云存储中高效密文检索的中文数据加密方案

数据加密是确保云存储数据安全的主要技术,高效的密文检索技术对于提高密文检索效率和减小存储开销起到了决定性作用。大多数已有的基于密文检索的中文数据加密方案需要上传密钥,增加了密钥泄漏的风险。在密文检索过程中,对于关键字的匹配,一些方案需要多次对密文解密,严重降低了密文检索的效率;另一些方案构建了大量的索引文件,浪费了云存储空间。文中提出了一种能兼顾检索效率和存储开销的中文数据加密方案,其在数据加密阶段利用了数据分块随机排序和标号向量加密技术,在密文检索阶段配合构建的索引向量文件对密文进行类明文检索。在整个过程中不需要将密钥上传至云服务器,建立索引向量文件所消耗的存储空间也小于其他基于索引的方案。实验表明,本方案在检索效率和存储开销上优于其他两种方案,并且能在耗费较少时间和存储空间的情况下准确地找到用户存储的数据。     

支持关键字更新的基于属性可搜索加密方案

针对云存储环境中重要通知、广播消息、数据共享等敏感性较高的数据访问控制需求,提出和设计出一种适用于云存储环境支持关键字更新的可搜索加密方案。方案中的文件明文采用基于属性的加密算法,可以实现文件密文只加密一次就可被多个用户私钥搜索,避免了针对不同用户数据拥有者需要多次加密的问题,降低了网络开销。但是现有的基于属性的可搜索加密方案无法实现文件索引的更新,针对此问题,采用带计数器的布隆过滤器对文件关键字进行处理,能够允许用户在索引密文中添加或者删除关键字,实现文件索引的动态更新,提高了检索效率。给出方案的正确性分析、安全分析以及效率分析。分析结果表明:文件索引和陷门经过带计数器的布隆过滤器并进行向量加密后,的确能够实现增加和删除关键字;采用对称加密的思想对文件和索引进行加密后,明文和索引也都是安全的;通过与其他方案的计算量和适应性对比,可以发现方案的计算量较低,适应性强。     

基于B+树的多关键字密文排序检索方法

针对当前社会信息量大、隐私信息需要加密存储带来的检索难度大等问题,研究分析了现有的基于密文的可搜索加密方案,提出了一种基于B⁺树的多关键字密文排序方法。利用向量模型构建索引和查询陷门,根据相关性分数和关键字匹配度对检索结果进行排序。在真实数据集上进行了实验,结果证明本方案具有较高的检索效率。     

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.     

隐蔽无线通信网络传输信息云存储密文检索

云储存技术下密文检索由于储存位置不同,需要使用与传统数据库不同的检索策略.提出隐蔽无线通信网络传输信息云存储密文检索.分析隐蔽通信流程,构建AWGN信道模型;设计多层次云储存平台架构,构建包含云储存平台、数据拥有者以及授权用户群三个实体的密文检索系统模型;利用改进的质量层次聚类方法获取信息特征根计算贡献率,实现数据降维,完成聚类;结合用户基本信息与密文兴趣向量,建立用户兴趣模型;确定需检索的关键字权重,将其发送到云端服务器,计算陷门与索引向量内积,将得分最高的密文反馈给用户,完成密文检索.仿真结果表明,上述方法所需检索时间较短,提高检索效率,且满足安全性要求.     

一个具有前向安全和后向安全的可验证多关键字可搜索加密方案

随着现代社会软硬件技术的快速发展，云计算技术对于客户端的数据存储和计算提供了巨大的帮助，为用户节省了大量成本.而在存储的同时，用户可以通过可搜索加密（SE,Searchable Encryption）技术，对存储数据进行加密搜索，同时确保数据的安全性和搜索隐私性.本方案使用公钥加密实现了数据拥有者和数据使用者之间的多关键字可搜索加密，数据使用者搜索时以出现频率最少的关键字作为主关键字进行加密搜索，并且云服务器对每个索引密文只需要一次计算即可得到准确的多关键字搜索结果，最大程度降低了无关文件的访问，节约了大量时间成本.而在存储和搜索过程中，我们认为云服务器是诚实且好奇的系统，它会诚实地为用户存储数据，并正确执行存储和计算过程，但是其会对存储的数据产生好奇感，即窥探用户的数据，并且对每次的搜索结果很感兴趣.为减少多关键字可搜索加密方案的信息泄露，提高安全性，提出的方案具有前向安全和后向安全的特性，在动态更新时为每次更新的状态创建一种隐式结构，使得云服务器只需要保存最新一次的更新状态就能保证对所有数据进行搜索，并且每个更新状态只保存前一次更新状态的信息，实现了前向安全性;通过将每次对文件的更...     

