【摘要】：隨著云存儲的廣泛應用,大量數(shù)據(jù)存儲在云服務器。盡管云服務提供很多便利,但數(shù)據(jù)的隱私及安全性一直是重點關注的問題,為解決數(shù)據(jù)安全問題需要將外儲數(shù)據(jù)以加密的形式進行存儲。加密存儲的方式保護了數(shù)據(jù)不被惡意訪問,然而數(shù)據(jù)的一些重要的基本應用如檢索等不能實現(xiàn)。為了在不泄露隱私的條件下實現(xiàn)對加密數(shù)據(jù)的檢索,很多可檢索的加密方案被提出。然而,這些方案多數(shù)只能處理確切的關鍵字匹配檢索而不能進行相似的關鍵字檢索,相似檢索在現(xiàn)實應用中又極其重要。本文提出一個高效的支持加密數(shù)據(jù)相似檢索的方案,為了實現(xiàn)相似密文的檢索我們利用一種被稱為位置敏感的哈希算法。為了確保數(shù)據(jù)的機密性和安全性,我們給出了嚴格的安全定義,并且在安全定義下證明了方案的安全性。
【圖文】：

∈gdoifgk(fιJ→)郲bucketidentifierlistthenaddgk(fιJ→)tothebucketidentifierlistinitializeVgk(fιJ→)asazerovectorofsizeDincrementrecordCountendifVgk(fιJ→)［id(Di)］←1endforendforendforforallBk∈bucketidentifierlistdoVBk←retrievepayloadofBk!Bk←Enckid(Bk)，σVBk←Enckpayload(VBk)add(!Bk，σVBk)toIendforaddMAX·!recordCountfakerecordstoIreturnI圖1相似SSE方案結構Fig．1SimilarSSEschemeconstruction相似SSE方案的框架如圖1，基本協(xié)議如下:1．秘鑰生成，A生成私鑰Kid，Kpayload和Kcoll。2．索引構造:A用秘鑰Kid，Kpayload為集合D生成建立索引。3．數(shù)據(jù)加密:A用秘鑰Kcoll加密數(shù)據(jù)集D中的條目，形成加密數(shù)據(jù)集ED，假設Di∈D，id(Di)是Di的地址;那么，(id(Di)，EncKcoll(Di))∈ED，這里的EncKcoll是PCPA安全的加密方案。A發(fā)送加密數(shù)據(jù)集合與安全索引給B擁有的遠程服務器，一旦數(shù)據(jù)外儲，用戶將可以從遠程服務器中選擇的檢索數(shù)據(jù)。A將下面的信息與用戶分享:Kcoll:數(shù)據(jù)集加密秘鑰Kid，Kpayload:構建索引的秘鑰ρ:構建索引的度量空間轉換函數(shù)g:索引結構的位置敏感哈希函數(shù)以上分享的信息能使用戶在加密集合上執(zhí)行相似查詢，查詢過程如下:1．陷門構造:選取查詢特征值fi，在fi上應用度量空間轉換(fι→=ρ(fi))，用LSH構建明文查詢請求(g1(fι→，．．，．g!fι→))，這里gi∈g。最后用偽隨機置換EncKid加密明文檢索請求的每個?

))，這里的Jd是基卡德距離。假設D是所有文檔的集合，ＲD(q)是q發(fā)布后所有被檢索的文檔集合，Ddk(q)是與q的距離在dk之內的所有文檔集合。滿足:當且僅當Dj∈D∧dk≤dist(q，Dj)≤dk+ε時，，Dj∈Ddk(q)，這里的ε是個小常數(shù)，并且ＲDdk(q)=ＲD(q)∩Ddk(q)。那么對于距離dk，查詢請求q的檢索效率和查詢請求集合Q=(q1，…，qn)的平均檢索效率定義如下:rrdk(q)=ＲDdk(q)Ddk(q)，arrdk(Q)∑nj=1rrdk(q)n圖2顯示了給出的檢索請求的檢索效率，正如我們在建立索引過程中提及的，如果dist(q，Di)≤0．45我們執(zhí)行LSH函數(shù)檢索Di，如果dist(q，Di)≥0．8的概率很高，則不執(zhí)行檢索［0．45，0．8］是模糊范圍，在此范圍內隨著距離的增加檢索概率降低。圖2距離對應平均檢索效率Fig．2Distancevs．Avg．retrievalratio另外一個結果是由LSH性質決定的，LSH具有這樣的性質:共同桶的數(shù)量與檢索請求和文檔之間477

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