云存储应用中的加密存储及其检索技术
云存储应用中的加密存储及其检索技术
云存储应用中的加密存储及其检索技术
黄永峰;张久岭;李星
【期刊名称】《中兴通讯技术》
【年(卷),期】2010(016)004
【摘要】云计算自身的数据安全问题阻碍其推广应用.通过对数据进行加密可以保护企业及个人用户的数据隐私.对加密数据有效检索难以通过传统信息检索方式实现.文章在分析云存储应用中的存储安全技术基础上,针对加密存储的需求,基于常见的加密检索方法和相关技术,结合自己的研究成果,提出了一种基于全同态加密的检索方法,该方法能在一种程度上提高检索效率.
【总页数】3页(P33-35)
【作者】黄永峰;张久岭;李星
【作者单位】清华大学,NGN,实验室,北京,100084;清华大学,NGN,实验室,北
京,100084;清华大学,NGN,实验室,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】TN393.03
【相关文献】
1.云存储中加密数据的相似检索技术应用研究 [J], 黄美东;谢维信;张鹏
2.全文检索技术增强网站互动力——全文检索技术在泉州网站内搜索系统中的应用[J], 陈福生
3.探讨云存储中加密数据的相似检索技术应用 [J], 刘彦
4.深度学习中数据模型加密存储的研究与应用 [J], 张国庆;林霞
5.云存储加密数据检索技术研究 [J], 李艺志
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云存储中多层次索引可搜索加密的研究与实现
云存储中多层次索引可搜索加密的研究与实现AbstractWith the development of cloud computing, cloud storage is becoming more and more widely used and important. However, due to the large amount of data stored in the cloud, it is necessary to ensure the security and privacy of users' data in the cloud. In this paper, we propose a multi-level index searchable encryption method for cloud storage, which can provide efficient and secure data access for users while protecting the privacy of users' data. This method has been implemented and tested in a cloud storage system, and the experimental results show that our method can achieve good performance and security.Keywords: cloud storage; searchable encryption; multi-level index; security; privacyIntroductionWith the development of cloud computing, cloud storage has become an important part of cloud services. Cloud storage provides users with a convenient and flexible way to store and access data. However, the security and privacy issues of cloud storage have become increasingly important. In the traditional encryption scheme, data is encrypted before being stored in the cloud, which makes it difficult for users to search for data directly in the cloud. To solve this problem, searchable encryption technology has emerged, which canprovide efficient and secure data access for users while protecting the privacy of users' data.Searchable encryption allows users to search for data in encrypted form, and only returns the search results to the users who have the key to decrypt the data. The basic idea of searchable encryption is to construct a searchable index for the encrypted data, which can be used to search for matching keywords while ensuring the confidentiality of the encrypted data. In recent years, various searchable encryption schemes have been proposed, such as symmetric searchable encryption, public-key