基于云存储的安全密文区间检索方案

针对基于单断言的密文区间检索方案SRQSAE不能抵御唯密文统计分析攻击的不足,提示一种基于云存储技术的安全密文区间检索方案。通过对密钥矩阵的结构进行改进并引入随机数,使方案能够隐藏关键字的大小排列关系,并且保证关键字索引和区间陷门的机密性,达到排列安全和归并特征安全的要求。与SRQSAE方案的对比结果表明,该方案在保证安全性的同时,能够提升复杂度、存储空间、运算时间和数据传输量等方面的性能。     

密文动态后继树精简索引模型研究

随着信息技术的发展,很多单位累积了海量的科研和生产数据,其中部分是涉密数据.如何从这些海量数据中安全且快速找到所需的涉密信息是用户面临的难题.密文索引是密文全文检索系统的核心模块,为保证在密文状态下进行高效的全文检索,提出了一种密文动态后继树精简索引模型.该索引模型支持密文子串查询、潜在分词查询和索引动态更新,具有较高的查全率和查准率;给出该模型密文索引的创建、检索、和索引密文更新算法,并对其安全性和效率进行分析.实验表明,与其他已有的索引模型相比,该模型具有较好的时间效率,更适合应用于密文全文检索领域.     

云存储中基于二进制向量索引的密文云数据排序查询方法

设计一种适用于公共云存储环境下的密文云数据排序查询方法,其核心思想是使用二进制向量索引,并且使用Hash函数计算向量元素为1的位置。这种方法使得建立索引向量非常方便,并且更易于建立查询向量以及进行后续数据更新操作。由用户对其文件集构建二进制向量索引,当用户要求访问包含某些关键词的文件时,首先根据查询关键词构建查询二进制向量,然后根据查询二进制向量与文件的索引二进制向量之间的内积判断该文件是否包含用户的查询关键词。根据内积计算结果可知哪些文件的相关性更强,并且内积计算效率高。实验表明,该方法的索引创建与查询效率都非常高。     

基于倒排索引的密文数据库检索方法研究

针对实际密文数据库的应用,在全文检索倒排索引技术的基础上,设计了一种通过密文倒排索引文件对其进行快速检索的方法。密文索引文件中主要包含有索引项、相对应的记录主键等信息。检索时,通过用检索词匹配索引文件中的索引项,找到对应的记录主键集合,再根据记录主键集合查询密文数据库,获取相应的密文数据,进行解密即可获取明文数据信息。整个检索过程中不对数据库进行解密,从而实现了在不解密的情况下对密文数据库的快速检索。     

基于聚类索引的多关键字排序密文检索方案

为了提高密文检索的效率和精度,提出基于聚类索引的多关键字排序密文检索方案.首先利用改进的Chameleon算法对文件向量聚类,聚类过程中通过记录关键字位置对文件向量进行降维处理.其次,提出适合聚类索引的检索算法,使得在查询过程中可以排除大量与查询向量无关的文件向量,减少了不必要的计算消耗.再次,在聚类过程中引入杰卡德相似系数来计算文件向量之间的相似度以及设定合适的阈值提高聚类质量.在真实数据集上进行了实验,理论分析和实验结果表明：在保障数据隐私安全的前提下,该方案较传统的密文检索方案有效地提高了密文检索的效率与精度.     

CRSHE：基于同态加密的新型密文检索方案

针对文本密文存储与检索需求,提出一个检索与共享功能分离的云存储模型,在此基础上设计了一种同态加密算法,并给出一种新型同态密文检索方案CRSHE。可有效解决检索关键词隐私泄漏、不支持同态加密等问题,通过排序反映文档与关键词之间的相关程度,在多关键词检索时极大地提升检索性能。测试实验表明,该方案比线性密文检索方案效率高,具有较高的准确性。     

一种基于DRDI的精确密文检索方案磁

针对云存储环境下的密文检索问题,面向精确密文检索需求设计了一种新型的精确密文全文索引方案D RD I （Different Rationality for Dual‐Indexing）。该方案在密文检索技术和传统全文检索技术的研究基础上,对传统的倒排索引结构进行了改造,建立多属性双索引,可高效检索出包含对应关键字的文件目录信息。实验结果表明该方案具有可行性和高效性的特点。     

基于布隆过滤器和B+树构建倒排索引的电子病历密文搜索

电子病历包含病人的隐私信息,如何在保密情况下进行电子病历内容搜索是医院电子病历数据有效利用的难点.针对电子病历密文搜索,提出一种基于布隆过滤器(BF)和B+树的快速搜索方法.该技术对电子病历建立BF,按照倒排索引方式组织起来并建立B+树,能够支持在不泄露用户搜索关键词的前提下,对电子病历密文直接进行查询,安全级别达到I...     

