隨著云計(jì)算的不斷發(fā)展,云存儲(chǔ)已經(jīng)成為云計(jì)算最廣泛的應(yīng)用之一。云存儲(chǔ)在為廣大用戶帶來方便的同時(shí),也造成了數(shù)據(jù)所有權(quán)和管理權(quán)分離的問題。云存儲(chǔ)安全受到業(yè)界廣泛地關(guān)注,為了更好地解決此問題,可搜索加密的云存儲(chǔ)服務(wù)機(jī)制及效率問題在近幾年中得到了研究者的廣泛研究和發(fā)展。本文針對(duì)目前可搜索加密的不精確問題進(jìn)行了研究,實(shí)現(xiàn)了在語義方面的精準(zhǔn)搜索以及效率的提高。目前的可搜索加密方案大多針對(duì)多用戶,多關(guān)鍵字搜索等方面進(jìn)行研究,但沒有考慮到語義對(duì)于搜索結(jié)果的影響,為了解決這個(gè)問題,本文實(shí)現(xiàn)了語義方面的可搜索加密,并且在此基礎(chǔ)上提高了運(yùn)作效率。本文利用了兩個(gè)云服務(wù)器確保用戶語義搜索的高效運(yùn)行,一臺(tái)用來匹配陷門以及產(chǎn)生語義的相關(guān)匹配結(jié)果,另一臺(tái)用來搜索出最相關(guān)的文件并返回給用戶。為了更安全和高效,本文中語義樹上傳至云服務(wù)器中,使用在云服務(wù)器中產(chǎn)生陷門的辦法,確保減少用戶的計(jì)算量,同時(shí)對(duì)語義樹進(jìn)行加密,保證語義樹關(guān)鍵信息的安全,不被惡意用戶竊取。另外,本文采用消息摘要算法(Message-Digest Algorithm 5,MD5)加密可以保證明文與密文的對(duì)應(yīng),并且利用MD5加密的密文無法通過密文解出明文的特點(diǎn),保證明文的安全。通過安全性分析可得本方案具有抗偽造攻擊、已知密文模型下的安全性和數(shù)據(jù)的安全性。通過語義樹的效率分析和與目前相關(guān)方案的時(shí)間復(fù)雜度的對(duì)比分析,表明該方案具有高效性。
【學(xué)位單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP309.7;TP391.3
【部分圖文】：

圖 2.1 可搜索加密過程2.2 可搜索加密的分類 在可搜索加密出現(xiàn)以前，人們的文件加密存儲(chǔ)在云上，如果想要查看必須全部下載，因?yàn)榧用艿奈募菬o法搜索的，這樣很麻煩而且會(huì)浪費(fèi)很多資源。于是出現(xiàn)了可搜索加密機(jī)制，可以對(duì)加密的文件進(jìn)行搜索并且不會(huì)暴露隱私�？伤阉骷用苡址譃閷�(duì)稱可搜索加密和公鑰可搜索加密即非對(duì)稱可搜索加密。 2.2.1 對(duì)稱可搜索加密的概念 對(duì)稱加密算法，所謂對(duì)稱，是指加密加解密的密鑰是同一個(gè)，加密密鑰和解密密鑰之間可能有一些簡單的轉(zhuǎn)換計(jì)算。在對(duì)稱可搜索加密環(huán)境下，數(shù)據(jù)的擁有者、陷門的產(chǎn)生者以及解密者都是同一個(gè)用戶。對(duì)稱可搜索加密的優(yōu)勢在于計(jì)算方面，它的相對(duì)于非對(duì)稱可搜索加密計(jì)算量是較小的，適用于大數(shù)據(jù)的加密，缺點(diǎn)則是加密用戶和解密用戶需要在事先統(tǒng)一密鑰，而密鑰則必須通過安全信道傳

圖 2.2 對(duì)稱可搜索加密的模型可搜索加密的算法描述如下[35]： 1.(對(duì)稱可搜索加密)�？伤阉骷用芩惴ㄊ嵌x在字典1 2{ , ,..., W W W分為五個(gè)步驟： SSE ( KeyGen , Encrypt , Trapdoor , Search , Decrypt) KeyGen ( )： 是安全參數(shù)，該算法根據(jù)安全參數(shù)生成加密密鑰 K , C ) Encrypt ( K , D)：是明文文件集合，1 2( , ,..., )nD D D D， 2iD ，，該算法生成文件索引I和密文文件集1 2( , ,..., )nC C C C，部分方案引，則令 I 。 ( , ) Trapdoor K W：其中，K是對(duì)稱密鑰，W是用戶輸入需要查詢的關(guān)成關(guān)鍵詞W對(duì)應(yīng)的陷門WT。 ( , )W W Search I T：該算法根據(jù)用戶輸入生成的陷門 以及文件的索

