基于倒排索引的密文数据库检索方法研究

针对实际密文数据库的应用,在全文检索倒排索引技术的基础上,设计了一种通过密文倒排索引文件对其进行快速检索的方法。密文索引文件中主要包含有索引项、相对应的记录主键等信息。检索时,通过用检索词匹配索引文件中的索引项,找到对应的记录主键集合,再根据记录主键集合查询密文数据库,获取相应的密文数据,进行解密即可获取明文数据信息。整个检索过程中不对数据库进行解密,从而实现了在不解密的情况下对密文数据库的快速检索。     

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树形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,并增加伪造的索引结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。     

支持密文索引的数据库透明加密方法

随着数据库的应用日益广泛,如何保护隐私数据和防止敏感数据泄露成为当前面临的重大挑战。数据库加密被证明是保护数据安全的有效手段,但是对数据库进行加密之后,数据之间原有的偏序关系将会丧失,无法通过原来的索引机制来加快对密文数据的条件查询。本文提出一种对数据库中的字段进行透明加密并实现高效条件查询的方法,并报告了基于该方法开发的数据库加密系统的测试数据。     

基于倒排索引的密文数据库检索方法研究

密文数据库检索方法是数据库加密技术研究的难点和重点,目前,对于密文数据库检索方法的研究还处于起步的阶段,在各个方面的技术还存在着许多的不成熟的地方,存在着一定的弊端,这就要求从事密文数据库检索工作的工作人员在不断的实践中探索出解决问题的方法,改善这些弊端。许多的数据库都是带密码的,不是随便就能进去的,这就给许多需要下载资料的用户带来了很大程度上的不方便。这对这种现象,本文将从全文检索倒排所以技术的基础上,对通过密文倒排索引文件对其进行快速检索的方法的进行研究。力求将这种不需要了解密文的情况下对密文数据库实施检索的方法进行具体的阐述。     

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.     

基于错检期望值的密文索引技术

如何提高密文数据库的查询效率是数据库加密技术面临的一个主要问题.密文索引技术是提高数据库中密文查询效率的手段之一,但现有的密文索引方法存在查询命中率低和信息泄露衡量问题.本文首先根据查询概率的实际分布情况,提出整体错检期望值的概念,以此为基础提出一种适用于非等概率查询的复合桶划分密文索引技术,并给出了相应的密文查询策略.然后,针对密文索引的信息泄露问题给出衡量和消减方法.最后,通过实验对算法进行了分析和验证.     

并行密文倒排索引研究

加密数据是保护用户隐私的一个方法;特别在开放系统中的数据处理需求更为迫切;但要解决如何在密文上进行检索的问题。针对SSE-1密文检索方案的一些性能缺陷;采用不同的加密策略;在lucene倒排索引的基础上;设计了密文倒排索引Crypt-Lucene;同时结合云计算特点;设计了并行构建Crypt-Lucene方案;理论分析了方案的性能;并通过实验证明了方法的有效性。实验结果表明;Crypt-Lucene与SSE-1相比;索引构建时间减少了约为60%;同时具有较好的空间性能;对于大文档集合;利用MapReduce在4结点构成的Hadoop集群上并行构建8个Crypt-Lucene索引能减少83.4%的时间。     

基于聚类索引的多关键字排序密文检索方案

为了提高密文检索的效率和精度,提出基于聚类索引的多关键字排序密文检索方案.首先利用改进的Chameleon算法对文件向量聚类,聚类过程中通过记录关键字位置对文件向量进行降维处理.其次,提出适合聚类索引的检索算法,使得在查询过程中可以排除大量与查询向量无关的文件向量,减少了不必要的计算消耗.再次,在聚类过程中引入杰卡德相似系数来计算文件向量之间的相似度以及设定合适的阈值提高聚类质量.在真实数据集上进行了实验,理论分析和实验结果表明：在保障数据隐私安全的前提下,该方案较传统的密文检索方案有效地提高了密文检索的效率与精度.     

基于同态加密的HBase二级密文索引方法研究

大数据时代,数据存储模式发生巨大变革.作为数据处理载体的传统关系型数据库,因其具有单一的存储结构与较差扩展性等特点,已无法满足对海量数据的高效查询和存储需求.HBase存储方案能够满足海量数据的存储需求,并使用LSM树结构加快数据查询效率.但随着大数据安全事件不断发生,只针对明文数据设计的LSM树如何在保证数据语义安全...     

基于AES和模运算的密文索引方案

为密文添加安全索引是解决密文外包后检索困难问题的一种有效方法。针对安全密文索引建立问题,基于AES加密和模运算,提出了一种循环分区索引方案。该方案的索引由客户端对属性值进行AES加密和模运算得到,具有部分保序的性质。在有效支持范围查询的同时,该方案明显降低了等值查询时客户端的无效解密负载,且满足基本隐私保护需求。方案存储开销和安全性分析结果表明,其存储量在合理范围内。     

一种基于主题类别信息问句检索的新方法

社区问答系统CQA(Community Question Answering),如雅虎问答是专门为了解决传统搜索引擎的局限来帮助用户获取有用信息的社区。问句检索在CQA中主要是针对用户提出来的新问题,在历史问答对中检索出与用户最相关的问题,从而减少用户等待的时间,给用户带来更好的体验。提出一种基于主题类别信息问句检索的新方法来解决问句检索问题,利用问句的主题类别信息对语言模型进行平滑,同时融入问句的语义信息来解决问句检索问题。实验在Yahoo!Answers上抽取的真实标注数据集上进行,对比实验结果表明,所提出的方法在性能上得到了较好的结果。     