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...     

支持多关键字分级的可搜索同态加密方案

为满足加密文件的多关键字检索需求并解决云存储下用户的隐私与数据安全的问题,提出改进的分级的多关键字可搜索加密方案。该方案保障数据与查询机密性的同时,利用向量空间模型构建可搜索索引,使用同态加密算法进行加解密,支持查询结果的分级检索,有效避免了服务器端返回相关度不大的文件。进一步的安全分析和性能评估表明,该方案在安全性上满足[CCA2]安全,降低了通信开销,也消除了不必要的流量开销。     

支持文件动态更新的基于属性可搜索加密方案

针对云存储环境中重要通知、消息广播、数据共享等敏感性较高的数据访问控制需求,提出和设计一种云存储环境中支持文件动态更新的可搜索加密方案。方案中的文件明文采用基于属性的加密算法加密,将密文与私钥和属性相关联,可以非常灵活的表示访问控制策略,大大降低了数据共享细粒度访问控制所带来的网络带宽和发送节点的处理开销,可以实现文件只加密一次就可被多个用户私钥搜索,避免了针对不同用户需要多次加密的问题。但是现有的基于属性的可搜索加密方案无法实现文件的动态更新操作,针对此问题,采用对称可搜索加密的思想来建立索引,这种通过数组和链表来来存储索引信息的方式可以实现只搜索一次就可以获得包含此关键字的所有文件,无需逐个文件进行遍历,所以具有较高的搜索效率。并通过添加额外删除数组、列表,实现了文件的动态更新,可以增加或者删除密文文件。最后给出了方案的安全性分析和性能分析,并与几种类似的索引建立方案进行了对比,对比发现本方案搜索效率高,索引长度较少,实现了文件的动态更新还能达到更高的安全级别（CKA-2）,具有更好的应用性和扩展性。     

云边协同下可排序的属性基可搜索加密方案

云计算和边缘计算技术可以有效解决网络边缘流量爆炸式增长带来的巨大存储和计算需求,但数据外包后用户的敏感信息可能会因云端和边缘设备的不完全可信出现泄露问题。为了解决该问题,提出云边协同下可排序的属性基可搜索加密方案。采用云边协同技术,将大量的密文存储到云服务器,使与其对应的加密索引上传到距离最近的边缘节点进行多关键字搜索和辅助解密,提高通信效率。采用TF-IDF规则使搜索结果中仅返回最符合用户需求的Top-k文件,从而实现多关键字排序。将用户的属性分为属性值和属性名,仅公开属性名,从而通过隐藏属性值的方式达到保护用户敏感信息的目的,同时采用在线/离线混合加密技术降低用户计算开销。基于DBDH和q-parallel DBDH假设证明了该方案在随机预言模型中的选择关键字攻击下满足不可区分性。分析结果表明,该方案在加密和陷门生成阶段的计算开销相比于次优方案降低了10%和25%,同时在解密阶段保持恒定,具有更高的密文检索效率。     

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。     

基于Simhash的安全密文排序检索方案

针对密文检索中存在的计算量大、检索效率不高的问题，提出一种基于Simhash的安全密文排序检索方案。该方案基于Simhash的降维思想构建安全多关键词密文排序检索索引（SMRI），将文档处理成指纹和向量，利用分段指纹和加密向量构建B+树，并采用"过滤-精化"策略进行检索和排序，首先通过分段指纹的匹配进行快速检索，得到候选结果集；然后通过计算候选结果集与查询陷门的汉明距离和向量内积进行排序，带密钥的Simhash算法和安全k近邻（SkNN）算法保证了检索过程的安全性。实验结果表明，与基于向量空间模型（VSM）的方案相比，基于SMRI的排序检索方案计算量小，能节约时间和空间成本，检索效率高，适用于海量加密数据的快速安全检索。     

