一种字符型数据加密算法研究

针对字符型数据的加密提出一种利用对偶编码函数实现对数据库中的字符型数据进行加密的方法,通过对数据库中字符型的关键信息进行对偶编码,在改进的关系中存储加密后数据和增加存储特征值字段,在查询中利用两阶段查询算法实现对加密数据的查询。实验结果表明,这种算法对字符型数据的加密存储具有良好的安全性,对加密数据的查询具有高效的性能,并且算法实现简单。     

加密XML数据结构索引方案研究

充分利用XML数据库文档的树形结构特性,结合Dewey编码原理和B+树的索引特性,提出了一种基于B+树的加密XML结构索引和查询模型.在XML文档加密过程中,将XML加密数据与基于加密数据的B+树索引一起存储在服务器端,以便在服务器端完成对加密数据的结构索引.实验结果表明,此法提高了查询的效率,无需解密无关的加密数据,有效地实现了对加密XML数据的结构索引.     

支持快速查询的数据库加密方法研究

为了解决数据库中加密字符串数据的查询问题。提出了为待加密的字段建立辅助索引字段的两阶段查询方法。索引字段的内容由原始数据的划分值和特征值两部分组成，它可以用来支持字符串数据的精确匹配查询和模糊匹配查询。查询加密数据时，首先利用索引字段对加密数据进行一次粗糙查询，然后在解密的数据上再进行一次精确查询。实验表明，其性能较传统的先解密后查询方法有较大的提高。     

加密数据的一种高效查询方法

加密技术是保护数据库中数据安全的一种有效方法,但如何对加密数据进行高效查询是一个难点,引起了研究界的重视。针对这个问题,除了采用常规加密方法对字符数据进行加密外,还对字符数据进行扁平化和扰乱化处理,并把处理后的特征值作为附加字段与加密数据一起存储。该方法不仅安全性很好,而且通过实验证明其性能较传统方法有很大提高。     

对加密的XML数据查询算法的研究与实现

对于XML加密数据的查询,文献[1]提出了一种"有查询意识的解密"方法,它只解密与查询结果有关联的部分。改进了关于XML加密数据的查询处理方法,利用哈希表、链接表来构建用户密钥索引。在XML文档加密过程中,将XML加密数据与加密的XML索引存储在一起,以便解密后的索引能提供查询结果在XML加密数据中的位置。并提出新的方案,其主要内容包括XML索引设计、用户密钥索引设计、算法设计。实验结果表明,本文方法提高了查询的效率,无需解密无关的加密数据,有效地解决了用户密钥交换次数多和安全的问题。     

基于熵的组桶式存储区间分配

基于组桶的数据存储是数据库服务提供者模型下对数据进行加密存储的一种方式,论文采用熵来度量这种存储方式下的数据安全性,针对区间这类特殊的组桶,提出了一个算法生成具有较大熵值的区间集,并比较了所生成的区间集在不同查询行为下的查询误中情况。     

可信数据库环境下面向服务的自适应密文数据查询方法

实现加密数据的高效安全查询是保证可信数据库安全性和实用性的关键.与目前加密数据查询采用的静态密文分段方法不同,论文基于加密数据的分布和用户查询类型、分布规律,提出了一种自适应加密索引AEI(Adaptive Encrypted Index),实现面向服务的加密数据查询.AEI通过分析查询服务对查询性能的影响,根据承载服务特性、密文数据分布、用户查询分布采用自适应的加密索引划分策略,获得更好的加密数据查询性能.基于AEI方法可在可信数据库环境下实现密文数据查询,并通过了相关性能测试.实验数据表明,与其它加密数据查询方法相比,AEI方法具有更好的适应性和更高的加密数据查询效率.     

数据库加密字符串快速查询方法研究

为了提高在数据库中查询加密字符串数据的性能,提出一种新的基于对偶特征码的快速查询方法。特征码与加密字符串数据一一对应,作为索引保存在索引字段中。查询时使用两阶段查询策略,首先利用索引字段对加密数据进行一次粗糙查询以过滤掉与查询不相关的记录,然后在解密的数据上再进行一次精确查询,对粗糙查询结果进行二次过滤,得到符合查询条件的记录。实验表明,该方法的性能比现有查询方法有较大提高。     

可验证的多用户云加密关键字搜索方案

针对云环境下多用户访问和大数据量存储的特点,提出了一种云环境下加密关键字搜索方案。与已有的大多数方案相比,该方案使用签名绑定关键字索引和其关联加密文件,实现了查询结果完备性和完整性的验证,使用重加密技术实现了多用户隐查询,并动态更新用户查询权限。此外,该方案在查询过程中使用哈希查询优化索引结构,实现了对云数据的快速访问。安全性分析表明,该方案是安全的;性能分析及仿真实验结果表明该方案和已有的一些算法相比有了较大的性能提升。     

高强度隐私保护下的数据优化查询仿真

高强度数据隐私保护下,存在高强度的数据加密,导致传统的数据查询方法,需要频繁的进行数据加密和解密运算才能完成查询过程,极大降低了数据查询效率.为提高快捷数据查询的精度,提出了一种应用前缀编码验证机制的数据优化查询方法,高强度隐私约束规则的数据属性分解,需要实现最小加密数据属性分解,依据该规范构建数据查询模型,对采集到的数据进行加密和编码处理,融入前缀编码验证机制,在感知端传递密文数据的同时,上传用于感知数据线性关系对比的编码数据,外包服务器利用线性关系对比,明确包含查询结果的最小加密数据属性集,再上传到用户端,由用户端进行解密,运算出数据查询结果,实现高强度隐私保护下数据优化查询.实验结果说明,所提方法可在高强度隐私保护下,对数据进行快速查询,并且具有较高的查询精度.     

