支持可验证的密文模糊关键字检索方案

现有的大部分可搜索加密方案仅支持精确关键字搜索,当输入搜索关键字出现拼写错误时,便不能返回相关的结果。为了解决这个问题,提出了一种新的可验证的模糊关键词搜索方案。在该方案中,为每个模糊关键字集而并非每个模糊关键字生成一个索引向量,并为每个模糊关键字集索引计算一个混淆函数对真实索引进行加密混淆,使云端可通过模糊关键词直接解密对应索引,大幅简化了搜索流程,提高了搜索效率。与现有方案相比,该方案所需的计算成本和存储空间更少。     

基于n-gram的字符串分割技术的算法实现

相似字符串的模糊查询一直是人们致力研究的方向,目前基于关键字的查询技术都是前缀匹配,无法查找到与搜索字符串相似的结果。本文提出一种基于n-gram的字符串分割技术的算法,该技术是实现基于关键字的模糊查询技术的基础,通过对数据集以及搜索关键字的字符串进行分割,利用编辑距离实现相似字符串的模糊查询,该技术在数据挖掘以及论文抄袭等方面都有很重要的应用。     

云环境中支持隐私保护的可计算加密方法

随着云计算的深入发展,隐私安全成为了云安全的一个关键问题.加密是一种常用的保护敏感数据的方法,但是它不支持有效的数据操作.为了提供云计算环境中的隐私保护,设计了一个基于矩阵和向量运算的可计算加密方案CESVMC.通过运用向量和矩阵的各种运算,CESVMC实现了对数据的加密,并支持对加密字符串的模糊检索和对加密数值数据的...     

一种无安全信道的模糊关键字搜索加密方案

在互联网技术高度发达的今天,人们越来越习惯把个人数据上传到云端进行存储。传统可搜索公钥加密方案仅支持对精确的关键字进行搜索,用户需要精确地输入搜索关键字,且需要使用安全信道来传输陷门,降低了系统的可用性。针对安全信道,本文结合公钥加密技术提出一种无安全信道的模糊关键字搜索加密方案。该方案在不使用安全信道的情况下也能保证信息的隐私性,使用通配符技术来降低关键字集的空间大小,并且给出安全性验证。     

基于多关键字的Top-k布尔可搜索加密方案

针对在云存储服务中可搜索加密技术的研究,解决了现存3个问题：1)传统可搜索加密方法大多数只支持单关键字搜索,并且在安全索引过大时,搜索时间代价过大;2)现有方案大多使用倒排索引进行快速搜索,然而倒排索引并不支持动态关键字更新;3)现有方案大多数无法针对某些按需用户,根据关键字的重要性对搜索文件进行安全高效的top-k排序.提出了一种基于多关键字的top-k布尔可搜索加密方案(top-k boolean searchable encryption scheme based on multiple keywords, TBSE).该方案利用Goldwasser-Micalli与2DNF这2种加密算法构建了一种支持动态更新的安全索引;利用集合论与布尔搜索的相关知识构建了关键字交集索引与交集搜索令牌,以实现对多关键字的布尔搜索;利用TF-IDF加权技术与安全协处理器构造分数索引,进而能够对文件进行top-k排序.安全性分析表明：该方案保证了在已知密文模型与已知背景模型下的安全性.通过实验证明：该方案提升了对多关键字布尔搜索的效率以及索引存储的效率.     

基于模糊关键字搜索的无安全信道公钥加密

自从20世纪70年代公钥密码被提出后,公钥加密方案得到快速的发展。不同的加密方案应用的场景也有不同。基于Li的带关键字搜索加密方案[21]提出一种新的公钥加密方案,结合模糊身份加密的思想,构造了完善的且提供关键字搜索的加解密方案。该方案的主要应用场景是分布式系统关键字搜索的加解密。对此方案进行了安全性分析和概率分析。     

指定使用者的多服务器多关键字可搜索加密方案

针对现有可搜索加密方案中密文检索效率低、搜索结果不精确以及不支持数据使用者身份验证等问题,在无证书密码体制下,提出一种指定使用者且多服务器多关键字的可搜索加密方案。使用多服务器和多关键字技术在降低服务器负荷的同时提高用户检索密文的速度,使搜索结果更加精确。在搜索验证阶段,搜索服务器验证数据使用者的身份,若身份合法则存储服务器根据关键字向数据使用者返回相应密文。性能分析结果表明,在随机预言机模型下该方案可以抵抗内外关键字猜测攻击,且能够在降低计算开销的同时提高搜索效率,在安全性和效率方面均具备一定优势。     

