結構化加密數據的安全查詢機制研究.pdf

1、云計算的應用和發(fā)展使得數據外包成為一種新的趨勢。外包到云上的數據通常體量較大，個人或組織不具備相應的存儲和計算能力，因此數據外包將用戶從繁重的數據維護和管理任務中解放出來，不再受限于有限的本地設備資源。然而外包模式帶來了新的安全問題，外包數據可能包含隱私信息，用戶不希望隱私數據被泄露給云服務提供商，加密處理是一種必要選擇。但是查詢是數據管理領域的一個核心問題，當用戶對存儲在云服務器上的數據進行查詢時，為了防止隱私泄露，也必須將查詢請求加

2、密。使用傳統(tǒng)的加密方式，云服務器無法提供有效的密文查詢機制，而現有的解決方案往往帶來了極大的計算開銷和通信開銷。因此，外包數據環(huán)境下的密文查詢方案成為新的安全挑戰(zhàn)。
　　本文基于位置的服務下的安全范圍查詢方案。針對現有方案存在的交互輪數多和用戶端計算開銷大的問題，提出了基于安全KD（SKD：Secure K-dimensional）樹密文索引結構的安全范圍查詢算法。SKD樹將可比較加密（CE：Comparable Encrypti

3、on）體制與KD樹索引結構相結合，通過適當優(yōu)化減少查詢過程中的遞歸層數，實現無需可信用戶干預下的密文范圍查詢。得益于CE的直接密文比較特性和KD樹的超矩形空間劃分機制，基于SKD樹的安全范圍查詢方案將用戶與服務器之間的交互輪數減小至一輪，降低了用戶端的計算開銷和通信開銷。面向高維數據空間的安全k近鄰（SkNN：Secure k Nearest Neighbor）查詢方案。基于私有云模型解決查詢用戶與云服務器均不可信的問題。采用乘積量化（

4、PQ：Product Quantization）技術和倒排文檔（IVF：Inverted File）索引實現高維向量的降維表達，引入 Paillier同態(tài)加密算法防止距離表造成的隱私泄露，并通過用戶與服務器之間的協(xié)同計算解決同態(tài)密文的比較問題。方案提高了用戶端的計算效率，并采用粗聚類填充和密文擾動方法加強了存儲在服務器上的數據的安全性。隨后提出的二次粗量化方法進一步優(yōu)化了通信開銷。提出的安全查詢方案較好地保證了查詢過程中的數據安全，并提