基于物联网的医疗大数据信息安全集中存储

传统的医疗信息存储方法存在数据处理速率偏低问题,提出一种医疗大数据信息安全集中存储方法。通过物联网设计数据集存储模型,将Veritas Backup Exec作为数据恢复与备份软件,依托物联网实现数据恢复与备份;采用密文存储算法进行密文索引向量加密存储,构建物联网中间件的医疗数据中心;通过多个主机对存储设备进行共享,实现可靠性极高的备份。结果表明,该方法的数据下载与上传速率较高,并且数据服务响应较快。

基于支持快速查询的嵌入式数据库加密技术研究

针对密文数据库加密保护作用和快速查询难以兼顾的技术难点,提出一种基于最佳桶划分的嵌入式数据库加密技术,对需要加密的字符数据进行对应的查询和储存。方案以最佳桶划分的思路为基础,对索引字段相应的划分值做出提取,经过实验对比可知,以最佳桶划分为基础依据的嵌入式数据库加密技术,能够保证相对稳定的过滤效率,首次查询具有较高的命中率,在加密系统获得更好性能的同时,也能保证查询速率更高。

异构数据库加解密系统的关键技术研究与实现

对数据进行加密是保护信息机密性的一种有效途径,针对一般加解密系统的异构数据库兼容性差以及密文查询方式单一的问题,提出了一种新的数据库加密方式:以领域元数据为支撑,采用对象关系映射模型屏蔽异构数据库,通过构建密文索引来实现灵活多样的密文查询;设计并实现了异构数据库加解密系统。实验结果和理论分析表明:系统能够支持多种类型数据库的加解密,提供多种方式的密文查询,并提高了数据库加密的安全性。

数据库的密文索引机制

根据加密数据库的特点 ,分析了建立密文索引需要考虑的主要因素 .提出了采用B +树实现密文索引的方法以支持动态结构调整和顺序查找 .同时还提出了一种压缩技术来提高系统效率 ,减少I/O次数 .分析了在这种环境下选取参数m的方法 .此法比采用二叉树的方案更加快捷 ,效率更高 ,并且不需要额外开销 .最后 。

云计算环境下密文搜索算法的研究

为确保数据私密性,用户选择将数据加密后再上传到云端,但云无法为密文数据提供管理和搜索等服务。密文搜索技术可以把保护用户数据私密性和有效利用云服务结合起来。在分析云环境下密文搜索算法的基础上,提出基于云环境的密文搜索体系结构,研究其中的关键技术,指出云环境应用密文搜索技术存在的问题和改进的方向。

数据库系统中一种更安全的加密机制

针对数据库中数据的保密性问题 ,分析了目前已有的一些加密机制 ,提出了一种基于密文索引的新的查询方法 .此方法在查询速度上比全表或属性段脱密的方法快 ,在保密性上解决了基于密文索引的查询方法所存在的信息泄漏问题 。

几种数据库加密方法的研究与比较

随着数据库技术在日常经济生活中应用的不断增加,数据库安全日益成为人们关注的热点。而目前数据库的安全性主要通过访问控制来保障,但是当访问控制被攻破时整个数据库的安全体系也随之瓦解。目前解决此问题的主要方法是采用数据库加密。文中对目前主要的几种数据库加密方法进行了探讨和研究,并指出了数据库加密的发展方向。

关系型数据库中数值数据的密文检索模型研究

研究关系数据库密文检索优化问题。对于加密后的关系数据库,由于密文数据不再保持原有明文的顺序性,查询操作带来了极大的困难。传统的密文检索模型,无法全面分析加密后的密文数据的排名大小以及概率值大小,获取的密文检索在语义上具有歧义性,出现不同的检索结果,导致算法的实用性很低。提出了一种新的关系型数据库中数值数据的密文检索方案,对数值型数据进行聚类分析,过滤无价值数据,对数据库进行加密和解密分析,采用P-kRanks算法实现数值型数据密文的精确检索,获取最佳的密文检索结果。实验结果说明,提出的密文检索模型获取密钥的时间开销是传统模型的一半,数据获取者得到会话密钥的效率提高了50%,具有较高的应用价值。

云环境下基于可搜索加密技术的密文全文检索研究

为了解决云存储技术带来的数据安全和高效检索问题,在深入研究可搜索加密技术基础上,提出一种基于云存储的密文全文检索模型,给出基于可搜索加密技术的密文全文索引构建和检索策略,并对方案的安全性进行分析。实验表明,云存储环境下基于可搜索加密技术的密文全文检索方案既保证了数据的安全性,又具有很好的检索效率,可适用于海量数据的加密存储与高效安全检索。

云环境中抵御内部关键字猜测攻击的快速公钥可搜索加密方案

随着云计算的发展,以密文检索为核心的安全和搜索性能问题成为研究的重点。在传统的加密方案中,大多只解决了抵御外部关键字猜测攻击问题,往往忽视了诚实且好奇的云服务器问题。为了提高密文安全性,该文提出快速搜索的抵御内部关键字攻击方案。首先,引入高效的加密倒排索引结构的公钥密文搜索方案,实现关键字的并行搜索任务。其次,在构建密文倒排索引时加入数据拥有者的私钥抵御恶意云服务器的关键字攻击。与传统的公钥可搜索加密相比,该方案在很大程度上增强了搜索系统的安全性和搜索效率。

