云计算中可验证的语义模糊可搜索加密方案

针对目前可搜索加密方案不能进行语义模糊搜索的不足,并且无法充分应对“不诚实且好奇”的服务器威胁,提出了基于混合云模型的可验证语义模糊可搜索加密方案。该方案通过WordNet对关键词进行语义扩展,并使用布隆过滤器构造安全索引,索引和查询经过布隆过滤器两轮映射保证了无关联性,确保了用户数据隐私的安全性。在混合云模型下,尽可能的减少终端计算开销,在私有云服务器上构建索引和验证集合并对搜索结果进行验证以确保搜索结果完整性,在公有云服务器上进行文档搜索确保搜索效率。通过在真实数据集上的测试,验证了该方案的有效性与可行性。     

一种支持动态可验证的密文检索方案

针对搜索结果缺乏正确性验证和数据更新时产生的隐私泄露问题,提出一种支持动态可验证的密文检索方案.首先根据索引产生聚合消息认证码,将索引与聚合消息认证码进行加密后上传到区块链中,通过智能合约返回给用户搜索结果,解决恶意服务器返回结果不正确问题;其次,引入版本指针用来指向更新状态,使得每次更新状态下关键字产生的陷门不同,从...     

云存储中支持词频和用户喜好的密文模糊检索

为在云计算环境下实现具有隐私保护的数据检索,设计支持词频和用户喜好的多关键词模糊搜索方案.该方案采用布隆过滤器,在文件索引的建立过程中嵌入词频信息,在查询向量的生成过程中嵌入用户喜好信息,并基于局部敏感哈希函数实现关键词的模糊检索.在数据搜索过程中,该方案允许授权用户输入多个关键词,并对每个关键词设定相应的权重,即使关键词存在误差,也可准确地返回相关数据.安全性分析表明,该方案在已知密文模型的条件下是安全的,可保护查询关键词和陷门信息不被云存储服务器获取.     

面向云存储的多关键词可验证搜索加密方案设计

为提高云存储技术中服务器的安全可靠性,研究面向多关键词搜索和文档防篡改的验证问题.设计了一种新颖的多关键词可验证搜索加密方案,将数据拥有者的私钥与哈希算法有效结合,以强化加密验证的安全性.     

高校电子政务系统中文件安全分发技术

针对高校电子政务系统文件分发的安全问题,提出基于对称加密体制的文件/消息批量认证方案。该方案通过结合计数器模式的高级加密标准和消息认证码,实现高校电子政务系统中文件分发的机密性和完整性,并能够支持批量认证,允许服务器对多个认证请求同时进行处理,从而降低通信开销。与已有的基于公钥密码的文件分发方案相比,具有计算开销更低的优势。     

基于Lucene的搜索引擎研究

Lucene是一个纯Java实现的高性能、可扩展的全文信息检索工具库,可以很方便地把它融入到应用程序中来增加索引和搜索功能.分析了Lucene的索引文件结构和搜索排序算法,探讨了Lucene中计算文档与查询项相关度的向量空间模型(VSM).最后,通过实验验证了索引过程的建立以及如何提高索引性能.     

基于Lucene的搜索引擎研究

Lucene是一个纯Java实现的高性能、可扩展的全文信息检索工具库,可以很方便地把它融入到应用程序中来增加索引和搜索功能．分析了Lucene的索引文件结构和搜索排序算法,探讨了Lucene中计算文档与查询项相关度的向量空间模型（VSM）．最后,通过实验验证了索引过程的建立以及如何提高索引性能．     

基于Bloom Filtering检测的安全重复数据删除技术分析

数据的不断增长推动了云计算、云存储的发展,大量数据被存储到云端,数据的不断积累占据了太多存储空间.为了节省空间,重复数据删除技术被提出并广泛使用.在原始信息锁加密的基础上进行改进,引入布隆过滤器来实现重复检测,继而完成安全存储.对方案性能进行分析后发现,可以实现基本的安全机密性,并降低了计算开销.     

支持灵活访问控制的多关键字搜索加密方案

大多数的可搜索加密方案中,云服务器在执行搜索操作时将陷门与数据库中所有的索引进行对比,造成开销过大的问题.针对此问题,提出一种具有访问控制功能的高效可搜索加密方案.在敏感数据加密上传至云服务器之前,使用k均值聚类算法对数据进行聚类,将数据分配到各个簇中,并通过潜在狄雷克利分布为每个簇生成相应的索引.云服务器在搜索阶段,...     