圖 2.3 公鑰可搜索加密的模型對(duì)稱可搜索加密的算法描述如下： 定義 5. 公鑰可搜索加密[38]。公鑰可搜索加密算法可以描述為 PEKS ( KeyGen, Encrypt , Trapdoor , Test) (2.2) 其中， 1. ( pk , sk ) KeyGen ：安全參數(shù) 作為輸入，運(yùn)行KeyGen算法產(chǎn)生公鑰pk和私鑰 sk ； 2. ( , )WC Encrypt pk W：公鑰pk和關(guān)鍵詞W作為輸入，運(yùn)行Encrypt算法產(chǎn)生關(guān)鍵詞密文WC； 3. ( , )WT Trapdoor sk W：私鑰sk和關(guān)鍵詞W作為輸入，運(yùn)行Trapdoor算法生成關(guān)鍵詞陷門WT； 4. ( , , )W Wb Test pk C T：公鑰pk，關(guān)鍵詞陷門WT 和關(guān)鍵詞密文WC 作為輸入，運(yùn)行Test 算法，將W與'W進(jìn)行匹配，然后輸出是否匹配的判斷值b {0,1}。
【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李舟軍，王兵山;語義樹方法及其可靠性和完備性[J];國防科技大學(xué)學(xué)報(bào);1994年03期

2 黃名選;嚴(yán)小衛(wèi);;基于查詢語義樹的語義查詢擴(kuò)展研究[J];情報(bào)理論與實(shí)踐;2007年06期

3 江勝,盧炎生;主動(dòng)數(shù)據(jù)庫中的復(fù)合事件構(gòu)造與探測[J];計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程;2001年04期

4 劉詠梅;楊帆;于林森;;場景語義樹圖像標(biāo)注方法[J];中國圖象圖形學(xué)報(bào);2013年05期

5 孟凡榮;田恬;張磊;;基于語義樹的語義關(guān)聯(lián)度算法改進(jìn)[J];微計(jì)算機(jī)信息;2009年12期

6 趙彥斌;李慶華;趙峰;;Web網(wǎng)頁語義樹的構(gòu)造與利用[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年S1期

7 劉絮穎;尹青;蔣烈輝;劉建林;;基于結(jié)構(gòu)語義樹的高級(jí)控制結(jié)構(gòu)恢復(fù)技術(shù)[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2011年09期

8 趙鵬;馮晨成;韓莉;紀(jì)霞;;融合深度學(xué)習(xí)和語義樹的草圖識(shí)別方法[J];模式識(shí)別與人工智能;2019年04期

9 安建成;武俊麗;;基于語義樹的概念語義相似度計(jì)算方法研究[J];微電子學(xué)與計(jì)算機(jī);2011年01期

10 杜明芳;王軍政;李多楊;何玉東;;基于語義樹Markov隨機(jī)場模型的地面機(jī)器人多尺度道路感知[J];兵工學(xué)報(bào);2016年03期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 李琳;基于語義樹的三維角色模型創(chuàng)作方法研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2016年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王婭菲;基于加密語義樹的多用戶可搜索加密機(jī)制[D];蘭州理工大學(xué);2019年

2 許鵬;基于語義的電商網(wǎng)頁內(nèi)容查重研究及系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];北京郵電大學(xué);2017年

3 史佳慧;財(cái)經(jīng)問答系統(tǒng)問句解析子系統(tǒng)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2012年

4 柴華;財(cái)經(jīng)問答系統(tǒng)結(jié)構(gòu)化查詢子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

5 程超;面向分類挖掘的獨(dú)立L-多樣性隱私保護(hù)方法研究[D];華中科技大學(xué);2015年

6 王水利;基于互信息的語義查詢擴(kuò)展技術(shù)研究[D];河南科技大學(xué);2011年

7 羅茜茜;項(xiàng)目信息服務(wù)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];華南理工大學(xué);2012年

8 徐慶;基于詞匯語義信息的中文命名實(shí)體關(guān)系抽取研究[D];太原理工大學(xué);2016年

9 于甜甜;基于語義樹的語句相似度和相關(guān)度在問答系統(tǒng)中的研究[D];山東財(cái)經(jīng)大學(xué);2014年

10 談慧媛;精簡語義樹模型構(gòu)建及在視頻關(guān)鍵幀聚類分析中的應(yīng)用[D];吉林大學(xué);2009年

本文編號(hào)：2852366