發(fā)布時(shí)間：2021-05-06 23:43

　　隨著數(shù)據(jù)的大量積累以及數(shù)據(jù)分析技術(shù)的成熟,數(shù)據(jù)成為業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和程序應(yīng)用的核心。Forrester公司的一項(xiàng)研究表明,企業(yè)存儲(chǔ)需求每年增長(zhǎng)52%。云計(jì)算為大規(guī)模的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)計(jì)算提供了一種便捷的解決方案。數(shù)據(jù)擁有者通過將數(shù)據(jù)以及計(jì)算外包給云服務(wù)提供商,向用戶提供集中,高效的查詢檢索服務(wù),從而減小自身由于維護(hù),存儲(chǔ)數(shù)據(jù)所帶來的高昂的成本。然而,考慮到數(shù)據(jù)隱私保護(hù),數(shù)據(jù)擁有者不會(huì)將敏感的數(shù)據(jù)以明文的形式外包給云服務(wù)提供商（例如,財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與醫(yī)療數(shù)據(jù)）。這就是“EDO”問題（Encrypted Data Outsourcing）。目前,針對(duì)該問題,研究者們所提出的解決方案幾乎都是只適用于單一數(shù)據(jù)擁有者外包數(shù)據(jù)的情形。然而,隨著數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值的突顯,數(shù)據(jù)共享的需求也在顯著地增加�！伴_放數(shù)據(jù)計(jì)劃”允許多個(gè)數(shù)據(jù)擁有者之間共享彼此的數(shù)據(jù)信息,以期使各自能夠從數(shù)據(jù)中獲取更多價(jià)值,從而進(jìn)一步地提高用戶體驗(yàn)。但是,由于數(shù)據(jù)的敏感性以及其所具有的商業(yè)價(jià)值,任意兩個(gè)組織機(jī)構(gòu)之間難以建立牢固的信任關(guān)系,從而無法安全地共享彼此的數(shù)據(jù)。為了解決這一問題,本文提出了一種安全的字符串模式匹配查詢處理框架,支持不同數(shù)據(jù)擁有者之... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作及創(chuàng)新
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第二章 問題定義與基礎(chǔ)知識(shí)
    2.1 字符串模式匹配查詢
    2.2 問題定義
    2.3 安全威脅模型
    2.4 ElGamal加密機(jī)制
        2.4.1 ElGamal描述
        2.4.2 分布式ElGamal加密機(jī)制
    2.5 布隆過濾器
    2.6 本章小結(jié)
第三章 安全的字符串模式匹配查詢處理框架
    3.1 數(shù)據(jù)加密與查詢生成算法
        3.1.1 查詢條件生成算法
        3.1.2 數(shù)據(jù)加密
    3.2 安全索引結(jié)構(gòu)—S2PAStree
        3.2.1 布隆過濾器生成算法
        3.2.2 索引結(jié)構(gòu)S2PAStree
        3.2.3 安全性與復(fù)雜性分析
    3.3 查詢處理算法
        3.3.1 算法準(zhǔn)備
        3.3.2 查詢處理算法
        3.3.3 安全性與復(fù)雜性分析
    3.4 結(jié)果檢索協(xié)議
        3.4.1 哈達(dá)馬積(Hadamard product)
        3.4.2 結(jié)果檢索協(xié)議
        3.4.3 安全性與復(fù)雜性分析
    3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置
        3.5.2 布隆過濾器參數(shù)設(shè)置
        3.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 安全索引S2PAStree的構(gòu)建方法
    4.1 引言
    4.2 協(xié)議基礎(chǔ)
        4.2.1 關(guān)鍵詞的相似度
        4.2.2 關(guān)鍵詞聚類
        4.2.3 簇相似度
        4.2.4 簇加密
    4.3 簇融合
        4.3.1 簇相似度計(jì)算協(xié)議
        4.3.2 簇相似度計(jì)算協(xié)議
        4.3.3 安全性與復(fù)雜性分析
        4.3.4 簇融合
    4.4 索引S2PAStree構(gòu)建
        4.4.1 布隆過濾器合并協(xié)議
        4.4.2 安全性與復(fù)雜性分析
        4.4.3 索引S2PAStree構(gòu)建示例
    4.5 隱私目標(biāo)分析
    4.6 多方構(gòu)建S2PAStree
        4.6.1 方法描述
        4.6.2 安全性與復(fù)雜性分析
    4.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        4.7.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置
        4.7.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        4.7.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比
    4.8 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間取得的研究成果



本文編號(hào)：3172829