searchable encryption and multi-keyword searchable encryption.Multi-level index search encryption is a searchable encryption scheme based on multi-level index structure. This scheme divides the index into multiple levels, each level corresponds to a certain granularity of the data, and the search requests are processed layer by layer from coarse to fine. The multi-level index structure can greatly reduce the search complexity and improve the search efficiency.In this paper, we propose a multi-level index searchable encryption method for cloud storage. Our method uses a multi-level index structure to construct a searchable index for the encrypted data, and supports both exact and fuzzy search. The search requests are processed layer by layer from coarse to fine, and the search results are returned to the user only after the search operation is completed on all levels. Our method can effectively balance the search efficiency and the security of user data, and provide efficient and secure data access for users while protecting the privacy of user data.The rest of the paper is organized as follows. Section 2 briefly introduces related work. Section 3 describes theproposed multi-level index searchable encryption method. Section 4 presents the experimental results and analysis. Finally, Section 5 concludes the paper.Related workSearchable encryption technology has been widely studied in recent years. In this section, we briefly introduce some related work.1. Symmetric searchable encryptionSymmetric searchable encryption (SSE) is a searchable encryption scheme that uses the same key for encryption and decryption. The basic idea of SSE is to construct a searchable index for the encrypted data, which can be used to search for matching keywords while ensuring theconfidentiality of the encrypted data. SSE has the advantages of high efficiency and simplicity, but it is difficult to achieve secure multi-user search.2. Public-key searchable encryptionPublic-key searchable encryption (PKSE) is a searchable encryption scheme that uses a public-key infrastructure for encryption and decryption. PKSE is suitable for secure multi-user search, but it has high computational complexity and communication overhead.3. Multi-keyword searchable encryptionMulti-keyword searchable encryption (MKSE) is a searchable encryption scheme that allows users to search for multiple keywords at the same time. MKSE can improve the search efficiency, but it also has high computational complexity and communication overhead.Multi-level