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基于搜索历史的密文检索技术研究

作　者: 谢贤明
导　师: 吴庆波
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 密文检索索引技术索引更新相关性计算搜索历史
分类号: TP391.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

随着云计算技术的快速发展,云存储在越来越多的领域得到广泛的应用。云存储通过对网络中存储资源进行有效整合,能够为用户提供灵活可扩展的存储服务和近乎无限的存储资源,降低用户的存储成本。在云存储模式中,用户将数据交由云服务提供商管理,云服务提供商可以在无访问控制的情况下获取用户数据。在这种服务器不可信的环境下,云存储的用户数据的安全问题也日益严重。由于服务器端不可信,用户的一些敏感数据必须以密文的形式存储在云端。当存储在云端的密文数据形成一定规模后,对密文数据的检索成为迫切需要解决的问题。密文检索要求即能够保证用户的数据安全,又能够实现对密文数据的快速检索。因此,对密文检索技术进行研究具有重要意义。本文首先对密码技术、密文检索技术和检索结果排序技术进行了相关介绍。在此基础上,对密文检索实际应用过程中存在的不足进行分析。针对这些不足,对密文检索的相关技术进行优化,以提高密文检索的性能。在密文索引方面,本文对已有的索引构建技术进行介绍,并提出一种改进的密文索引构建策略。在索引更新方面,针对几何划分合并不能很好支持文档删除这一缺陷,本文提出基于位数组的几何划分合并算法。优化后的算法能够有效支持文档的删除,提高了索引文件的检索效率。在密文检索方面,现有的密文检索技术缺乏对密文检索结果进行排序的有效机制,检索结果中混杂着大量的不相关的检索结果。针对这个不足,本文提出了基于搜索历史的密文检索结果排序技术。通过对密文文档和用户兴趣进行基于向量空间模型的建模,为密文文档和用户兴趣生成密文特征向量和用户兴趣向量。通过计算向量间的相关性来衡量密文文档和用户兴趣之间的相似性,并且根据相关性值的大小对密文检索结果进行排序优化。在检索过程中,通过记录用户的搜索历史对密文兴趣向量不断更新。最后,本文基于上述工作设计和实现了密文检索原型系统。通过密文检索原型系统的性能测试可以发现,优化之后的密文检索技术在索引文件的检索效率和密文检索的查准率方面有了很大的提高。

基于搜索历史的密文检索技术研究

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