支持语义扩展的动态多关键词密文排序检索

针对云存储环境下已有的动态多关键词密文排序检索方案不支持关键词语义扩展、不具备前向安全和后向安全的问题，提出一种支持语义检索且具备前向安全和后向安全的动态多关键词密文排序检索方案。该方案通过构建语义关系图实现查询关键词的语义扩展；使用树索引结构实现数据的检索和动态更新；利用向量空间模型实现多关键词排序搜索；基于安全K近邻算法对维度扩展后的索引和查询向量进行加密。安全性分析表明，该方案在已知密文模型下是安全的且具有动态更新时的前向安全和后向安全。效率分析及仿真实验结果表明，该方案在服务器检索效率方面优于目前同类型具有相同安全性或相同功能的方案。     

支持检索关键词语义扩展的可排序密文检索方案

针对云计算环境下已有的密文检索方案不支持检索关键词语义扩展、精确度不够、检索结果不支持排序的问题，提出一种支持检索关键词语义扩展的可排序密文检索方案。首先，使用词频逆文档频率（TF-IDF）方法计算文档中关键词与文档之间的相关度评分，并对文档不同域中的关键词设置不同的位置权重，使用域加权评分方法计算位置权重评分，将相关度评分与位置权重评分的乘积设置为关键词在文档索引向量上相应位置的取值；其次，根据WordNet语义网对授权用户输入的检索关键词进行语义扩展，得到语义扩展检索关键词集合，使用编辑距离公式计算语义扩展检索关键词集合中关键词之间的相似度，并将相似度值设置为检索关键词在文档检索向量上相应位置的取值；最后，加密产生安全索引和文档检索陷门，在向量空间模型（VSM）下进行内积运算，以内积运算的结果为密文检索文档的排序依据。理论分析和实验仿真表明，所提方案在已知密文模型和已知背景知识模型下是安全的，且具备对检索结果的排序能力；与多关键字密文检索结果排序（MRSE）方案相比，所提方案支持关键词语义扩展，查询准确率比MRSE方案更加准确可靠，而检索时间则与MRSE方案相差不大。     

基于同态加密的密文检索方案研究

现有的密文检索技术主要是采用的是布尔模型,它无法精确的计算出检索项与待检索文件的相关度,不能按相似度进行精确的排序;针对以上情况,结合同态加密技术和基于TF-IDF的向量空间模型技术,提出了一个基于向量空间模型全同态环境下的密文检索方案BVH(based vector space model and homomorphism ciphertext retrieval scheme),BVH主要分为3个步骤:第一是预处理阶段,主要对上传的文件建立倒排索引,生成文件向量集,计算各个文件向量的模,对文件向量集和要上传的文件加密以密文的形式上传到云端;第二个阶段是检索阶段,主要是将搜索词的向量密文和各个文件向量的密文相乘将结果以密文的形式返回给客户端;第3个阶段结果处理阶段,主要是对解密后的结果进行相应的计算处理,对最后的处理结果按相似度大小排序;经分析,该方案在准确率和检索效率方面都得到了较大提升。     

基于B+树的多关键字密文排序检索方法

针对当前社会信息量大、隐私信息需要加密存储带来的检索难度大等问题,研究分析了现有的基于密文的可搜索加密方案,提出了一种基于B⁺树的多关键字密文排序方法。利用向量模型构建索引和查询陷门,根据相关性分数和关键字匹配度对检索结果进行排序。在真实数据集上进行了实验,结果证明本方案具有较高的检索效率。     

云存储中高效密文检索的中文数据加密方案

数据加密是确保云存储数据安全的主要技术,高效的密文检索技术对于提高密文检索效率和减小存储开销起到了决定性作用。大多数已有的基于密文检索的中文数据加密方案需要上传密钥,增加了密钥泄漏的风险。在密文检索过程中,对于关键字的匹配,一些方案需要多次对密文解密,严重降低了密文检索的效率;另一些方案构建了大量的索引文件,浪费了云存储空间。文中提出了一种能兼顾检索效率和存储开销的中文数据加密方案,其在数据加密阶段利用了数据分块随机排序和标号向量加密技术,在密文检索阶段配合构建的索引向量文件对密文进行类明文检索。在整个过程中不需要将密钥上传至云服务器,建立索引向量文件所消耗的存储空间也小于其他基于索引的方案。实验表明,本方案在检索效率和存储开销上优于其他两种方案,并且能在耗费较少时间和存储空间的情况下准确地找到用户存储的数据。     