index searchable encryption is a searchable encryption scheme based on multi-level index structure. This scheme divides the index into multiple levels, each levelcorresponds to a certain granularity of the data, and the search requests are processed layer by layer from coarse to fine. The multi-level index structure can greatly reduce the search complexity and improve the search efficiency.Proposed methodIn this section, we describe the proposed multi-level index searchable encryption method for cloud storage. The method consists of three phases: index construction, query processing and result retrieval.1. Index constructionThe index construction phase is used to construct amulti-level index for the encrypted data. The index is composed of multiple levels, each level corresponds to a certain granularity of the data. At each level, a Bloomfilter is used to represent the set of keywords contained in the data, and the encrypted data is stored in the next level index.Specifically, the index construction phase includes the following steps:Step 1. Keyword extractionExtract the keywords from the plaintext data and store them in a set.Step 2. Bloom filter constructionConstruct a Bloom filter for each level index, which is used to represent the set of keywords contained in the dataat this level.Step 3. EncryptionEncrypt the data using a symmetric encryption algorithm, such as AES, and store the encrypted data in the next level index.Step 4. Index updateUpdate the Bloom filter of each level index with the keywords extracted from the encrypted data at this level, and store the encrypted data in the next level index.2. Query processingThe query processing phase is used to process the search requests from users. The search requests may include exact search and fuzzy search. Exact search requires an exact match with the keyword, while fuzzy search requires a partial match with the keyword.Specifically, the search request is processed in the following steps:Step 1. Keyword matchingMatch the search request with the Bloom filter of the top-level index. If the search request matches the filter, continue to the next level.Step 2. DecryptionDecrypt the encrypted data at this level using the decryption key, and continue to the next level.Step 3. Bloom filter matchingMatch the search request with the Bloom filter at this level. If the search request matches the filter, continue to the next level.Step 4. Result retrievalRetrieve the search results from the decrypted data at the bottom level, and return the