針對存儲密文質量及加密性差所導致在檢索時出現的檢索效率低和檢索不完整問題,提出一種基于解析-迭代重建的云存儲密文優(yōu)化檢索的方法,首先將迭代重建與解析重建進行算法融合,構建出解析-迭代重建算法,并進行模擬映射,提升云存儲密文的基礎質量,然后使用神經元和Gauss分布狀況構建奇偶樹型交互學習機模型,并將遺傳算法融入其中,通過混沌處理完成密文的優(yōu)化,最后使用同態(tài)性密文檢索算法對云存儲內的文檔劃分,獲取密文的大素數,再通過同態(tài)加密算法對文檔加密,得到加密密文,這時根據大素數擬定隨機數比對值完成云存儲密文優(yōu)化檢索目的。仿真證明,所提方法能夠有效加強密文質量,并具有檢索效率高、完整性好的優(yōu)點。 

【文章來源】：計算機仿真. 2020,37(03)北大核心

【文章頁數】：5 頁

【部分圖文】：

密文檢索平臺

利用同樣的Query分別在本文方法與文獻方法之間進行查詢,較比其檢索的時間,如圖2所示。通過圖2能夠得知,文獻方法與本文方法在文檔規(guī)模中呈現正比關系,檢索時間跟著文檔數量的增加而增加。在同樣的文檔規(guī)模中,本文方法比文獻方法的檢索時間大幅度縮減,這是由于本文方法結合解析-迭代重建算法考慮了信息的同態(tài)性,在傳輸文檔時,將文檔進行劃分,并按照順序進行融合,通過同態(tài)性認證減少文檔索引過程中的時間開銷,提高查詢效率,由此得知本文方法是可取的。

【參考文獻】：
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本文編號：3101868