基于信息检索的需求跟踪方法综述

需求跟踪作为软件过程管理中的一个重要环节,在保障系统质量、应对需求变更方面发挥着重要作用。利用需求跟踪,软件工程师可以发现制品之间的依赖关系、评估需求覆盖率和计算需求变更的影响。随着软件项目的日益复杂和软件制品数量的增加,跟踪关系的自动恢复和维护日益受到业界关注。近年来,人们对于基于信息检索的需求跟踪自动化技术做了大量研究。针对基于信息检索的需求跟踪技术进行综述,从技术改进、支撑工具和度量指标三个方面进行了深入分析。在此基础上,对其发展趋势和有待深入的研究点进行了展望。     

基于位置信息熵的局部敏感哈希聚类方法

在分析海量生物序列时,现有的聚类算法存在着时间效率不高、准确率较低,以及聚类结果的生物意义不足等问题。针对这些问题,提出一种基于位置信息熵的局部敏感哈希聚类方法。通过对生物序列使用K词计算其标准熵,将标准熵作为局部敏感哈希函数簇的特征向量,计算特征矩阵并应用于生物序列聚类。实验结果表明,该算法能够有效地提高时间效率和聚类的准确率。随着数据集的增大,也同样取得很好的效果,实验结果更具有生物解释性和实际意义。     

基于乐纹特征和倒排索引的音乐检索系统

提出一个基于乐纹特征和倒排索引的音乐检索系统。该系统由预处理、特征提取、索引和精匹配四部分组成。通过两次基于动态阈值的筛选,选取频谱中最为稳定的点作为特征点,将特征作为关键词,采用倒排索引实现系统的初次查询。而精匹配则是对初次查询的优化和重排序,用优化后的编辑距离来计算两个特征序列的相似度。实验结果表明,提取的特征数据较小,系统具有较高的鲁棒性和查询准确率。     

一种基于索引空间的三维运动捕获数据检索方法

为能有效检索当前大量的三维人体运动捕获数据从而投入使用,针对三维人体运动捕获数据的独有特性,提出一种高效的检索方法。首先通过关键帧提取对原始运动数据降维,然后采用自定义的符合人体运动语义的特征将原始角度数据转换为特征序列。根据数据库中所有运动片段对应的特征序列构建一种基于姿态特征的索引空间。检索时通过在索引空间上顺序匹配姿态特征来查找时序一致的匹配运动片段。实验结果表明,与大多数现有方法相比,该方法由于较好的运动语义特征提取,因此具有更好的时间效率,更高的灵活性和检索精度,能够满足多种运动数据的检索需要。     

基于深度神经网络的多模态信息检索

为了提高大数据中多模态信息的检索效果,提出一种基于深度神经网络的多模态信息检索算法.设计深度自编码器,将不同模态的数据投影到一个相同的广义子空间内;利用稀疏编码技术降低共同特征向量的维度,过滤冗余特征和噪声特征;通过去卷积操作和上采样操作对数据进行重建.基于公开模态识别数据集的实验结果表明,该算法能够有效地学习和泛化多...     

基于Agent的个性化智能信息检索系统

Internet空问中的信息资源是异构的．人们要想从Internet中发现、收集和维护自己需要的信息则要花费大量的时间和精力。虽然目前Internet上有很多的搜索引擎,如Yahoo、搜狐等,但这些引擎还存在着不少缺陷,如在适应用户兴趣、交互方式等方面均存在着不足。人们迫切需要一种工具以有效地利用Internet信息空间中的各种信息资源。本文是针对当前Internet检索系统中存在的不足,开发设计了一个“基于Agent个性化智能信息检索系统”。该系统的研究内容属目前智能信息检索领域的重要课题。     

基于本体论和多主体的信息检索服务器

Internet技术的发展为人们提供了方便快捷的信息获取手段 ,然而要从如此庞大且瞬息万变的 Internet上检索信息 ,需要快速准确的信息检索工具的协助 .提出了一种利用多智能主体和本体论 (ontology)理论设计的信息检索服务器 .它集成了界面主体、预处理主体、管理主体、信息处理主体和具有移动性的信息搜集主体 ,并利用ontology对文档进行领域分类 ,同时对用户的查询信息进行规范 .该系统能够比较及时地反映网络中信息的动态变化 ,并具有较好的信息导引能力     

基于分布式智能移动Agent的信息检索系统

随着网络的迅速发展和信息时代的到来,从网络中快速准确地检索到自己所需要的信息变得更为困难,于是提出了分布式移动多Agent的概念来接受此挑战.首先对Agent理论的研究现状进行了综述和讨论,主要内容包括智能Agent的概念、特性、多智能Agent系统等;然后在研究了现有的检索系统的基础上,提出了其存在的问题,并进而提出了解决方案,即基于分布式智能多Agent的智能检索系统的设计和实现;该系统可及时有效地根据用户的需求实现智能地、自主地、协作地、快速地检索、过滤和融合网络信息.     

基于多模态信息挖掘融合的视频检索技术

基于内容的多媒体检索特别是视频检索,由于多媒体数据本身具有复杂的语义,所以极大地提高了检索的难度.算法着眼于视频本身挖掘出充分的资源信息并且将这些信息加以融合来提高视频检索的性能.基于这种思想,提出一种多模态视频检索模型以及相应的手动式搜索和交互式搜索的算法方案.搜索策略在TRECVID视频检索比赛中取得了不错的成绩.