隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的蓬勃發(fā)展,信息檢索技術(shù)在生活中隨處可見(jiàn)。一方面,這些數(shù)據(jù)信息與先進(jìn)技術(shù)滿足了用戶的日常需求,為他們供了更全面的服務(wù),另一方面用戶的很多個(gè)人信息被泄露,服務(wù)商能夠通過(guò)這些信息推斷用戶的興趣愛(ài)好,生活習(xí)慣等。當(dāng)今世界隱私保護(hù)與信息技術(shù)的發(fā)展同樣重要。在這篇畢業(yè)論文中,我們主要研究基于概率型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的隱私時(shí)間成員查詢(xún)問(wèn)題。它可以保證用戶在完成帶有時(shí)間信息的成員查詢(xún)的同時(shí)保護(hù)隱私不被泄露。我們介紹了一些基本的概率型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和密碼學(xué)原語(yǔ),并基于實(shí)際的查詢(xún)需求闡述了如何利用這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)構(gòu)建變形持續(xù)布隆過(guò)濾器。這種變形持續(xù)布隆過(guò)濾器改進(jìn)了持續(xù)布隆過(guò)濾器,能夠以更小的空間優(yōu)勢(shì)存儲(chǔ)大量帶有時(shí)間信息的數(shù)據(jù),從而更有效的實(shí)現(xiàn)時(shí)間成員查詢(xún)和插入操作。針對(duì)時(shí)間成員查詢(xún)中的隱私保護(hù)問(wèn)題,我們利用了安全多方計(jì)算的設(shè)計(jì)思想,結(jié)合查詢(xún)中對(duì)信息隱私保護(hù)的要求,設(shè)計(jì)了兩種保護(hù)隱私的加密方案。這兩種方案分別運(yùn)用了Paillier同態(tài)加密和不經(jīng)意傳輸協(xié)議,其基本原理是基于通信雙方未知對(duì)方時(shí)間信息的前下來(lái)獲得比較結(jié)果。通過(guò)與原來(lái)未加密的時(shí)間成員查詢(xún)方案的比較,我們總結(jié)了這兩種方案對(duì)查詢(xún)效率和查詢(xún)準(zhǔn)確率的影響,并...

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1布隆過(guò)濾器

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文個(gè)比特位和3個(gè)哈希函數(shù)，這15個(gè)比特位的初始值為0。圖2-1b)展示了x,y兩個(gè)元素插入布隆過(guò)濾器的過(guò)程，x經(jīng)三個(gè)哈希函數(shù)分別映射到第2,4,7個(gè)位置（從第0個(gè)位置開(kāi)始），y經(jīng)三個(gè)哈希函數(shù)分別映射到第5,10,13個(gè)位置，這六個(gè)位置的值置為1。當(dāng)要借....

圖2-2計(jì)數(shù)型布隆過(guò)濾器

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文布隆過(guò)濾器憑借緊湊的空間優(yōu)勢(shì)和哈希函數(shù)的單向性支持元素的插入和查詢(xún)操作。計(jì)數(shù)型布隆過(guò)濾器（CountingBloomFilter，CBF）通過(guò)計(jì)數(shù)可有效的支持刪除操作。計(jì)數(shù)型布隆過(guò)濾器將布隆過(guò)濾器的每一位擴(kuò)展為一個(gè)計(jì)數(shù)器，每次插入元素時(shí)通過(guò)哈希函數(shù)映....

圖4-2VPB和PBF的查詢(xún)效率

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文1所示。表4-1插入不同大小數(shù)據(jù)集的CPU執(zhí)行時(shí)間|X|g′mVPB的CPU時(shí)間(s)PBF的CPU時(shí)間(s)21016107148.7943024620.39857421116107196.572419979.67183421216107305.1....

本文編號(hào)：3903511