基于同态加密的多关键词检索方案

随着云存储服务的发展,越来越多的数据拥有者选择将数据外包给云服务商存储。为了保证数据的安全性,云服务器上的数据应该以密文形式存储。现有的多关键词密文检索技术不能兼顾准确性和安全性的问题,提出一种利用改进的向量空间模型和同态加密技术进行多关键词检索的方案。性能分析表明该方案能够有效地解决密文的多关键词检索问题。     

基于同态加密的全文检索方案设计与实现

为了有效保障外包数据的安全性,满足用户高效检索储存在云中的数据。提出一种基于同态加密的云存储全文检索方案。该方案以整数向量加密技术为基础,建立向量空间模型,进而在密文下计算检索向量与文档向量的余弦相似度,进行检索。方案利用加密算法的同态性,在上传文件,检索以及下载文件的整个过程中,云服务器均无法获取明文数据,方案可进行多关键词检索。在第三方不可信云存储场景中具有准确和更高的检索效率,方案描述简单,保证了用户数据的机密性,在实际场景中具有良好的应用。     

基于ElGamal的同态云端密文存储检索方案

云端数据存储的安全性和检索效率是网络空间安全亟待解决的问题之一.本文提出了一个新的密文检索模型,并在此基础上利用ElGamal同态密码算法和SM4分组密码算法,设计了一种基于混合同态加密的云端密文存储检索方案.首先,该检索方案能够在数据上传、检索和下载的过程中,保证数据的安全,可用于个人云端U盘等应用场景.其次,对该方案的正确性和安全性进行分析.最后,通过实验的方式对方案的正确性进行了证明.实验结果表明该方案在保证数据安全的情况下,检索结果正确,效率高.     

基于解析-迭代重建的云存储密文优化检索

针对存储密文质量及加密性差所导致在检索时出现的检索效率低和检索不完整问题,提出一种基于解析-迭代重建的云存储密文优化检索的方法,首先将迭代重建与解析重建进行算法融合,构建出解析-迭代重建算法,并进行模拟映射,提升云存储密文的基础质量,然后使用神经元和Gauss分布状况构建奇偶树型交互学习机模型,并将遗传算法融入其中,通过混沌处理完成密文的优化,最后使用同态性密文检索算法对云存储内的文档划分,获取密文的大素数,再通过同态加密算法对文档加密,得到加密密文,这时根据大素数拟定随机数比对值完成云存储密文优化检索目的。仿真证明,所提方法能够有效加强密文质量,并具有检索效率高、完整性好的优点。     

面向混合云的可并行多关键词Top-k密文检索技术

随着云计算技术的迅猛发展,越来越多的企业和个人青睐使用私有云和公有云相结合的混合云环境,用于外包存储和管理其私有数据。为了保护外包数据的私密性,数据加密是一种常用的隐私保护手段,但这同时也使得针对加密数据的搜索成为一个具有挑战性的问题。文中提出了面向混合云的可并行的多关键词Top-k密文检索方案。该方案通过对文档、关键词分组进行向量化处理,并引入对称加密和同态矩阵加密机制,保护外包数据的私密性,同时支持多关键词密文检索;通过引入MapReduce计算模式,使得公有云和私有云合作完成的密文检索过程能够按照并行化方式执行,从而能够支持针对大规模加密数据的并行化检索。安全分析和实验结果表明,提出的检索方案能够保护外包数据的隐私,且其检索效率优于现有的同类方案。     

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。     

一种适用于云计算环境的改进全同态加密方案

针对云计算环境中数据的安全性要求,在现有的全同态加密方案的研究基础上,提出了一种改进的全同态加密方案。改进的全同态加密方案在DGHV方案基础上同时结合将模2运算变为模4运算、减小公钥尺寸和引入一个比较大的固定数的方法,构成了更适合云计算环境的改进全同态加密算法。改进的全同态加密方案具有公钥尺寸小、一次加密2 bit密文和密文检索时不需要将私钥暴露给服务器的特点。文中对改进的全同态加密方案与DGHV全同态加密方案在密文检索方面进行了比较。最后提出了全同态加密方案在云计算环境中的适用场景。     

基于同态加密的可信云存储平台

基于全同态加密技术的数据检索方法可以直接对加密的数据进行检索,不但能保证被检索的数据不被统计分析,还能对被检索的数据做基本的加法和乘法运算而不改变对应明文的顺序,既保护了用户的数据安全,又提高了检索效率。文章就是针对上述问题提出的一个系统级解决方案,主要致力于解决云存储系统中信息的安全存储与管理问题。为实现此目标,该方案采用了同态加密算法,以及在这种算法基础上提出的一种密文检索算法,既保证了用户数据的安全性,又保证了服务器能够对存储的用户密文直接进行操作,实现了对密文的直接检索,平衡了云存储系统中保证用户数据的安全性和服务于云计算之间的关系。     

面向云存储的同态加解密及密文检索算法的研究

存储在云端服务器中的敏感数据的保密和安全访问是云存储安全研究的重要内容。针对真实的云存储环境中云服务提供商不可信的情况,采用同态加密算法,提出了一种安全、准确性高的面向云存储密算的法。与现有算法相比,该算法在进行密文检索时不需要用户上传密钥,并且极大地提高了密文检索的准确性。     

