本文關(guān)鍵詞：基于相似查詢樹的快速密文檢索方法　出處：《軟件學(xué)報(bào)》2016年06期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 云計(jì)算 密文檢索 多關(guān)鍵字排序檢索 相似查詢樹 云安全

【摘要】：隨著云計(jì)算的廣泛應(yīng)用,數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)量急速增加;同時(shí),用戶文檔通常包含隱私敏感信息,需要先加密然后上傳到云服務(wù)器.面對(duì)如此大量的密文數(shù)據(jù),現(xiàn)有技術(shù)在大數(shù)據(jù)量的密文數(shù)據(jù)上的檢索效率很低.針對(duì)這一問(wèn)題,提出在大數(shù)據(jù)下的基于相似查詢樹的密文檢索方法(MRSE-SS).該方法通過(guò)設(shè)置聚類中心和成員之間的最大距離對(duì)文檔向量進(jìn)行聚類,并把中心向量看成n維超球體的球心,最大距離作為半徑,再逐步將小聚類聚合成大聚類.使用該方法構(gòu)建的密文文檔集合,在查詢階段,僅需檢索查詢向量相鄰的聚類即可獲得理想的查詢結(jié)果集合,從而提高了密文檢索的效率.以《軟件學(xué)報(bào)》最近10年的論文作為樣本進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),數(shù)據(jù)集中選取2 900篇文檔和4 800個(gè)關(guān)鍵詞.實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:當(dāng)文檔集個(gè)數(shù)呈指數(shù)增長(zhǎng)時(shí),檢索時(shí)間僅呈線性增長(zhǎng),并且檢索結(jié)果的關(guān)聯(lián)性比傳統(tǒng)檢索方法更強(qiáng).
[Abstract]:With the wide application of cloud computing, the data volume of data center increases rapidly. At the same time, user documents usually contain privately-sensitive information that needs to be encrypted and then uploaded to a cloud server. The retrieval efficiency of the prior art on the ciphertext data with large amount of data is very low. In this paper, we propose a similar query tree based ciphertext retrieval method based on big data, which clusters the document vectors by setting the maximum distance between the clustering center and the members. The center vector is regarded as the center of the sphere of n-dimensional hypersphere, and the maximum distance is taken as the radius, then the small clustering is gradually aggregated into a large cluster. The collection of ciphertext documents constructed by this method is in the query stage. An ideal set of query results can be obtained only by searching adjacent clustering of query vectors, thus improving the efficiency of ciphertext retrieval. 2 900 documents and 4 800 keywords were selected in the data set. The experimental results show that the retrieval time increases linearly when the number of document sets increases exponentially. And the relevance of retrieval results is stronger than traditional retrieval methods.
【作者單位】： 信息安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中國(guó)科學(xué)院信息工程研究所);廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司信息中心;
【基金】：廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司信息中心大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全研究項(xiàng)目(K-GD2014-1019) 中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)(XDA06040601) 新疆維吾爾自治區(qū)科技專項(xiàng)(201230121)~~
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 云計(jì)算環(huán)境中的數(shù)據(jù)安全問(wèn)題越來(lái)越多地受到人們關(guān)注,為了確保個(gè)人數(shù)據(jù)的隱私性,用戶通常先將文檔加密,然后再上傳到云服務(wù)器.然而,數(shù)據(jù)加密使傳統(tǒng)的檢索機(jī)制失效,隨著數(shù)據(jù)量的增加,如何高效地取回加密存儲(chǔ)在云中的數(shù)據(jù)已成為重要的挑戰(zhàn),密文檢索問(wèn)題已成為近年來(lái)信息安全領(lǐng)域

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本文編號(hào)：1435701