本文選題：云計算 + 隱私保護��； 參考：《北京郵電大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：隨著數(shù)據(jù)服務(wù)的規(guī)模以及用戶量的快速增長,數(shù)據(jù)擁有者在本地提供數(shù)據(jù)服務(wù)的成本日趨提高。越來越多的數(shù)據(jù)擁有者希望將其數(shù)據(jù)服務(wù)外包到云計算平臺中,從而有效地降低本地資源的開銷,節(jié)約數(shù)據(jù)服務(wù)的運營成本。然而,直接將數(shù)據(jù)服務(wù)外包到云計算平臺中會引起嚴(yán)重的隱私問題。數(shù)據(jù)服務(wù)中的隱私信息可能被惡意的攻擊者或者云計算平臺提供商獲取,并從中獲取商業(yè)利益,侵犯了數(shù)據(jù)擁有者和數(shù)據(jù)用戶的隱私。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,基于關(guān)鍵字查詢的數(shù)據(jù)服務(wù)在現(xiàn)實生活中得到了廣泛的應(yīng)用。因此,如何在云計算環(huán)境下提供保護隱私的關(guān)鍵字查詢服務(wù)是當(dāng)前研究的熱點問題。為了在云計算環(huán)境下提供用戶體驗更好的、多樣化的關(guān)鍵字查詢服務(wù),本文針對三種重要的關(guān)鍵字查詢技術(shù)在云計算環(huán)境下面臨的隱私安全問題展開了深入的研究,主要解決了云計算環(huán)境下保護隱私的相似關(guān)鍵字排名查詢問題、云計算環(huán)境下保護隱私的空間關(guān)鍵字查詢問題以及云計算環(huán)境下保護隱私的圖上關(guān)鍵字查詢問題。主要貢獻如下:(1)針對云計算環(huán)境下保護隱私的相似關(guān)鍵字排名查詢問題,提出了保護隱私的相似關(guān)鍵字top-k查詢方法。基于關(guān)鍵字的編輯距離及其在文檔中的相關(guān)度構(gòu)造了相似關(guān)鍵字集合,以支持相似關(guān)鍵字排名查詢技術(shù)。通過對相似關(guān)鍵字集合及其相關(guān)度信息的加密,構(gòu)建了一種新的、安全高效的樹形查詢索引,并在該索引的基礎(chǔ)上提出了保護隱私的相似關(guān)鍵字top-k查詢算法,在保證查詢過程中隱私信息安全的前提下,支持在文本數(shù)據(jù)上的相似關(guān)鍵字排名查詢。理論分析證明了該方法具備查詢有效性和隱私安全性,實驗結(jié)果說明了該方法具有較好的查詢性能。(2)針對云計算環(huán)境下保護隱私的空間關(guān)鍵字查詢問題,提出了保護隱私的空間關(guān)鍵字top-k查詢方法。首先,基于空間文本數(shù)據(jù)的一致性加密算法構(gòu)建了一種安全的空間文本數(shù)據(jù)查詢索引。為了在安全索引的基礎(chǔ)上實現(xiàn)高效精準(zhǔn)的空間關(guān)鍵字查詢,進一步提出了錨點輔助的位置關(guān)系判斷算法和位置區(qū)分的查詢陷門生成算法,來支持密文下精確的空間文本相似度計算。同時,為了滿足大規(guī)�？臻g文本數(shù)據(jù)處理的性能要求,提出了一種基于關(guān)鍵字的安全剪枝算法來提高查詢過程中的查詢效率。理論分析證明了該方法具有查詢有效性和安全性,實驗結(jié)果說明了該方法具有較好的查詢性能和可擴展性。(3)針對云計算環(huán)境下保護隱私的圖上關(guān)鍵字查詢問題,提出了保護隱私的圖上最近關(guān)鍵字查詢方法。通過對圖數(shù)據(jù)的最短路徑生成樹及其節(jié)點上的關(guān)鍵字信息的加密,構(gòu)造了一個安全的兩級索引結(jié)構(gòu)。同時,為了保護查詢請求中的隱私信息,基于保護隱私的集合交集計算技術(shù),提出了一種針對查詢關(guān)鍵字的查詢陷門生成算法。利用安全的兩級索引和用戶的查詢陷門,提出了保護隱私的圖上最近關(guān)鍵字查詢算法,該算法能夠在保護查詢中隱私信息安全性的前提下,高效地實現(xiàn)圖數(shù)據(jù)中的最近關(guān)鍵字查詢。理論分析證明了該方法具備查詢有效性和安全性,同時,實驗結(jié)果說明了該方法具有較高的查詢效率。
[Abstract]:With the scale of data services and the rapid growth of users, the cost of data owners in providing data services locally is increasing. More and more data owners want to outsource their data services to the cloud computing platform to effectively reduce the cost of local resources and save the operating costs of data services. The outsourcing of data services to the cloud computing platform can cause serious privacy issues. Privacy information in data services may be obtained by a malicious attacker or cloud computing platform provider, obtaining business benefits from it and violating the privacy of data owners and data users. With the rapid development of interconnected technologies, keyword queries are based on the rapid development of interconnected technology. Data services have been widely used in real life. Therefore, how to provide keyword search services to protect privacy in the cloud computing environment is a hot issue in the current research. In order to provide a better user experience in the cloud computing environment and diversified keyword query service, this paper aims at three important key query techniques. The problem of privacy security in cloud computing environment is deeply researched, which mainly solves the query problem of similar keyword ranking for privacy protection under the cloud computing environment, the problem of spatial keyword search for privacy protection under the cloud computing environment and the key key query on protecting hidden privacy under cloud computing environment. The following are as follows: (1) a similar keyword Top-k query method for protecting privacy is proposed to protect privacy in the cloud computing environment. A similar keyword set is constructed based on the edit distance of the keyword and its correlation in the document to support similar keyword ranking query technology. A new, secure and efficient tree type query index is constructed by encryption of set and its correlation information. On the basis of this index, a similar keyword Top-k query algorithm for privacy protection is proposed. On the premise of ensuring the security of privacy information in the query process, a similar keyword ranking query on the text data is supported. The results show that the method has query effectiveness and privacy security. The experimental results show that the method has good query performance. (2) a spatial keyword Top-k query method for privacy protection is proposed for privacy preserving spatial keyword query in cloud computing environment. First, the consistency encryption algorithm based on spatial text data is used. A secure spatial text data query index is constructed. In order to implement efficient and accurate spatial keyword query on the basis of secure index, the location relationship judgment algorithm of anchored point assisted and the location differentiation algorithm for query trapdoor generation are proposed to support the accurate spatial text similarity calculation under the ciphertext. In order to meet the performance requirements of large-scale spatial text data processing, a secure pruning algorithm based on keywords is proposed to improve query efficiency in the query process. The theoretical analysis shows that the method has query effectiveness and security. The experimental results show that the method has good query performance and scalability. (3) for the cloud meter, the method has a good query performance and scalability. A new keyword query method for protecting privacy is proposed. A secure two level index structure is constructed through the encryption of the shortest path spanning tree and the keyword information on the node. At the same time, in order to protect the privacy information in the query request, it is based on the key query method. In order to protect privacy of collection intersection computing technology, an algorithm for query trapdoor generation for query keyword is proposed. Using secure two level index and user's query trap door, the nearest keyword search algorithm for protecting privacy is proposed. This algorithm can efficiently implement the graph under the premise of protecting the security of privacy information in the query. The theoretical analysis shows the validity and security of the method. At the same time, the experimental results show that the method has high query efficiency.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.09;TP309

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本文編號：1998605