基于区块链的公平可验证的多关键词密文排序检索

针对区块链环境下已有的可搜索加密方案实现结果验证和公平支付的成本过高、检索功能局限的问题,提出基于区块链的支持验证与公平支付的多关键词排序检索方案。该方案通过云服务器（CSP）存储加密索引树和执行搜索操作,并且构建了包含验证证明的查找表来辅助智能合约完成检索结果的验证以及公平支付,从而降低智能合约执行操作的复杂性,节约时间和费用成本。此外,结合向量空间模型与词频逆文档频率（TF-IDF）技术构建平衡二叉树结构的索引,并使用安全K邻近对索引和查询向量进行加密,从而实现支持动态更新的多关键词排序检索。安全性和性能分析表明,所提方案在区块链环境下和已知密文模型下是安全可行的;仿真实验结果表明,所提方案能够以可接受的开销实现结果验证与公平支付。     

一种云环境中密文数据的模糊多关键词检索方案

越来越多的企业和个人用户将大量的数据存储在云服务器。为了保障数据隐私,重要数据以密文形式存储在云端,但却给数据检索操作带来严峻挑战。传统的基于明文的检索方案不再适用,已有的基于密文的检索方案存在不支持模糊检索或多关键词检索、效率较低、空间开销较大、不支持检索结果排序等问题。因此,研究安全高效的密文检索方法具有重要意义。提出了一种新的云环境中密文数据的模糊多关键词检索方案,该方案能够从云服务器上检索出包含有指定多个关键词的密文,支持模糊关键词检索,并且不会向云服务器和其他攻击者泄露与数据和检索相关的任何明文信息;使用计数型布隆过滤器和MinHash算法构建索引向量和查询向量,使得索引构建和查询过程更加高效,且排序结果更加准确。安全性分析和性能评估表明该方案具有高安全性、可靠性、检索效率和准确率。     

面向云环境密文排序检索的字典划分向量空间模型

针对传统向量空间模型（TVSM）生成的向量维度高,计算文档与检索关键词相关度的向量点积运算耗时长的问题,提出一种面向云环境密文排序检索的字典划分向量空间模型（DPVSM）。首先给出DPVSM的具体定义,并证明了DPVSM中检索关键词与文档的相关度得分与TVSM中的相关度得分完全相等;然后,采用等长字典划分方法,提出加密向量生成算法和文档与检索关键词相关度得分计算算法。实验结果表明,DPVSM文档向量的空间开销远少于TVSM,且文档数量越多开销降低越多;此外,DPVSM的检索向量的空间开销以及相关度得分计算的耗时也远低于TVSM。显然,DPVSM在生成向量的空间效率和相关度得分计算的时间效率上均优于TVSM。     

基于计数型布隆过滤器的可排序密文检索方法

云计算环境下密文检索困难,已有的可搜索加密方案存在时间效率低、文件检索索引不支持更新、检索结果不能实现按精确度排序等问题。首先基于计数型布隆过滤器构建文件检索索引,将文件集中的关键词哈希映射到计数型布隆过滤器索引向量,实现了按关键词进行密文检索,同时,支持密文检索索引的动态更新。其次,由于计数型布隆过滤器本身不具备语义功能,不能实现按相关度对检索结果排序,引入关键词频率矩阵和词频逆文本频率（TF-IDF）模型计算关键词的相关度分值,以实现按相关度分值对检索结果排序。最后,理论和实验性能分析证明了该方法的安全性、可更新能力、可排序能力和高效性。     

基于Huffman树的密文索引构建方案

为实现安全高效的云端数据密文检索,提出基于Huffman树的密文索引构建及检索方案。将Huffman树形结构及其编码的思想引入密文索引结构的构建方案中,改进基于知识理解的中文分词算法提取明文关键词,通过改进的TF-IDF规则对检索结果集进行排序以返回最符合用户需求的Top-K个结果,并增加伪造的索引结点以增强索引结构的抗统计分析攻击能力。通过实验测试和性能对比分析可得出结论：方案在保证密文和索引信息安全性的同时,可以提高密文检索的效率。     