基于可搜索加密机制的数据库加密方案

近年来,数据外包的日益普及引发了数据泄露的问题,云服务器要确保存储的数据具有足够的安全性,为了解决这一问题,亟需设计一套高效可行的数据库加密方案,可搜索加密技术可较好地解决面向非结构文件的查询加密问题,但是仍未较好地应用在数据库中,因此,针对上述问题,提出基于可搜索加密机制的数据库加密方案.本文贡献如下:第一,构造完整的密态数据库查询框架,保证了数据的安全性且支持在加密的数据库上进行高效的查询;第二,提出了满足IND-CKA1安全的数据库加密方案,在支持多种查询语句的前提下,保证数据不会被泄露,同时在查询期间不会降低数据库中的密文的安全性;第三,本方案具有可移植性,可以适配目前主流的数据库如MySQL、PostgreSQL等,本文基于可搜索加密方案中安全索引的构建思想,利用非确定性加密方案和保序加密方案构建密态数据库安全索引结构,利用同态加密以及AES-CBC密码技术对数据库中的数据进行加密,实现丰富的SQL查询,包括等值查询、布尔查询、聚合查询、范围查询以及排序查询等,本方案较BlindSeer在功能性方面增加了聚合查询的支持,本方案改善了CryptDB方案执行完成SQL查询后产生相等性泄露和顺序泄露的安全性问题,既保证了数据库中密文的安全性,又保证了系统的可用性,最后,我们使用一个有10000条记录的Student表进行实验,验证了方案框架以及算法的有效性,同时,将本方案与同类方案进行功能和安全性比较,结果表明本方案在安全性和功能性之间取得了很好的平衡.     

面向云数据库的属性基加密和查询转换中间件

针对云数据库租户隐私数据的加密和查询问题,提出并实现了一种面向云数据库的属性基加密（ABE）和查询转换服务中间件。首先,服务中间件的加解密部件对租户的对称密钥进行属性基加密,生成密文并保存;其次,服务中间件的查询转换部件对查询语句进行转换,使其可在加密后的数据库上正确执行;最后,租户的隐私数据经过对称加密后保存到云数据库。实验结果表明,与未加密数据库的数据写入和查询时间相比,加密数据库的写入时间与其相当,按照查询语句的复杂程度,查询时长增加10%~150%不等。理论分析表明,所采用的代理解密方案是安全的,与传统的基于密钥策略的属性基加密（CP-ABE）方案相比,代理解密方案在时间复杂度上更具优势。     

基于最佳桶划分的数据库加密存储与查询

现有支持快速查询的数据库加密方案未给出字符字段的划分值提取方法.针对该问题,提出一个基于最佳桶划分的数据库加密存储与查询方案.该方案利用最佳桶划分思想提取索引字段的划分值,通过提取代加密字段的索引值以及转换查询数据库的SQL语句实现加密字符型数据的存储和查询.实验结果表明,该方案具有较高的首次查询命中率和稳定的过滤效率...     

基于B*树聚簇索引的加密字符串查询方法

为了提高在数据库中查询加密字符串数据的性能, 提出一种在索引特征值上创建B^*树聚簇索引的查询方法. 每一个待加密字符串数据对应一个索引特征值, 索引特征值以数值的形式保存在索引字段中. 查询时使用两阶段查询策略, 首先利用索引字段对加密数据进行一次粗糙查询过滤掉不相干的记录, 然后在返回的粗糙集合解密的基础上进行明文查询, 得到最终结果. 实验表明该方法较现有查询方法在查询性能有较大的提升.     

支持属性粒度数据库加密的查询重写算法

DAS(database as a service)模型数据库中采用加密方案的关键问题之一是针对密文关系的查询处理.DAS模型特有的体系结构和信任模型决定了加密解密操作只能在客户端进行,目前的方案普遍在元组粒度加密的基础上进行查询重写,不可避免地造成了加密效率的损失.为此,提出一种支持属性粒度加密方案的查询重写算法,利用关系代数公式对查询语句进行等价变换,将涉及加密属性的条件谓词与其他条件谓词分离,重构查询语句,支持任意层次的相关子查询.实验显示,算法能够降低客户端与服务器间的网络传输数据量,从而有效地缩短加密DAS模型数据库的查询执行时间.     

加密数据库快速关键词查询技术

为保证敏感信息的数据安全,用户通常会将其加密后存储到云端数据库,这为数据库管理及后续使用增加了难度。提出一种安全查询方案,在不暴露敏感信息的情况下可获得符合查询条件的结果集。使用伪随机函数和Bloom过滤器,对敏感信息的关键词集合进行预处理,在数据库中生成相应的索引数据结构,支持不固定数量的关键词查询与高效的数据更新。查询时,客户端计算出关键词相应的陷门并将其发送给服务器,服务器使用陷门执行查询,将多关键词计算出的陷门进行串接,可将多关键词查询问题转换成单关键词查询问题,并且不提高时间复杂度。此外,有效的陷门只能由拥有密钥的用户产生,陷门不会泄露任何敏感信息,故该方案不依赖完全可信的数据库服务提供商。与现有的采用特殊双层结构的加密方式相比,提高了查询效率,解决了加密数据库处理用户查询请求时的敏感信息泄露问题,且允许用户对敏感信息采用不同的加密方式,具有很强的兼容性。使用TPC-H的数据库测试方案和测试数据进行实验,实验结果证明了算法具有较高的执行效率。