results to the user.3. Result retrievalThe result retrieval phase is used to retrieve the search results from the decrypted data at the bottom level. The search results can be presented to the user in plaintext or encrypted form, depending on the security requirements.Experimental resultsWe implemented the proposed method in a cloud storage system and conducted experiments to evaluate the performance and security of our method. The experimental environment is a virtual machine with 2.4 GHz Intel CPU and 4GB memory, running Ubuntu 16.04 LTS.We evaluated the performance of our method in terms of search time and storage space. The search time is the time required to process a search request, and the storage space is the amount of memory required to store the index and the encrypted data. We compared our method with the traditional searchable encryption method based on inverted index, which is widely used in cloud storage.The results show that our method can achieve better performance and security than the traditional method. Specifically, our method can achieve a search time of less than 10ms for a search request containing 10 keywords, and the storage space required is no more than 1.5 times the original data size. Moreover, our method can effectively protect the privacy of user data while ensuring efficient and secure data access.ConclusionIn this paper, we proposed a multi-level index searchable encryption method for cloud storage. Our method uses a multi-level index structure to construct a searchable index for the encrypted data, and supports both exact and fuzzy search. The search requests are processed layer by layer from coarse to fine, and the search results are returned to the user only after the search operation is completed on all levels. Our method can effectively balance the search efficiency and the security of user data, and provide efficient and secure data access for users whileprotecting the privacy of user data.The experimental results show that our method can achieve good performance and security. In the future work, we will further improve the efficiency and security of our method, and explore the application of our method in other fields, such as healthcare, finance and social media.。
云存储应用中的加密存储及其检索技术
在加密信息检索研究中，结果的排序是衡量检索算法性能的重要指标之一。当前随着云计算技术的提倡和应用，加密文档必将呈爆炸式增加。排序的准确性成为对检索系统性能的客观要求，其主要目的是提高检索系统服务质量和检索效率。分析现有的加密信息检索算法发现，在保证查准和查全两方面性能的同时，对排序问题以及准确性方面考虑不够。针对该问题，本文提出了一种面向云存储应用中的全同态加密的检索方法。全同态加密的检索方法是采用信息检索中的向量空间模型，计算检索出的文档与待查询信息之间的相关度，对检索词词频和倒排文档频率进行统计，然后采用全同态方法对文档进行加密并建立索引方法。检索后将加密文档与索引项密文一起上传到服务器端。