支持语义扩展的动态多关键词密文排序检索

针对云存储环境下已有的动态多关键词密文排序检索方案不支持关键词语义扩展、不具备前向安全和后向安全的问题，提出一种支持语义检索且具备前向安全和后向安全的动态多关键词密文排序检索方案。该方案通过构建语义关系图实现查询关键词的语义扩展；使用树索引结构实现数据的检索和动态更新；利用向量空间模型实现多关键词排序搜索；基于安全K近邻算法对维度扩展后的索引和查询向量进行加密。安全性分析表明，该方案在已知密文模型下是安全的且具有动态更新时的前向安全和后向安全。效率分析及仿真实验结果表明，该方案在服务器检索效率方面优于目前同类型具有相同安全性或相同功能的方案。     

支持检索关键词语义扩展的可排序密文检索方案

针对云计算环境下已有的密文检索方案不支持检索关键词语义扩展、精确度不够、检索结果不支持排序的问题，提出一种支持检索关键词语义扩展的可排序密文检索方案。首先，使用词频逆文档频率（TF-IDF）方法计算文档中关键词与文档之间的相关度评分，并对文档不同域中的关键词设置不同的位置权重，使用域加权评分方法计算位置权重评分，将相关度评分与位置权重评分的乘积设置为关键词在文档索引向量上相应位置的取值；其次，根据WordNet语义网对授权用户输入的检索关键词进行语义扩展，得到语义扩展检索关键词集合，使用编辑距离公式计算语义扩展检索关键词集合中关键词之间的相似度，并将相似度值设置为检索关键词在文档检索向量上相应位置的取值；最后，加密产生安全索引和文档检索陷门，在向量空间模型（VSM）下进行内积运算，以内积运算的结果为密文检索文档的排序依据。理论分析和实验仿真表明，所提方案在已知密文模型和已知背景知识模型下是安全的，且具备对检索结果的排序能力；与多关键字密文检索结果排序（MRSE）方案相比，所提方案支持关键词语义扩展，查询准确率比MRSE方案更加准确可靠，而检索时间则与MRSE方案相差不大。     

支持多比特加密的全同态加密体制设计

现有全同态加密体制普遍存在密文尺寸较大和采用单比特加密所导致的效率较低问题.在Gentry等人提出的全同态加密体制(简称GS W13体制)的基础上,通过修改其展开方式,利用近似特征向量技术,提出了一种新的全同态加密体制.在随机喻示模型下,将新体制的安全性归约到判定性容错学习问题(decisional lear-ning with errors,DLWE)的难解性,给出了其正确性和安全性的证明.又在不改变系统参数的条件下,采用多比特加密,对新体制进行优化.与GSW13体制相比,新体制的密文尺寸减小61.47％,加密运算量减少68.97％.新体制不仅减小密文扩张,而且减少同态运算计算次数,从而提高了体制效率.     

基于倒排索引的可验证混淆关键字密文检索方案

随着云计算的发展,以密文检索为核心技术的安全搜索问题日益成为国内外研究的热点.为了提高密文检索方案的安全性,提出了基于倒排索引的可验证混淆关键字密文检索方案.首先,在构建陷门时插入混淆关键字抵抗恶意云服务器的关键字攻击,同时引入数据缓存区,利用Pailliar加密技术对包含混淆关键字搜索结果进行盲计算,过滤掉包含目标关键字以外的密文数据,减少通信开销;其次,利用双线性映射生成标签验证搜索结果,并对方案在正确性、安全性和可靠性这3个方面进行了验证.在真实数据集上进行反复实验,理论分析和实验结果表明,该方案在保证检索效率的同时,比现有的密文检索方案有效地提高了密文检索的安全性.     

基于区块链的多关键字属性基可搜索加密方案

云存储服务的出现可将文件上传至云服务器,节约了本地的信息存储空间以及管理开销。文件以明文的形式存储显然无法满足隐私保护和安全需求,但若将加密后的文件上传至云服务器,将失去搜索原文件的能力。因此,可搜索加密技术的出现解决了用户如何在文件不解密的情况下搜索加密数据。目前现有的单关键字可搜索加密方案会产生许多与检索内容不符合的信息,没有考虑数据用户细粒度搜索权限和搜索效率,以及因云存储的集中化带来的数据安全和隐私保护等问题。针对以上问题,该文提出了基于区块链的多关键字属性基可搜索加密方案。该方案使用多关键字可搜索加密技术实现了加密数据的有效搜索;利用基于属性的加密技术实现加密数据的细粒度访问控制;结合区块链的智能合约技术,经过多笔交易获得搜索结果。并且利用区块链的不可篡改性,满足了方案中相关性质的公平性,保证了在方案中三方的公平性和安全性并进行了相关分析。在随机预言机模型下,基于困难问题假设证明了方案的关键字安全及陷门安全,即所提方案满足在选择关键字攻击下的关键字密文不可区分性安全和陷门不可区分性安全。最后通过数值分析表明该方案在关键字密文生成阶段和关键字搜索阶段具有较高的效率。并展望了在未...     

基于计数型布隆过滤器的可排序密文检索方法

云计算环境下密文检索困难,已有的可搜索加密方案存在时间效率低、文件检索索引不支持更新、检索结果不能实现按精确度排序等问题。首先基于计数型布隆过滤器构建文件检索索引,将文件集中的关键词哈希映射到计数型布隆过滤器索引向量,实现了按关键词进行密文检索,同时,支持密文检索索引的动态更新。其次,由于计数型布隆过滤器本身不具备语义功能,不能实现按相关度对检索结果排序,引入关键词频率矩阵和词频逆文本频率（TF-IDF）模型计算关键词的相关度分值,以实现按相关度分值对检索结果排序。最后,理论和实验性能分析证明了该方法的安全性、可更新能力、可排序能力和高效性。