云存储中高效可验证可搜索加密的研究与实现

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1、分类号密级注1UDC学位论文云存储中高效可验证可搜索加密的研究与实现(题名和副题名)宋鸽(作者姓名)指导教师钟婷副教授电子科技大学成都(姓名、职称、单位名称)申请学位级别硕士专业学位类别工程硕士工程领域名称软件工程提交论文日期2018.3.23论文答辩日期2018.5.23学位授予单位和日期电子科技大学2018年6月答辩委员会主席评阅人注1:注明《国际十进分类法UDC》的类号。TheResearchAndImplementationOfMulti-LevelIndexSearchableEncryptio

2、nInTheCloudStorageAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaDiscipline:MasterofEngineeringAuthor:GeSongSupervisor:TingZhongSchool:SchoolofInformationandSoftwareEngineering摘要摘要随着云存储的迅猛发展,将本地数据转存至云端成了数据用户的首要选择。但云服务器并不总是值得信赖的,用

3、户通常会在数据传输到云服务器之前,对隐私数据实施加密处理。为了解决如何能够快速高效的检索密文这一问题,密码学研究人员提出了可搜索加密(Searchable Encryption, SE)技术。研究表明,由于SE安全索引结构的不同,对于关键词的检索效率也不尽相同,高效的索引结构将会大大提升密文的搜索效率。本文是以云存储上的对称可搜索加密技术为背景,结合关键词平衡二叉树、布隆过滤器和消息认证技术,提出了一种高效可验证的安全索引,具体研究内容和创新如下:1.基于关键词平衡二叉树和布隆过滤器在时间上和空间上的巨大

4、优势,提出了一种具有亚线性搜索时间且云端存储开销低的高效安全索引结构。本方案利用关键词平衡二叉树构造的文件索引树T,能够保证在最差的情况下关键词搜索时间为O(logn)。但如果将树T上所有节点的加密信息都存储到云端,又将会给服务器带来较大的存储开销。接着,利用布隆过滤器空间效率和查询效率极高的优势对树T进行优化,形成二进制向量的安全索引I。在保证关键词具有亚线性搜索时间的同时,降低安全索引在云服务器上的存储开销。2.基于关键词平衡二叉树的数据结构和自平衡特性,提出了一种支持多处理器并行检索和动态更新操作的

5、高效索引。在上述方案的基础上,利用关键词平衡二叉树的数据结构可以实现多处理器并行密文检索操作,进一步提高了密文的检索效率,优化了用户体验。利用平衡二叉树的自平衡特性,还能够实现文件的动态更新操作。3.提出了一个验证算法,能够验证半可信且好奇服务器返回查询结果的可信性。当授权用户执行关键词搜索操作时,服务器在返回查询结果的同时还返回了验证集合。用户最终通过验证算法检验验证集合,就能判断云服务器是不是诚实的执行了搜索请求。关键词:云存储、可搜索加密、布隆过滤器、索引结构、可验证IABSTRACTABSTRAC

6、TWith the rapid development of cloud storage, uploading local data to cloud storage pools becomes the first choice for data users. However, as cloud servers are not always trustworthy, it is often the case that before uploading, users would encrypt their 

7、personal data first. To improve the efficiency in retrieving encrypted data, cryptography experts introduced the searchable encryption (SE) technology. Researches have shown that different SE secure index structures lead to different levels of keyword sea

8、rch efficiency –scientific index structures will substantially improve the efficiency in retrieving encrypted data. This paper, in the context of the searchable symmetric encryption technology employed in cloud stor

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