这一种方法可以在给定多个可能相关文档的情况下对加密文档进行排序，进而把最可能相关的文档返回给用户。但这一种算法首先不适用于一个查询包含多个查询词的情况，其次算法只利用了文档中的词频信息，无法利用词的逆文档频率，进而向量空间模型无法直接应用。解决前一种问题的一种方法是用加法同态加密算法[9]对词频信息进行加密处理。
1 云存储应用中的加密存储技术
大规模高性能存储系统安全需求，特别是云存储应用中，可扩展和高性能的存储安全技术，是推动网络环境下的存储应用(如云存储应用)最根本的保证，已经成为当前网络存储领域的研究热点。云存储应用中的存储安全包括认证服务、数据加密存储、安全管理、安全日志和审计。
访问控制服务实现用户身份认证、授权，防止非法访问和越权访问。主要功能包括：用户只能对经管理员或文件所有者授权的许可文件进行被许可的操作；管理员只能进行必要的管理操作，如用户管理、数据备份、热点对象迁移，而不能访问用户加密了的私有数据。
通过保序加密可以利用文档中的词频信息对文档依相关度进行排序，提高了检索准确率和返回率。然而在文档中某些关键词出现的频率非常高，指代性不强，这一类词称为常用词，常用词的存在歪曲了文档和实际查询相关度。而准确反映文档、查询相关度的向量空间模型无法直接应用。全同态加密提供可以对密文进行操作的加密算法。而且通过全同态加密，一方面可以保证密文信息不被统计分析，另一方面可以对加密信息进行加法和乘法运算，同时保持其对应明文的顺序。
加密云存储中的数据安全搜索机制研究
加密云存储中的数据安全搜索机制研究xx年xx月xx日CATALOGUE 目录•研究背景和意义•加密云存储中的数据安全搜索现状及问题•加密云存储中的数据安全搜索机制设计•加密云存储中的数据安全搜索机制实现与优化•加密云存储中的数据安全搜索机制实验与分析•结论与展望01研究背景和意义云计算技术的快速发展云计算作为一种新兴的信息技术，已经得到了广泛的应用，而云存储是云计算的重要组成部分。
数据安全搜索的需求在云存储中，数据的安全搜索是用户非常关注的问题之一。
现有的数据安全搜索机制存在不足目前，现有的数据安全搜索机制还存在很多问题，如搜索效率不高、安全性不够等。
提高数据安全搜索的效率和准确性针对现有数据安全搜索机制存在的问题，本研究旨在提高数据安全搜索的效率和准确性，从而满足用户对数据安全搜索的需求。
保障用户数据的机密性和完整性在云存储中，用户数据的机密性和完整性是至关重要的。
本研究通过对数据安全搜索机制的改进，可以进一步保障用户数据的机密性和完整性。
推动云计算技术的发展本研究通过对数据安全搜索机制的研究，可以推动云计算技术的发展，提高云计算技术的整体水平。
02加密云存储中的数据安全搜索现状及问题加密云存储中的数据安全搜索现状加密云存储系统的发展01随着云计算技术的广泛应用，加密云存储系统逐渐成为保护数据安全的重要手段。
数据安全搜索的需求02在加密云存储系统中，数据安全搜索成为了一个重要的需求，以便用户能够快速、准确地搜索到所需数据。
当前可用的搜索技术03目前，有一些搜索技术可用于加密云存储系统，如基于关键词的搜索、基于内容的搜索等。
在加密云存储系统中，数据是经过加密处理的，这使得数据搜索过程中存在数据隐私保护的问题。
数据隐私保护问题由于加密云存储系统中的数据是加密的，直接在密文上进行搜索会降低搜索效率。
搜索效率问题在加密云存储系统中，数据的访问控制和权限管理是一个重要的问题，需要确保只有授权用户可以访问和搜索数据。
云计算数据存储加密技术
云计算数据存储加密技术随着云计算的飞速发展，数据存储与保障问题日益受到重视。
企业和个人用户在大规模数据存储的同时也面临着数据泄露和信息安全的威胁。
为了应对这一挑战，加密技术逐渐成为了云计算数据存储的重要组成部分。
在本文中，我们将探讨云计算数据存储加密技术的原理、方法以及应用。
一、云计算数据存储加密技术的原理1. 对称加密技术对称加密技术是云计算数据存储加密的一种常用方法。
在对称加密中，使用相同的密钥进行加密和解密操作。
这种方法具有加密和解密速度快、计算量小的特点。
然而，密钥的安全性成为了对称加密的主要挑战。
密钥被泄露后，所有数据都将处于危险之中。
因此，对称加密在云计算存储中主要作为数据加密过程中的一种快速加密手段。
2. 非对称加密技术非对称加密技术是另一种常用的云计算数据存储加密方法。
这种方法使用分开的公钥和私钥进行加密和解密操作。
公钥用于加密数据，而私钥用于解密数据。
非对称加密技术具有较高的安全性，但由于其运算复杂、计算量大，导致数据的加密和解密过程较为耗时。
因此，在云计算数据存储中，非对称加密常被用于对称密钥传输和密钥协商过程中。
3. 哈希函数技术哈希函数技术是云计算数据存储安全的重要组成部分。
哈希函数可以将任意长度的数据转换为固定长度的哈希值。
在云计算存储中，哈希函数一般用于验证数据的完整性。
通过对数据计算哈希值，并将哈希值与存储在云端的哈希值进行比对，可以判断数据是否被篡改。
二、云计算数据存储加密技术的方法1. 数据加密传输数据加密传输是云计算数据存储加密的一种常用方法。
在数据发送的过程中使用加密算法对数据进行加密，确保数据传输过程中的安全性。
传输层安全协议（TLS）是最常用的数据加密传输协议。
它使用公钥加密技术对数据进行传输，确保数据在传输过程中不会被窃取或篡改。
2. 数据加密存储数据加密存储是另一种常用的云计算数据存储加密方法。
在数据存储时，使用加密算法对数据进行加密，保护数据的机密性和安全性。
云存储中的数据加密与解密技术研究
云存储中的数据加密与解密技术研究云存储是当前信息化发展的重要组成部分，它将数据存储和管理移到云端，带来了方便、高效的存储服务，但同时也带来了一定的安全风险。
数据加密和解密技术是云存储的核心技术，它能够保证数据在传输和储存过程中的安全性和隐私性。
本文将探讨云存储中的数据加密与解密技术研究。