基于混合云架构的深度语义密文检索

针对传统的云环境下密文检索方案基于统计学模型来生成文件向量和检索向量,并没有考虑文件和请求的深层次语义信息,提出一种基于混合云架构的深层次语义密文检索模型。通过私有云联邦学习神经网络模型构建向量生成模型,通过公有云存储密文数据。另外,提出密倒排索引表来存放文件向量,在公有云的检索过程中,保证检索信息不被泄露的情况下提高检索的效率。对真实数据集的分析和实验表明,提出的方案在安全性和搜索效率方面都优于目前同类型的密文检索方案。     

基于倒排索引的可验证混淆关键字密文检索方案

随着云计算的发展,以密文检索为核心技术的安全搜索问题日益成为国内外研究的热点.为了提高密文检索方案的安全性,提出了基于倒排索引的可验证混淆关键字密文检索方案.首先,在构建陷门时插入混淆关键字抵抗恶意云服务器的关键字攻击,同时引入数据缓存区,利用Pailliar加密技术对包含混淆关键字搜索结果进行盲计算,过滤掉包含目标关键字以外的密文数据,减少通信开销;其次,利用双线性映射生成标签验证搜索结果,并对方案在正确性、安全性和可靠性这3个方面进行了验证.在真实数据集上进行反复实验,理论分析和实验结果表明,该方案在保证检索效率的同时,比现有的密文检索方案有效地提高了密文检索的安全性.     

基于BTM主题模型的对称可搜索加密方案

为了实现基于语义的密文检索,提高密文检索的准确率和效率,本文提出了一种基于biterm主题模型(biterm topic model,BTM)的多关键词可排序对称可搜索加密方案(BTM-MRSE).通过主题模型对关键词和文档之间的潜在语义进行建模,用户利用查询关键词的概率分布作为检索陷门,根据查询关键词与文档之间的语义...     

Scalable search-based image annotation

With the popularity of digital cameras, more and more people have accumulated considerable digital images on their personal devices. As a result, there are increasing needs to effectively search these personal images. Automatic image annotation may serve the goal, for the annotated keywords could facilitate the search processes. Although many image annotation methods have been proposed in recent years, their effectiveness on arbitrary personal images is constrained by their limited scalability, i.e. limited lexicon of small-scale training set. To be scalable, we propose a search-based image annotation algorithm that is analogous to information retrieval. First, content-based image retrieval technology is used to retrieve a set of visually similar images from a large-scale Web image set. Second, a text-based keyword search technique is used to obtain a ranked list of candidate annotations for each retrieved image. Third, a fusion algorithm is used to combine the ranked lists into a final candidate annotation list. Finally, the candidate annotations are re-ranked using Random Walk with Restarts and only the top ones are reserved as the final annotations. The application of both efficient search techniques and Web-scale image set guarantees the scalability of the proposed algorithm. Moreover, we provide an annotation rejection scheme to point out the images that our annotation system cannot handle well. Experimental results on U. Washington dataset show not only the effectiveness and efficiency of the proposed algorithm but also the advantage of image retrieval using annotation results over that using visual features.     

云环境中基于目标检测的密文图像检索方案

越来越多的企业和个人用户选择将大量的图像文件存储在云服务器中,并提供图像的检索和共享功能。为了保障所存储的重要图像信息不被窃取,图像文件以加密的形式存储在云服务器中,这给图像的检索操作带来了挑战。传统的明文检索方案已经无法适用,并且如何保证大量密文图像数据的检索效率和精确度也是一个重要问题。针对上述问题,提出了一种云环境中基于目标检测的密文图像检索方案,利用基于深度学习的目标检测模型Faster R-CNN对图像精确提取关键词集合和特征向量,使用关键词集合对图像集合粗分类,使用多重线性映射对关键词加密并构建安全索引,以高效检索出匹配的图像集合,再对图像特征向量精确匹配,实现图像的细分类,以检索出最终的图像。安全性分析和性能评估表明该方案具有高安全性、检索效率和精确度。     

一种面向隐私保护的密文检索算法

针对移动云计算环境下数据外包所带来的安全问题,为了保证数据的安全性和密文检索的效率,通过改进传统的密文检索结构,增加私有云索引服务器以实现索引文件与密文文件的存储分离,并在此基础上提出了一种面向隐私保护的密文检索算法。考虑到移动设备的弱计算能力,算法采用对称可搜索加密的方式以减少计算开销,并以Trie树作为索引结构以提高检索效率,同时支持对检索结果排序。理论分析与实验结果表明,该算法能够实现对用户的隐私保护,并具有较好的存储空间和检索时间的性能。