隨著云計(jì)算技術(shù)的飛速發(fā)展以及云系統(tǒng)的低成本、靈活和數(shù)據(jù)快速檢索等諸多優(yōu)勢,越來越多的數(shù)據(jù)用戶開始使用云的存儲和搜索功能去共享大量數(shù)據(jù)。這樣可以免去數(shù)據(jù)所有者自身存儲所需要的負(fù)擔(dān),從而可以享受按需提供的高質(zhì)量數(shù)據(jù)存儲服務(wù)。但是,大多數(shù)服務(wù)器容易受到攻擊,存儲的數(shù)據(jù)會泄露給惡意攻擊者。所以,數(shù)據(jù)所有者在將數(shù)據(jù)上傳到云服務(wù)器上之前,要先進(jìn)行加密。這使如何有效地搜索密文成為一個(gè)重要的問題�；诖�,可搜索加密技術(shù)被提出。它解決了傳統(tǒng)明文搜索系統(tǒng)無法直接操作密文的缺陷。但目前提出的可搜索加密方案只針對于單數(shù)據(jù)擁有者,且絕大多數(shù)方案容易受到關(guān)鍵字猜測攻擊�；谝陨蠁栴}本文研究了多數(shù)據(jù)擁有者搜索和抗關(guān)鍵字猜測攻擊的內(nèi)容,具體貢獻(xiàn)如下:（1）將局部敏感哈希算法和布隆過濾器引入到了關(guān)鍵字搜索領(lǐng)域:為了實(shí)現(xiàn)模糊多關(guān)鍵字搜索,可以通過二進(jìn)制編碼,把關(guān)鍵字分成二元字組并進(jìn)一步生成二進(jìn)制向量。根據(jù)二元制向量的特性,一個(gè)拼寫錯(cuò)誤的關(guān)鍵詞仍能被二元向量表示出來,則拼寫錯(cuò)誤的關(guān)鍵詞可以被高度容忍。同時(shí),為了搜索效率能被大幅度提高,該方案支持通過僅一次檢索就可以完成對多個(gè)數(shù)據(jù)擁有者的搜索。（2）提出了一種新的加密算法,簡... 

【文章來源】：西南大學(xué)重慶市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

論文的主要研究思路攻擊并泄露出去，則會導(dǎo)致其他數(shù)據(jù)擁有者的數(shù)據(jù)一并被泄露，會造成嚴(yán)重的后

第二章基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)介紹2.2可搜索加密可搜索加密作為一種新型的加密原語，其作用是在云上安全搜索出加密數(shù)據(jù)。即，用戶將數(shù)據(jù)存儲到云上，但由于云是“半可信的”，云上的數(shù)據(jù)需要被加密，但加密后的數(shù)據(jù)不容易被搜索出來�？伤阉骷用芗夹g(shù)就是可以使用戶授權(quán)不可信的存儲服務(wù)器來測試發(fā)送的加密數(shù)據(jù)是否包含某些特定的關(guān)鍵字，把需要的數(shù)據(jù)搜索出來且不會泄露查詢關(guān)鍵字和數(shù)據(jù)內(nèi)容的隱私。如圖2.1，可搜索加密有5個(gè)子步驟：（1）加密過程：數(shù)據(jù)擁有者在將數(shù)據(jù)上傳到云服務(wù)器上之前，使用密鑰將自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密形成密文；（2）索引建立：數(shù)據(jù)擁有者把文件常用的幾個(gè)關(guān)鍵字提煉出來并上傳到云服務(wù)器上；（3）陷門建立：若用戶想要搜索云上密文，則使用密鑰生成待查詢關(guān)鍵字的陷門，并將陷門上傳到云服務(wù)器上；（4）檢索過程：服務(wù)器一旦接收到用戶上傳的陷門，立即執(zhí)行搜索算法，將陷門與索引匹配，并返回所有匹配成功的文件；（5）解密過程：對于從云服務(wù)器返回來的文件，用戶使用密鑰進(jìn)行解密。圖2.1可搜索加密過程2.2.1可搜索加密分類（1）可搜索加密按照應(yīng)用模型來劃分，可以將其分成4類：1）單用戶模型：單數(shù)據(jù)擁有者加密自己的文件并傳到云服務(wù)器上且該數(shù)據(jù)擁有者檢索自己上傳的文件，如圖2.2所示。2）一對多模型：單數(shù)據(jù)擁有者將密文上傳到云服務(wù)器上，多個(gè)用戶可在該服務(wù)器上檢索數(shù)據(jù)，如圖2.3所示。3）多對一模型：多個(gè)數(shù)據(jù)擁有者將密文上傳到云服務(wù)器上，但只供單個(gè)數(shù)據(jù)用戶在云上檢索數(shù)據(jù)，如圖2.4所示。11

西南大學(xué)碩士學(xué)位論文圖2.2單用戶模型圖2.3一對多模型圖2.4多對一模型4）多對多模型：多個(gè)數(shù)據(jù)擁有者將密文上傳到云服務(wù)器上，且多個(gè)數(shù)據(jù)用戶都可以在云上搜索出目標(biāo)數(shù)據(jù)，如圖2.5所示。圖2.5多對多模型12


本文編號：2954184