更加准确的文档索引.然后,针对现有的MRSE(Multi-keyword Ranked Search over Encrypted cloud data)方案效率不高的缺陷,将创建的文档向量分块,生成维数较小的标记向量.通过对文档标记向量和查询标记向量的匹配,有效地过滤了大量的无关文档,减少了计算文档相关度分数和排序的时间,提高了搜索的效率.最后,在加密文档向量时,将文档向量分段,每一段与对应维度的矩阵相乘,使得构建索引的时间减少,进一步提高了方案的效率.理论分析和实验结果表明:该方案实现了快速的多关键词语义模糊排序搜索,在保障数据隐私安全的同时,有效地提高了检索效率,减少了创建索引的时间,并返回更加满足用户需求的排序结果.

排序可验证的语义模糊可搜索加密方案

为解决现有语义模糊可搜索加密方案无法取得排序可验证的问题,提出一种支持语义模糊搜索并能对搜索结果的排序进行验证的方案。首先引入相关度分数和域加权得分,构造精确度更高的倒排索引结构。通过非线性保序加密,云服务器可以对搜索结果进行高效排序,减少了用户的计算开销和网络资源浪费。接着基于WordNet词典集对查询关键词进行语义拓展。在构造出语义拓展树后,只选取最相关的语义拓展词进行查询。通过引入语义相似度,设计双因子排序算法对搜索结果进行精确排序。然后为创建验证信息,将关键词集合插入布隆过滤器中,并计算布隆过滤器、安全索引、密文文档的消息认证码。在搜索阶段,通过布隆过滤器可以验证索引中是否存在查询关键词,并使用消息认证码对索引、文档的完整性和正确性进行验证。通过引入索引树结构进一步提高方案的搜索效率。最后,将本方案与相关方案在功能、存储开销、搜索开销等方面进行比较,并对创建索引、创建验证信息、语义拓展、加密查询、查询、验证等方面的开销进行仿真实验。方案对比分析显示本方案在语义搜索、排序、验证等功能上具有优势。实验结果表明,本方案不仅实现了语义模糊搜索与结果排序,而且实现了排序结果可验证功能。

加密云数据下基于Simhash的模糊排序搜索方案

为了保护数据隐私,数据拥有者会将敏感数据的密文外包到云服务器,这使得传统明文搜索技术难以使用.因此可搜索加密技术被用于对密文数据进行搜索,实现高效的数据利用.然而目前在加密云数据中,关键词模糊搜索方案主要是通过构造关键词模糊集合来实现,其需要大量的计算和存储开销.本文提出的搜索方案,无需构造关键词模糊集合,而是基于Simhash的降维思想,将文档关键词做n-gram处理并得到Simhash指纹来实现模糊搜索.该文结合汉明距离和关键词相关度分数,设计了双因子排序算法对查询结果进行排序.使用树索引结构和新型遍历方法进一步提高了搜索效率.通过新型遍历方法,即使树的节点值与期望值不相等,也能够对树进行遍历.理论分析和实验结果表明:该方案实现了加密云数据下的关键词模糊搜索,同时极大地节约了时间和空间成本.