区块链上支持多关键字检索的可搜索加密方案

在基于云存储的单关键字可搜索加密中,云服务器不是完全可信的,且现有的单关键字检索不能精确地返回搜索结果。基于此, 结合区块链技术提出了区块链上的多关键字可搜索加密方案。该方案采用对称加密算法提高了加密效率;利用区块链技术解决了云服务器不诚实搜索的问题;采用多关键字的索引结构提高了搜索结果的精确性。在随机预言模型下,证明了该方案在选择关键字攻击下是不可区分IND CKA安全的,通过效率分析表明该方案具有更高的效率。     

基于区块链的公平可验证搜索加密方案

针对现有搜索加密方案缺乏对数据拥有者行为约束的问题,提出了一种基于区块链的公平可验证搜索加密方案。该方案提供公平高效的搜索和验证。引入向量数字承诺约束数据拥有者行为,同时采用区块链计算哈希验证基准实现高效的轻量级多关键字搜索结果验证,避免第三方验证不可信问题。方案通过对偶编码算法函数和局部敏感哈希函数将关键字映射至布鲁姆过滤器中,实现模糊搜索的同时提高搜索前关键字转化为向量的效率。经实验表明,该方案搜索前关键字转化效率更高,验证过程与现有使用公钥密码原语的验证方案相比,时间消耗更少。安全性分析证明该方案在随机预言模型下是安全的。     

指定服务器的基于身份加密连接关键字搜索方案

公钥加密关键字搜索(PEKS)允许用户发送关键字陷门给服务器,服务器可以通过陷门定位到包含用户搜索的关键字的密文。为了消除已有基于身份加密的关键字搜索(IBEKS)方案中服务器和接收者之间的安全信道,Wu等人提出了一种指定服务器基于身份加密的关键字搜索(dIBEKS)方案。可是,Wu等人提出的dIBEKS方案不满足密文不可区分性。为了克服Wu等人方案的不足,本文提出一种指定服务器基于身份加密的多关键字搜索方案。安全性分析表明,本文所提方案同时满足了密文不可区分、陷门不可区分和离线关键字猜测攻击的安全性。效率分析显示,本文的方案更高效。      

Efective Error-Tolerant Keyword Search for Secure Cloud Computing简

The existing solutions to keyword search in the cloud can be divided into two categories： searching on exact keywords and searching on error-tolerant keywords. An error-tolerant keyword search scheme permits to make searches on encrypted data with only an approximation of some keyword. The scheme is suitable to the case where users＇ searching input might not exactly match those pre-set keywords. In this paper, we first present a general framework for searching on error-tolerant keywords. Then we propose a concrete scheme, based on a fuzzy extractor, which is proved secure against an adaptive adversary under well-defined security definition. The scheme is suitable for all similarity metrics including Hamming distance, edit distance, and set difference. It does not require the user to construct or store anything in advance, other than the key used to calculate the trapdoor of keywords and the key to encrypt data documents. Thus, our scheme tremendously eases the users＇ burden. What is more, our scheme is able to transform the servers＇ searching for error-tolerant keywords on ciphertexts to the searching for exact keywords on plaintexts. The server can use any existing approaches of exact keywords search to search plaintexts on an index table.     

复杂语义可搜索加密研究

可搜索加密是一种支持用户在密文上进行关键词检索的密码学原语,能够为用户节省大量的网络和计算开销.进一步地,复杂语义可搜索加密,主要包括通配符可搜索加密、模糊关键词可搜索加密和多关键词可搜索加密,能够支持用户对密文进行各种形式多样化的搜索,而不局限于完整的单关键词搜索,更切合用户的实际搜索情形.本文主要从上述三类复杂语义...     