基于倒排索引的密文数据库检索方法研究

密文数据库检索方法是数据库加密技术研究的难点和重点,目前,对于密文数据库检索方法的研究还处于起步的阶段,在各个方面的技术还存在着许多的不成熟的地方,存在着一定的弊端,这就要求从事密文数据库检索工作的工作人员在不断的实践中探索出解决问题的方法,改善这些弊端。许多的数据库都是带密码的,不是随便就能进去的,这就给许多需要下载资料的用户带来了很大程度上的不方便。这对这种现象,本文将从全文检索倒排所以技术的基础上,对通过密文倒排索引文件对其进行快速检索的方法的进行研究。力求将这种不需要了解密文的情况下对密文数据库实施检索的方法进行具体的阐述。     

企业云存储数据的加密与密文全文检索研究

将密文规则的基于属性加密技术同Lucene全文索引技术相结合,提出适合云存储中密文数据全文检索的方法;针对云存储的特点改进了密文规则的基于属性加密技术.给出了设置在企业端的私有安全模型,并基于Lucene全文索引引擎以及改进的密文规则的基于属性加密方案开发设计了密文全文检索服务和数据加密与访问控制服务.在Eucalyptus云平台上实现了该安全模型的主要服务模块.该安全模型较好地解决了企业数据云存储的机密性与密文全文检索问题.     

基于Huffman树的多类SVM方法

提出了一种基于Huffman树的支持向量机多类分类方法.二叉树方法是一种常用的多类分类方法,它的关键问题在于如何构造合理的结构以获得较高的推广能力.为解决该问题,按照Huffman树的构造过程自下向上地构造二又树,使易于分割的类处于上层结点.实验结果表明,该方法与One-vs-One和DAGSVM方法的分类效果相当.     

基于哈夫曼树的无证书公钥广播加密方案

现有的无证书广播加密方案是向用户传输相同的信息量,没有权限的概念。基于哈夫曼树,引入权值,提出了一种新的无证书公钥广播加密方案,实现了对不同权限的用户传输不同的信息量。与已有的广播方案相比,该方案平均计算密钥量少,降低了通信开销,灵活性更高。     

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。     

基于密钥分发和密文抽样的云数据确定性删除方案

针对云数据过期后不及时删除容易导致非授权访问和隐私泄露等问题,结合加密算法和分布式哈希表（DHT）网络,提出一种基于密钥分发和密文抽样的云数据确定性删除方案。首先加密明文,再随机抽样密文,将抽样后的不完整密文上传到云端;然后评估DHT网络中各节点的信任值,使用秘密共享算法处理密钥,并将子密钥分发到信任值高的节点上;最后,密钥通过DHT网络的周期性自更新功能实现自动删除,通过调用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的接口上传随机数据覆写密文,实现密文的完全删除。通过删除密钥和云端密文实现云数据的确定性删除。安全性分析和性能分析表明所提方案是安全和高效的。     

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Huffman码表索引的MP3Stego隐写分析方法

MP3Stego是经典的MP3音频隐写算法之一。通过分析MP3Stego隐写算法对编码器内循环模块的影响,发现哈夫曼码表索引值在隐写前后发生了不同程度的改变。在此基础上,从待检测的MP3音频的解码参数中提取Huffman码表索引值,计算其二阶差分值,将其作为隐写分析的特征,结合SVM支持向量机实现隐写分析。实验结果表明,所提取的特征能够有效地反映MP3Stego算法在不同嵌入速率下的隐写痕迹。     

动态Huffman树平台配置远程证明方案

为了进一步提高平台配置远程证明方案的效率,在基于Merkle哈希树的远程验证机制RAMT的基础上,改进了可信实体散列值的存储方案,提出了基于动态Huffman树的平台配置远程证明方案RADHT,给出了算法效率的理论证明过程。认真讨论了可信实体的散列值存储方案,详细描述了动态Huffman树平台配置远程证明方案的体系结构、度量及验证过程,给出了一个完整性度量算法示例,并讨论了新机制的隐私保护能力和验证效率。与RAMT方案相比,新机制考虑了可信实体的散列值被查询的概率及其概率的动态更新问题。结果表明,新机制改进了平台配置远程证明方案的效率。     

新的基于Huffman编码的追踪方案

面对DDoS攻击,研究人员提出了各种IP追踪技术寻找攻击包的真实源IP地址,但是目前的追踪方案存在着标记过程中的空间问题、追踪源是否准确及追踪所需包的数量等问题.提出一种新的基于Huffman编码的追踪方案,可以节省大量的存储空间,提高空间效率,而且当遭遇DoS(拒绝服务攻击)和DDoS的攻击时能迅速作出反应,仅仅收到一个攻击包即可重构出攻击路径,找到准确的攻击源, 将攻击带来的危害和损失减小到最低程度.     

构造赫夫曼树的高效算法

构造特定的赫夫曼树是编译码的前提,为此提出了一种新的赫夫曼树构造算法,以提高赫夫曼树的构造效率。