大容量文本检索算法

基于潜在语义索引技术提出一种大容量文本的快速检索算法．首先,利用奇异值分解方法对向量空间模型进行改进,充分考虑词项之间的相关性,在低维空间中表示待检索文本的各个段落与查询文本;其次,利用随机分块查询算法,以查询文本和待检索文本各段落之间的余弦相似度作为适应度函数进行检索,输出相似度超过阈值的候选段落;最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性．实验结果表明,该算法可以根据段落的语义进行文档的搜索,可以为查询大容量文档提供有效的手段．     

Verifiable search over encrypted data with a variable keyword-field

The latest searchable encryption (SE) technique allows cloud clients to conduct the search query over ciphertext according to keywords. However, the malicious cloud service provider (CSP) may return incorrect or forged search results which lead to data integrity compromises in practical applications, and most of existing SE schemes has a fixed keyword-field. To solve these problems, this paper devises a cryptographic primitive called verifiable search after encrypted data with the variable keyword-field scheme through an asymmetric bilinear map. Formal security analysis proves that our scheme can guarantee data confidentiality and integrity simultaneously, and resist the chosen keyword attack. Furthermore, experimental results over the real-world dataset show that our scheme is feasible in practice.     

Public key encryption with multi-keywords search

In order to improve the server-side keywords-searching efficiency in public key encryption by keyword search schemes, we propose a method of constructing reciprocal maps based on lagrange polynomial and a public key encryption by multi-keywords search scheme. In the scheme, each couple of reciprocal maps corresponds to a set of keywords. The sender makes ciphertext transformation for the set of keywords, and sends the result to the server. The receiver sends a searching-keyword trapdoor to the server. The server can restore the ciphertext of the keyword corresponding to the trapdoor for matching, only if the keyword belongs to the set. Only one pair computing is required to finish multi-keywords searching. The scheme is semantically secure in the standard model, and has a high efficiency of keywords searching with no restriction.     

面向流式数据认证的变色龙认证树算法研究

针对流式数据应用的场景及其安全性需求,对流式数据认证相关内容进行研究,构造基于变色龙认证树算法的流式数据认证模型。在这个算法模型下,实现流式数据的添加、查询、认证等操作。动态变色龙认证树算法插入数据更稳定,查询验证时返回的认证路径更短,因此减少了时间、空间开销。测试结果表明动态变色龙认证树在插入、查询、验证效率上有了较大提升。     

云环境下代理加密模糊检索研究

针对云环境下现有的加密模糊检索算法存在着存储容量需求过大的问题,提出了基于局部敏感哈希技术的代理加密模糊检索算法。该算法首先将文件     

基于语义的应急预案库检索本体表示研究

针对传统关键词检索的种种弊端,引入本体概念,并通过建立领域检索的本体,对查询关键词进行语义扩展。经扩展后的关键词簇,从另一种意义上来说让检索系统具备了对语义理解的能力,使查询更加面向可能发生的具体应急事件。本研究更加人性化,同时改善了基于关键词的搜索体验。     

数据库中字符型数据的加密存储与查询

在归纳现有密文检索技术的基础上,提出一种针对字符型数据的加密存储与检索方案。采用两阶段查询法,通过构造索引字段存储敏感数据的结构信息,可使第一阶段的模糊查询过滤掉大部分无关记录,从而提高密文查询速率。实验结论显示,所提方案安全可用。     

面向CryptDB的用户身份验证方案

CryptDB是一种典型的云密文数据库,由中间代理充当媒介,允许用户在前端发出明文语义查询请求,后端直接在加密数据上执行数据库操作。针对CryptDB系统代理服务器明文存储密钥未验证用户身份的问题,提出了使用用户口令加密密钥信息的方案,实现了增强密钥管理安全及代理间接验证用户身份的目的。实验结果证明了该方案的安全性和有效性。     

本体语义检索系统

基于关键词匹配的检索方法存在不足,使用分布式大数据处理技术,基于本体对用户输入的查询关键词进行查询扩展,利用Lucene针对扩展后的关键词进行检索,按照语义相似度将检索结果排序后返回给用户。实验表明,基于本体的语义检索系统在查全率和查准率两个方面均优于传统检索方法。     

基于本体的关系数据库关键词语义查询扩展方法

目前关系数据库关键词查询技术主要利用关键词的语法匹配,而没有利用数据之间的语义关系进行匹配,导致查询效果往往都不太令人满意。为了改善查询效果,结合本体概念,提出了基于本体的关系数据库关键词查询的语义查询扩展方法,把用户提交的查询关键词扩展为基于本体的语义关键词。实例分析表明,扩展后的语义关键词尽可能符合用户的真实意愿。     

一种关系数据库上的关键词查询排序方法

提出一种新的关键词查询排序算法来提高关系数据库关键词查询系统的查询效果。文中定义了关键词查询模型,分析了典型系统的排序算法,并确定了影响查询效果的四个主要因素,进而提出新的关键词查询排序算法。实验结果表明,该算法具有较高的查询和排序准确率,能够有效地提高关键词查询效果。