一种云环境中密文数据的模糊多关键词检索方案

越来越多的企业和个人用户将大量的数据存储在云服务器。为了保障数据隐私,重要数据以密文形式存储在云端,但却给数据检索操作带来严峻挑战。传统的基于明文的检索方案不再适用,已有的基于密文的检索方案存在不支持模糊检索或多关键词检索、效率较低、空间开销较大、不支持检索结果排序等问题。因此,研究安全高效的密文检索方法具有重要意义。提出了一种新的云环境中密文数据的模糊多关键词检索方案,该方案能够从云服务器上检索出包含有指定多个关键词的密文,支持模糊关键词检索,并且不会向云服务器和其他攻击者泄露与数据和检索相关的任何明文信息;使用计数型布隆过滤器和MinHash算法构建索引向量和查询向量,使得索引构建和查询过程更加高效,且排序结果更加准确。安全性分析和性能评估表明该方案具有高安全性、可靠性、检索效率和准确率。     

基于BTM主题模型的对称可搜索加密方案

为了实现基于语义的密文检索,提高密文检索的准确率和效率,本文提出了一种基于biterm主题模型(biterm topic model,BTM)的多关键词可排序对称可搜索加密方案(BTM-MRSE).通过主题模型对关键词和文档之间的潜在语义进行建模,用户利用查询关键词的概率分布作为检索陷门,根据查询关键词与文档之间的语义...     

Object-stack: An object-oriented approach for top-k keyword querying over fuzzy XML

Keyword search is the most popular technique of searching information from XML (eXtensible markup language) document. It enables users to easily access XML data without learning the structure query language or studying the complex data schemas. Existing traditional keyword query methods are mainly based on LCA (lowest common ancestor) semantics, in which the returned results match all keywords at the granularity of elements. In many practical applications, information is often uncertain and vague. As a result, how to identify useful information from fuzzy data is becoming an important research topic. In this paper, we focus on the issue of keyword querying on fuzzy XML data at the granularity of objects. By introducing the concept of “object tree”, we propose the query semantics for keyword query at object-level. We find the minimum whole matching result object trees which contain all keywords and the partial matching result object trees which contain partial keywords, and return the root nodes of these result object trees as query results. For effectively and accurately identifying the top-K answers with the highest scores, we propose a score mechanism with the consideration of tf*idf document relevance, users’ preference and possibilities of results. We propose a stack-based algorithm named object-stack to obtain the top-K answers with the highest scores. Experimental results show that the object-stack algorithm outperforms the traditional XML keyword query algorithms significantly, and it can get high quality of query results with high search efficiency on the fuzzy XML document.     

一种可抵抗关键词猜测攻击的动态非对称可搜索加密方案

密文搜索可以用于保护用户存储在云端的文件,防止隐私的泄露,允许用户在不泄露明文信息的情况下进行搜索,根据使用密钥体制的不同,可分为对称可搜索加密和非对称可搜索加密。但是现有大多数的PEKS方案的索引构造都是基于文件-关键词对,每次搜索都需要遍历所有文件,这会使方案的搜索效率较为低下,并且现有的PEKS方案大都只支持静态的搜索操作,云端的文件不能进行动态更新必然带来资源上的浪费和使用上的不便。针对存在的问题,提出一种较为高效的动态公钥可搜索加密方案,与其他同类方案相比具有一定的优势,并在随机预言模型下证明该方案具有适应性动态选择关键词攻击下的安全性,且可抵抗敌手的关键词猜测攻击。     

Return just your search: privacy-preserving homoglyph search for arbitrary languages

Searchable encryption is an effective way to ensure the security and availability of encrypted outsourced cloud data. Among existing solutions, the keyword exact search solution is relatively inflexible, while the fuzzy keyword search solution either has a high index overhead or suffers from the false-positive. Furthermore, no existing fuzzy keyword search solution considers the homoglyph search on encrypted data. In this paper, we propose an efficient privacy-preserving homoglyph search scheme supporting arbitrary languages (POSA, in short). We enhance the performance of the fuzzy keyword search in three aspects. Firstly, we formulate the similarity of homoglyph and propose a privacy-preserving homoglyph search. Secondly, we put forward an index build mechanism without the false-positive, which reduces the storage overhead of the index and is suitable for arbitrary languages. Thirdly, POSA returns just the user’s search, i.e., all returned documents contain the search keyword or its homoglyph. The theoretical analysis and experimental evaluations on real-world datasets demonstrate the effectiveness and efficiency of POSA.