面向移动云的高效可搜索加密方案

云与移动设备的融合使得用户能够更加方便快捷地访问、检索文件,但是由于移动设备自身资源的局限性,如何缩短检索时间并得到更加准确的目标文件,以避免无谓的资源消耗已经成为研究热点。因此,提出一种高效的基于移动云的可搜索加密方案,该方案结合K邻近算法,设计了初始陷门匹配表,实现了多关键字的布尔查询,提高了查询精度,缩短了检索时间。

一种高效的基于聚合索引的可搜索加密方案

随着云存储技术的不断发展,用户在享受便捷存储服务的同时对存储数据的安全也有了更高的要求,可搜索加密技术是保障云计算场景中用户数据安全及隐私的重要技术手段。面向云存储的可搜索加密方案除了提供足够强度的安全性,还应具备良好的查询性能及动态更新索引的能力。当前已有的研究工作通常基于反向索引的思路来优化查询性能并实现对索引密文结构的更新。该文提出了一种基于聚合索引的可搜索加密方案。通过建立特定的聚合索引表快速定位关键词所在文件位置,减少关键词查询时的比较次数。实验结果表明,基于聚合索引的加密搜索方案在查询效率方面较经典的反向索引方案有明显优势。同时,该方案也提供了良好的动态索引更新能力和安全强度。

基于差分的图像感知哈希算法

现有图像感知算法侧重于减少相似图像感知哈希值间的差异性,较少关注增大不同图像感知哈希值间的差异性问题。针对这一局限性,提出并实现循环贯序差分和拉普拉斯算子两种基于差分的图像感知哈希算法,并分别在小规模相似图像集合和大规模不同图像集合上进行测试。与现有图像感知哈希算法相比,所提算法体现了图像像素点间的局部关联性,增加了不同图像哈希值间的差异,显著提升了不同图像的区分概率。