云存储中基于二进制向量索引的密文云数据排序查询方法

设计一种适用于公共云存储环境下的密文云数据排序查询方法,其核心思想是使用二进制向量索引,并且使用Hash函数计算向量元素为1的位置。这种方法使得建立索引向量非常方便,并且更易于建立查询向量以及进行后续数据更新操作。由用户对其文件集构建二进制向量索引,当用户要求访问包含某些关键词的文件时,首先根据查询关键词构建查询二进制向量,然后根据查询二进制向量与文件的索引二进制向量之间的内积判断该文件是否包含用户的查询关键词。根据内积计算结果可知哪些文件的相关性更强,并且内积计算效率高。实验表明,该方法的索引创建与查询效率都非常高。

云环境中基于本体语义扩展的密文检索方案

为了提高传统云环境下密文检索技术的查询准确率,在本体语义技术的基础上,提出了一种基于本体语义扩展的密文检索方案。通过构建混合云密文检索模型,将明文检索中的本体技术引入到密文检索,对查询关键词进行语义扩展,并利用本体中语义相似度过滤扩展结果,以更好地理解用户的查询意图。实验结果表明:在保证检索速度的同时,该方法能够提高检索结果的查准率。

一种基于历史的密文检索排序方案

为了解决密文检索实际应用过程中,存在的安全性问题、检索效率低下及检索结果存在冗余,对用户的需求针对性不强等问题,通过对现有的密文检索进行分析与研究.提出改进的密文索引构建策略,提出基于历史的密文检索结果排序方案,设计并实现密文检索原型系统,在保证密文检索安全和检索效率的同时,使检索的结果更加符合用户的需求.

基于混合云架构的深度语义密文检索

针对传统的云环境下密文检索方案基于统计学模型来生成文件向量和检索向量,并没有考虑文件和请求的深层次语义信息,提出一种基于混合云架构的深层次语义密文检索模型。通过私有云联邦学习神经网络模型构建向量生成模型,通过公有云存储密文数据。另外,提出密倒排索引表来存放文件向量,在公有云的检索过程中,保证检索信息不被泄露的情况下提高检索的效率。对真实数据集的分析和实验表明,提出的方案在安全性和搜索效率方面都优于目前同类型的密文检索方案。

基于最佳桶划分的数据库加密存储与查询

现有支持快速查询的数据库加密方案未给出字符字段的划分值提取方法。针对该问题,提出一个基于最佳桶划分的数据库加密存储与查询方案。该方案利用最佳桶划分思想提取索引字段的划分值,通过提取代加密字段的索引值以及转换查询数据库的SQL语句实现加密字符型数据的存储和查询。实验结果表明,该方案具有较高的首次查询命中率和稳定的过滤效率,能提高加密系统的整体性能。

基于Huffman树的密文索引构建方案

为实现安全高效的云端数据密文检索,提出基于Huffman树的密文索引构建及检索方案。将Huffman树型结构及其编码的思想引入密文索引结构的构建方案中,改进基于知识理解的中文分词算法提取明文关键词,通过改进的TF-IDF规则对检索结果集进行排序以返回最符合用户需求的Top-k个结果,并增加伪造的索引节点以增强索引结构的抗统计分析攻击能力。通过实验测试和性能对比分析可得出结论:方案在保证密文和索引信息安全性的同时,可以提高密文检索的效率。

云存储环境下的密文检索研究

随着用户数据量的不断增长,数据的存储模式逐渐由本地存储向云端存储转变。然而云存储面临的安全威胁也日益突出,给用户数据的隐私保护带来了极大的隐患。密文检索技术的发展有效地解决了这个问题。介绍了云存储环境下密文检索的应用场景,分析密文检索中数据的特点和安全需求,并提出其中的挑战性问题。通过研究现有的密文检索方案,提出了云存储环境下密文检索的通用模型与基本框架,并构建方案的评价体系。根据检索方法的不同,将密文检索分为基于密文全文的检索方法和基于密文索引的检索方法,并对其中的一些经典方案进行详细分析。最后,指出当前密文检索方案中主要存在的问题,并分析密文检索的发展趋势。

基于密文索引的空管敏感信息检索方法

密文索引方法最基本的思想是将数据库中的字符数据映射并调整为索引值,并将SQL语句转换为可以作用于索引属性列的形式。这种方法可以提高空管数据库系统中对加密字符数据内容的检索效率,并确保空管数据库系统的安全性。提出一种索引生成算法,并应用空管数据库系统的一个案例分析实现这种方法。最后完成两个实验,实验一设计了冲突检测算法,通过分析冲突概率,可以得出应用密文索引方法进行SQL查询时的效率提高方式;实验二验证了密文索引方法对SQL查询效率的提升效果。

密文动态后继树精简索引模型研究

随着信息技术的发展,很多单位累积了海量的科研和生产数据,其中部分是涉密数据.如何从这些海量数据中安全且快速找到所需的涉密信息是用户面临的难题.密文索引是密文全文检索系统的核心模块,为保证在密文状态下进行高效的全文检索,提出了一种密文动态后继树精简索引模型.该索引模型支持密文子串查询、潜在分词查询和索引动态更新,具有较高的查全率和查准率;给出该模型密文索引的创建、检索、和索引密文更新算法,并对其安全性和效率进行分析.实验表明,与其他已有的索引模型相比,该模型具有较好的时间效率,更适合应用于密文全文检索领域.