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。     

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。     

基于相似查询树的快速密文检索方法

随着云计算的广泛应用,数据中心的数据量急速增加,同时,用户文档通常包含隐私敏感信息,需要先加密然后上传到云服务器,面对如此大量的密文数据,现有技术在大数据量的密文数据上的检索效率很低.针对此问题,本文提出在大数据下的基于相似查询树的密文检索方法(MRSE-SS),该方法通过设置聚类中心和成员之间的最大距离对文档向量进行聚类,并把中心向量看成n维超球体的球心,最大距离作为半径,再逐步将小聚类聚合成大聚类.使用该方法构建的密文文档集合,在查询阶段仅需检索查询向量相邻的聚类即可获得理想的查询结果集合,从而提高了密文检索的效率.本文还以《软件学报》期刊最近10年的论文作为样本进行了实验,数据集中选取2900篇文章和4800个关键词,实验结果显示,当文档集个数呈指数增长的时候,检索时间仅呈线性增长,并且检索结果的关联性比传统检索方法更强.     

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。     

Approaches and challenges of privacy preserving search over encrypted data

More and more data owners are encouraged to outsource their data onto cloud servers for reducing infrastructure, maintenance cost and also to get ubiquitous access to their stored data. However, security is one issue that discourages data owners from adopting cloud servers for data storage. Searchable Encryption (SE) is one of the few ways of assuring privacy and confidentiality of such data by storing them in encrypted form at the cloud servers. SE enables the data owners and users to search over encrypted data through trapdoors. Most of the user information requirements are fulfilled either through Boolean or Ranked search approaches. This paper aims at understanding how the confidentiality and privacy of information can be guaranteed while processing single and multi-keyword queries over encrypted data using Boolean and Ranked search approaches. This paper presents all possible leakages that happen in SE and also specifies which privacy preserving approach to be adopted in SE schemes to prevent those leakages to help the practitioners and researchers to design and implement secure searchable encryption systems. It also highlights various application scenarios where SE could be utilized. This paper also explores the research challenges and open problems that need to be focused in future.     

基于区块链的多关键字细粒度可搜索加密方案

密文策略下基于属性的关键字搜索(CP-ABKS)技术可以对加密的数据实现细粒度控制和检索.现有CP-ABKS方案较少考虑云服务器的恶意行为和搜索过程的公平支付,且通常只支持单关键字密文检索.对此,文章提出基于区块链的多关键字细粒度可搜索加密方案.利用密文策略下基于属性的加密技术满足多用户检索,实现了细粒度访问控制和访问...     

基于遗传算法的自适应文本模糊聚类研究

针对FCM聚类算法时初始聚类中心的选择敏感,以及聚类数C难以确定的问题,提出一种基于遗传算法的自适应文本模糊聚类方法.该方法首先将文档集合表示成向量空间模型,并采用一种新型的可变长染色体编码方案,随机选择文本向量作为初始聚类中心形成染色体,然后结合FCM算法的高效性和遗传算法的全局优化能力,通过遗传进化,有效地避免了局部最优解的出现,同时得到了优化的聚类数目和聚类结果.实验表明该算法是一种精确高效的文本聚类方法.     

可撤销的多关键字公钥可搜索加密方案

在云计算应用中,为保证隐私数据安全,用户需要将数据在本地加密后再上传至云服务器。可搜索加密技术允许用户直接检索服务器上的加密数据,获得检索权限的用户往往可以无限制地检索密文。在现实应用中,用户密钥的丢失及恶意攻击容易对隐私数据产生安全威胁,用户不应该持续保持对数据的检索能力。为此,提出了一个支持用户检索权限撤销的公钥可搜索加密方案。将系统的整个生命周期划分为不同时段,下个时段的密文由上个时段的密文进化而来,通过密文进化及时间密钥的分发控制实现用户权限的撤销。方案在支持多关键字检索的同时降低方案的计算开销,并且撤销用户对此前时刻所有密文的检索能力,保证密文的前向安全性。