一、云存储数据的加密技术1. 对称加密算法对称加密算法（Symmetric Encryption）是目前最常用的加密算法之一，它采用单密钥的方式，即使用同一个密钥进行加密和解密。
该算法具备加密速度快、加密强度高、效率高等特点。
在云存储中，用户数据通过对称加密算法进行加密，因此只有用户知道密钥才能够解密数据。
同时，对称加密算法还能够实现数据加密后的完整性和不可篡改性，为用户的数据安全提供了强有力的保障。
2. 非对称加密算法非对称加密算法（Asymmetric Encryption）是一种使用不同密钥进行加密和解密的加密技术。
这种算法将公钥和私钥作为一对密钥，其中公钥用于加密数据，而私钥用于解密数据。
在云存储中，非对称加密算法主要应用于用户之间的数据传输，同时还能够实现数字签名、身份认证等功能。
例如，在云存储中，数据发送者使用接收者的公钥对数据进行加密，而接收者则使用自己的私钥进行解密。
这种加密方式不仅保证数据的机密性，还能够保证数据的真实性，防止数据被篡改。
二、云存储数据的解密技术1. 解密密钥管理在云存储系统中，密钥管理是解密技术的关键。
云存储系统将用户数据加密后存储在云端，只有用户拥有密钥才能够对数据进行解密。
因此，密钥管理成为云存储系统的重要组成部分。
在密钥管理方面，云存储系统通常采用密钥管理中心（KMC）的方式进行管理。
KMC是云存储系统的核心，其主要功能是控制用户之间的数据访问权限、密钥生成和分配、密钥更新和撤销等。
2. 安全传输协议在云存储中，由于数据传输需要跨越互联网，因此数据的安全传输协议成为解密技术的重要组成部分。
云存储平台中的数据加密技术
云存储平台中的数据加密技术随着数据的日益增长，数据安全问题也越来越受到关注。
在云计算时代，云存储平台成为企业数据存储的首选。
然而，由于数据的隐私性和机密性，云存储平台中的数据加密技术多年来一直是研究的热点。
本文将探讨云存储平台中的数据加密技术及其应用。
一、云存储平台中的数据加密技术1.对称加密算法在云存储平台中，对称加密算法是最基本的加密技术。
这种算法采用单个密钥来加密和解密数据，因此在数据量较小的情况下运行速度非常快。
常用的对称加密算法有DES、3DES、AES等，它们都采用相同的密钥进行加密和解密，因此密钥的保护会直接影响到数据的安全性。
2.非对称加密算法非对称加密算法采用一对密钥（公钥和私钥），运用公钥对数据进行加密，然后运用私钥进行解密。
这种算法相对对称加密算法更加安全，因为私钥只有数据的接收方才能获得，其他人无法揭秘数据。
常用的非对称加密算法包括RSA、ECC等，其安全性较高，但加解密速度较慢。
3.哈希算法哈希算法是一种非常常见的加密技术，是将任意长度的输入通过哈希函数计算为固定长度的输出，这种输出也称为哈希值或散列值。
哈希算法具有不可逆性和唯一性，被广泛用于密码验证和数据完整性验证。
常见的哈希算法有MD5、SHA-1、SHA-256等。
二、云存储平台中数据加密技术的应用1.数据传输加密在数据传输过程中，采用对称加密算法对数据进行加密，以保证数据传输的安全性和隐私性。
双方采用同一个密钥进行加密和解密，不会被第三方获取。
2.数据备份加密采用非对称加密算法对数据进行加密，私钥只有数据的备份方才可以获得，被授权方无权获得，从而确保数据备份的安全性和私密性。
3.数据存储加密采用哈希算法对数据进行加密，确保数据在存储过程中不被篡改或破坏。
同时，采用数据分片技术将数据切分成多部分，再采用不同的密钥进行加密，进一步增强了数据的安全性。
4.身份验证加密在云存储平台中，用户需要通过身份验证才能访问和操作数据。
云存储应用中加密存储及其检索技术
云存储应用中加密存储及其检索技术摘要云计算自身的数据安全问题阻碍其推广应用。
通过对数据进行加密可以保护企业及个人用户的数据隐私。
对加密数据有效检索难以通过传统信息检索方式实现。
文章在分析云存储应用中的存储安全技术基础上,针对加密存储的需求,基于常见的加密检索方法和相关技术,结合自己的研究成果,提出了一种基于全同态加密的检索方法,该方法能在一种程度上提高检索效率。
[关键词]云存储;向量空间模型;相关排序Abstract:Theprobn,effectiv,thispaperp roposesaretrievalmethodbasedonfullyho momorphicencryption—:cloudstorage;ve ctorspacemodel;relevanceranking云计算是一种通过网络以按需、易扩展的方式获取所需服务的在线网络服务交付和使用模式,它是分布式计算的一种形式。
是网络上的服务以及提供这种服务的数据中心的软硬件集合[1]。
云计算是并行计算、分布式计算和网格计算的演进。
云计算的实现形式包括软件即服务、效用计算、平台即服务、基础设施即服务。
目前云计算已经有部分应用,如Google公司的GoogleDocs[2],另外微软、Amazon[3-4]也有类似的云计算服务设施。
云计算主要目标是提供高效的计算服务。
云计算基础设施之一是提供可靠、安全的数据存储中心。
因此,存储安全是云计算领域的安全话题之一。
为解决数据隐私的保护问题,常见的方法是由用户对数据进行加密,把加密后的密文信息存储在服务端。
当存储在云端的加密数据形成规模之后,对加密数据的检索成为一种迫切需要解决的问题。
在加密信息检索的相关研究工作中,对加密信息的检索有单用户线性搜索、基于关键词的公钥搜索、安全索引等几种算法。
这几种算法可以快速地检索出所需信息,但其代价较高,不适用大规模数据检索的情况,而且,在云存储中,检索时相关的文档较多,对其进行相关排序是进一步需要解决的问题,以上几种算法均不能解决问题。
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加密存储是对指定的目录和文 件进行加密后保存，实现敏感数据存 储和传送过程中的机密性保护。
安全管理主要功能是用户信息 和权限的维护。如用户帐户注册和注 销等，授权用户、紧急情况下对用户 权限回收等。
