針對存儲密文質(zhì)量及加密性差所導(dǎo)致在檢索時出現(xiàn)的檢索效率低和檢索不完整問題,提出一種基于解析-迭代重建的云存儲密文優(yōu)化檢索的方法,首先將迭代重建與解析重建進(jìn)行算法融合,構(gòu)建出解析-迭代重建算法,并進(jìn)行模擬映射,提升云存儲密文的基礎(chǔ)質(zhì)量,然后使用神經(jīng)元和Gauss分布狀況構(gòu)建奇偶樹型交互學(xué)習(xí)機(jī)模型,并將遺傳算法融入其中,通過混沌處理完成密文的優(yōu)化,最后使用同態(tài)性密文檢索算法對云存儲內(nèi)的文檔劃分,獲取密文的大素數(shù),再通過同態(tài)加密算法對文檔加密,得到加密密文,這時根據(jù)大素數(shù)擬定隨機(jī)數(shù)比對值完成云存儲密文優(yōu)化檢索目的。仿真證明,所提方法能夠有效加強(qiáng)密文質(zhì)量,并具有檢索效率高、完整性好的優(yōu)點(diǎn)。 

【文章來源】：計算機(jī)仿真. 2020,37(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

密文檢索平臺

利用同樣的Query分別在本文方法與文獻(xiàn)方法之間進(jìn)行查詢,較比其檢索的時間,如圖2所示。通過圖2能夠得知,文獻(xiàn)方法與本文方法在文檔規(guī)模中呈現(xiàn)正比關(guān)系,檢索時間跟著文檔數(shù)量的增加而增加。在同樣的文檔規(guī)模中,本文方法比文獻(xiàn)方法的檢索時間大幅度縮減,這是由于本文方法結(jié)合解析-迭代重建算法考慮了信息的同態(tài)性,在傳輸文檔時,將文檔進(jìn)行劃分,并按照順序進(jìn)行融合,通過同態(tài)性認(rèn)證減少文檔索引過程中的時間開銷,提高查詢效率,由此得知本文方法是可取的。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3101868