隨著大數(shù)據(jù)時代的蓬勃發(fā)展,信息檢索技術(shù)在生活中隨處可見。一方面,這些數(shù)據(jù)信息與先進(jìn)技術(shù)滿足了用戶的日常需求,為他們供了更全面的服務(wù),另一方面用戶的很多個人信息被泄露,服務(wù)商能夠通過這些信息推斷用戶的興趣愛好,生活習(xí)慣等。當(dāng)今世界隱私保護(hù)與信息技術(shù)的發(fā)展同樣重要。在這篇畢業(yè)論文中,我們主要研究基于概率型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的隱私時間成員查詢問題。它可以保證用戶在完成帶有時間信息的成員查詢的同時保護(hù)隱私不被泄露。我們介紹了一些基本的概率型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和密碼學(xué)原語,并基于實際的查詢需求闡述了如何利用這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來構(gòu)建變形持續(xù)布隆過濾器。這種變形持續(xù)布隆過濾器改進(jìn)了持續(xù)布隆過濾器,能夠以更小的空間優(yōu)勢存儲大量帶有時間信息的數(shù)據(jù),從而更有效的實現(xiàn)時間成員查詢和插入操作。針對時間成員查詢中的隱私保護(hù)問題,我們利用了安全多方計算的設(shè)計思想,結(jié)合查詢中對信息隱私保護(hù)的要求,設(shè)計了兩種保護(hù)隱私的加密方案。這兩種方案分別運用了Paillier同態(tài)加密和不經(jīng)意傳輸協(xié)議,其基本原理是基于通信雙方未知對方時間信息的前下來獲得比較結(jié)果。通過與原來未加密的時間成員查詢方案的比較,我們總結(jié)了這兩種方案對查詢效率和查詢準(zhǔn)確率的影響,并...

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1布隆過濾器

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文個比特位和3個哈希函數(shù)，這15個比特位的初始值為0。圖2-1b)展示了x,y兩個元素插入布隆過濾器的過程，x經(jīng)三個哈希函數(shù)分別映射到第2,4,7個位置（從第0個位置開始），y經(jīng)三個哈希函數(shù)分別映射到第5,10,13個位置，這六個位置的值置為1。當(dāng)要借....

圖2-2計數(shù)型布隆過濾器

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文布隆過濾器憑借緊湊的空間優(yōu)勢和哈希函數(shù)的單向性支持元素的插入和查詢操作。計數(shù)型布隆過濾器（CountingBloomFilter，CBF）通過計數(shù)可有效的支持刪除操作。計數(shù)型布隆過濾器將布隆過濾器的每一位擴展為一個計數(shù)器，每次插入元素時通過哈希函數(shù)映....

圖4-2VPB和PBF的查詢效率

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文1所示。表4-1插入不同大小數(shù)據(jù)集的CPU執(zhí)行時間|X|g′mVPB的CPU時間(s)PBF的CPU時間(s)21016107148.7943024620.39857421116107196.572419979.67183421216107305.1....

本文編號：3903511