安全日志和审计是记录用户和 系统与安全相关的主要活动事件，为 系统管理员监控系统和活动用户提 供必要的审计信息。
对用户来说，在上述４类存储安 全服务中，存储加密服务尤为重要。 加密存储是保证用户私有数据在共 享存储平台的机密性核心技术。
１ ０００８４．Ｃｈｉｎａ）
较高，不适用大规模数据检索的情 况，而且，在云存储中，检索时相关的 文档较多，对其进行相关排序是进一 步需要解决的问题，以上几种算法均 不能解决问题。
通过保序加密可以利用文档中 的词频信息对文档依相关度进行排 序，提高了检索准确率和返回率。然 而在文档中某些关键词出现的频率 非常高，指代性不强，这一类词称为 常用词，常用词的存在歪曲了文档和 实际查询相关度。而准确反映文档、 查询相关度的向量空间模型无法直 接应用。全同态加密提供可以对密 文进行操作的加密算法。而且通过 全同态加密，一方面可以保证密文信 息不被统计分析，另一方面可以对加 密信息进行加法和乘法运算，同时保 持其对应明文的顺序。
万方数据
计算得到。
‰ｐ（¨：兰坐塑型堑些鲤垒上（１）
√∑Ｊ【胁ｎｐ（巧）ｘ Ｈｍｐ（１０９（ｄ昕））］２ 对于检索词采用Ｉ司样方法来描 述，取两者的内积即町得到两者的相 关度，然后根据大小进行排序，将有 效排序后的文档返回给用户。用户 得到加密文档后，用私钥对文档解密 得到原始文档。 通过全同态加密算法加密的明 文数据可以在不恢复明文信息的情 况被有效检索出来，即把最相关的文 档返回给用户。既保护了用户的数 据安全，又提高了检索的性能。
ＥⅢ云存储；向量空间模型；相关排序 加密的检索方法，该方法能在一种程度上提高检索效率。
ｌ：：：：四Ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｄａｔａ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｉｍｐｅｄｅｓ ｔｈｅ ｓｐｒｅａｄ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｌｏｕｄ
ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．Ｗｈｉｌｅ ｃｏｒｐｏｒａｔｅ ａｎｄ ｐｅｒｓｏｎａｌ ｄａｔａ ｃａｎ ｂｅ ｐｒｏｔｅｃｔｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｄａｔａ
全同态加密检索及排序过程如 图１所示。提交检索之前，同样先对 检索语句进行分词、词干化，得到关 键词明文序列并对明文进行加密。 云端服务器对提交密文序列进行检 索时，提交加密后的检索词。
文档由每个关键词的权重向量 表示，权重是词频与倒排文档频率对 数的乘积的归一化。对用全同态加 密后的词频、倒排文档频率进行操作 可以得到权重。文档向量由公式（１）
算法的过程如下，首先生成公 钥、私钥，然后对待存储的明文关键 词用公钥进行加密，生成可搜索的密 文信息。
２．３安全索引 安全索引由Ｐａｒｋ等人提出，解决
Ｅ窭万四方３数４据石而磊忑丽磊百赢两而蕊
了简单索引方式易受统计攻击的问 题。其机制是每次加密所用的密钥 是事先生成的一组逆Ｈａｓｈ序列，加 密后的索引被放入布隆过滤器中。 当检索的时候，首先用逆Ｈａｓｈ序列 密钥生成多个陷门，然后进行布隆检 测。对返回的密文文档解密即可得 到所需检索的文档。
云存储应用中的加密存储及其检索技
云存储应用中的加密存储 及其检索技术
Ｅｎｃｒｙｐｔｅｄ Ｓｔｏｒａｇｅ ａｎｄ Ｉｔｓ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｉｎ Ｃｌｏｕｄ Ｓｔｏｒａｇｅ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
圆云计算自身的数据安全问题阻碍其推广应用。通过对数据进行加密可以保
护企业及个人用户的数据隐私。对加密数据有效检索难以通过传统信息检索方式 实现。文章在分析云存储应用中的存储安全技术基础上，针对加密存储的需求，基 于常见的加密检索方法和相关技术，结合自己的研究成果，提出了一种基于全同态
ＵＳＡ：ｌＥＥＥ．２０００：４４—５５． １６ｌ ＢＯＮＥＨ Ｄ，ＣＲＥＳＣＥＮＺ０ Ｇ，ＯＳＴＲＯＶＳＫＹ Ｒ．
ｅｔ ａ１．Ｐｕｂｌｉｃ Ｋｅｙ Ｅｎｃｒｙｐｔｌｏｎ Ｗｉｔｈ Ｋｅｙｗｏｒｄ Ｓｅａｒｃｈ【Ｃ］／／Ａｄｖａｎｃｅｓ ｆｎ Ｃｒｙｐｔｏｌｏｇｙ．
孽伞驴日：国家科技支撑计划课题 （２００８ＢＡＨ３７８０７ｊ；国家自然科学基金 （６０９７０１４８）；国家重点基础研究发展 （“９７３”）规划（２００７ＣＢ３１０８０６）
设施。 云计算主要目标是提供高效的
计算服务。云计算基础设施之一是 提供可靠、安全的数据存储中心。因 此，存储安全是云计算领域的安全话 题之一。为解决数据隐私的保护问 题，常见的方法是由用户对数据进行 加密，把加密后的密文信息存储在服 务端。当存储在云端的加密数据形 成规模之后，对加密数据的检索成为 一种迫切需要解决的问题。
这一种方法可以在给定多个可 能相关文档的情况下对加密文档进 行排序，进而把最可能相关的文档返 回给用户。但这一种算法首先不适 用于一个查询包含多个查询词的情 况，其次算法只利用了文档中的诃频 信息，无法利用词的逆文档频率，进来自存储应用中的加密存储及其检索技
▲图ｌ基于全同态的加密检索过程
而向量空间模型无法直接应用。解 决前一种ｆｕＪ题的一种方法是用加法 同态加密算法一Ｉ对词频信息进行加密 处理。
随着存储系统和存储设备越来 越网络化，存储系统在保证敏感数据 机密性的同时，必须提供相应的加密 数据共享技术。保护用户隐私性要 求存储安全建立在对存储系统的信 任基础之上。必须研究适用于网络 存储系统的加密存储技术，提供端到 端加密存储技术及密钥长期存储和 共享机制，以确保用户数据的机密性 和隐私性，提高密钥存储的安全性、 分发的高效性及加密策略的灵活 性。在海量的加密信息存储中，加密 检索是实现信息共享的主要手段，是 加密存储中必须解决的问题之一。
２．４引入相关排序的加密搜索算法 Ｓｗａｍｉｎａｔｈａｎ等人提出了保护隐
私的排序搜索算法ｔＳｌ。在这一算法 中，每一文档中关键词的词频都被保 序加密算法加密。加密文档被提交 查询给服务器端后，首先计算检索出 含有关键词密文的加密文档；然后对 用保序算法加密的词频对应的密文 信息进行排序处理；最后把评价值高 的加密文档返回给用户，由用户对其 进行解密。
在加密信息检索的相关研究工 作中，对加密信息的检索有单用户线 性搜索、基于关键词的公钥搜索、安 全索引等几种算法。这儿种算法可 以快速地检索出所需信息，但其代价
黄永罐／ＨＵＡＮＧ Ｙｏｎｇｆｅｎｇ 缵久盼／ＺＨＡＮＧ Ｊｉｕｌｉｎｇ 李星／ＬＩＸｉｎｇ
（清华大学ＮＧＮ实验室，北京１０００８４） （ＮＧＮ ＬＡＢ．，Ｔｓｉｎｇｈｕａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ
３一种基于全同态加密的 检索方法
在加密信息检索研究中，结果的 排序是衡量检索箅法性能的重要指 标之一。当前随着云计算技术的提 倡和应用，加密文档必将呈爆炸式增 加。排序的准确性成为对检索系统 性能的客观要求，其主要目的是提高 检索系统服务质量和检索效率。分 析现有的加密信息检索算法发现，在 保证杳准和查全两方面性能的同时， 对排序问题以及准确性方面考虑不 够。针对该问题，本文提出了一种面 向云存储应用中的全同态加密的检 索方法。全同态加密的检索方法是 采用信息检索中的向量空间模型，计 算检索出的文档与待查询信息之间 的相关度，对检索词词频和倒排文档 频率进行统计，然后采用全同态方法 对文档进行加密并建立索引方法。 检索后将加密文档与索引项密文一 起上传到服务器端。
ｏｎ ｆｕｌｌｙ ｈｏｍｏｍｏｒｐｈｉｃ ｅｎｃｒｙｐｔｉｏｎ－－ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｍａｒｋｅｄｌｙ ｉｍｐｒｏｖｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．
Ｅ匮墨墨ｃｌｏｕｄ ｓｔｏｒａｇｅ；ｖｅｃｔｏｒ ｓｐａｃｅ ｍｏｄｅｌ；ｒｅｌｅｖａｎｃｅ ｒａｎｋｉｎｇ
；计算是一种通过网络以按需、
‘▲易扩展的方式获取所需服务的 在线网络服务交付和使用模式，它是 分布式计算的一种形式。是网络上 的服务以及提供这种服务的数据中 心的软硬件集合“】。云计算是并行计 算、分布式计算和网格计算的演进。 云计算的实现形式包括软件即服务、 效用计算、平台即服务、基础设施即 服务。目前云计算已经有部分应用， 如Ｃ００６ｈ公司的ＧｏｏｇｌｅＤｏｃｓ８１，另外微 软、ＡｍａｚｏｎＩ“１也有类似的云计算服务
针对有新用户加入、旧用户退出 的多用户加密信息检索，这是一种解 决方法。但其存在的缺陷是需要生 成大量的密钥序列，随着检索次数的 增加，每多进行一次检索，其计算复 杂度均线性增加。这在实际应用中 很难被接受。
在以上提到的多种加密信息检 索算法中，所用的检索模型都是布尔 模型，因而无法根据查询与待检索文 档的相关度进行排序操作。在实际 情况中，尤其是在数据规模较大的云 存储应用中，包含某一查询关键词的 文档可能有很多个，如何在多个可能 相关的文档中找出最相关的一个或 若干个文档是需要解决的问题。对 加密的文档，是否可以应用成熟的向 量空间模型，进而进行相关排序，是 一个开放的问题。
线性搜索方法是一种一次一密 的加密信息检索算法，因此有极强的 抵抗统计分析的能力。但其有一个 致命的缺点，即逐次匹配密文信息， 这使得这种检索方法在大数据集的 情况下难以应用。
２．２基于关键词的公钥搜索 基于关键词的公钥加密搜索算
法由Ｂｏｎｅｈ等人提出，其目的是可以 在用户端存储、计算资源不足的情况 下，通过访问远端数据库获取数据信 息。存储、计算资源分布具有不对称 性，即用户的计算存储能力不能实时 满足其需求。另一方面用户在移动 情况下存储、索引数据的需求也有增 加，比如Ｅｍａｉｌ服务等。在这种特定 情况下，需要保护用户的数据隐私。 加密数据有多个不同来源，针对这一 问题的解决方法是加密算法使用公 钥加密。
ｅｎｃｒｙｐｔｉｏｎ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｏｆ ｅｎｃｒｙｐｔｅｄ ｄａｔａ ｉｓ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔ ｔｏ ａｃｈｉｅｖｅ ｂｙ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍｅａｎｓ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｓ ｓｔｏｒａｇｅ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ ｃｌｏｕｄ ｓｔｏｒａｇｅ ａｎｄ ａｌｓｏ ｔｈｅ ｄｅｍａｎｄｓ ｏｆ ｅｎｃｒｙｐｔｅｄ ｓｔｏｒａｇｅ Ｉｕｓｉｎｇ ｃｏｍｍｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｅｎｃｒｙｐｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）．Ｉｎ ｌｉｇｈｔ ｏｆ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｒｅｓｕｌｔｓ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ａ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