云存储中多维数据查询隐私保护的研究与应用

《云存储中多维数据查询隐私保护的研究与应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、矣击种故Ａ著ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨＩＮＡ硕±学位论文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳ伊＼ｒ－．／！Ｉ论文题目云存储中多维数据查询隐私保护的妍究与应用学科专业计算机科学与技术学号２０１３２１０６０６５２作者姓名韩校指导教师钟婷副教授ＩｉＭｆｆ独剑性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包

2、含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名；日期；＞０／（＾年少月日．蘇孩勺论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁蟲。本人授权电子科技大学可将学位论文，允许论文被查阅和借阅レッ的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、ｒ编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：尊＇杉导师签名：外命曰期：０

3、如月曰＞叫分类号密级注1UDC学位论文云存储中多维数据查询隐私保护的研究与应用（题名和副题名）韩校（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）申请学位级别硕士学科专业计算机科学与技术提交论文日期2016.3.18论文答辩日期2016.4.15学位授予单位和日期电子科技大学2015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。ｌｉｃａｔｉｏｎｏｆ－ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＡｐｐＰｒｉｖａｃｙＰｒｅｓｅｒｖｉｎｇＱｕｅｒｏｎＭｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＤａｆ：ａｆｂｒＣｌｏｕｄＳｔｏｒａｇｅｙＡＭａｓｔｅｒＴ

4、ｈｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｔｅｄ化ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｏｆｉｙＣｈｎａｇｙＭａｏｒ：ＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｊｐｇｙＡｕｔｈｏｒ：ＨａｎＸｉａｏＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＺｈｏｎＴｉｎｐｇｇＳｃｈｏｏｌ：ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇ摘要摘要在云存储中，数据拥有者将加密的数据和数据索引上传到云服务器（Cloudserviceprovider,CSP）中，当用户要对数据进行查询时，CSP需要

5、根据存储的索引信息对数据进行检索。这虽然能保证数据的机密性，但由于CSP是半可信且好奇的，所以当CSP处理大量的数据查询请求时，就有可能造成隐私泄露。因此一个好的数据查询机制既能够提供高效的数据查询，又能够保证用户数据隐私和查询隐私。多维数据是一类比较广泛而重要的数据，近年来，关于多维数据查询机制的研究成为了热点。本文针对多维实时数据和多服务器的场景，对多维数据的隐私保护查询算法进行了以下研究：1.针对云存储中实时数据外包的隐私保护问题，提出了一种多维实时数据范围查询的隐私保护方案。在传统的实时数据外包场景中，由数据拥有者负责对数据收集者们收集到的实时数据进行加密、索引建立以及数据上传工作

6、。新方案将系统总时间分成N个时间阶段，并将基于非对称加密技术的密钥隔离技术（Key-insulatedtechnology）运用在桶化方案中。新方案中的数据收集者们分担了原本由数据拥有者承担的数据加密、索引建立和数据上传工作，大大降低了数据拥有者的开销；新方案中密钥在每个时间阶段进行自主更新，密钥管理工作简便，数据拥有者仅需在每N个时间阶段对密钥进行初始化即可。另外，新方案还支持查询结果的完整性验证，能够检测出半可信CSP是否返回了正确的查询结果。2.在上述方案的研究基础上，本文还提出了一个改进方案。与上述方案相比，改进方案将密钥更新技术（Key-evolvingtechnology）运用

7、在桶化方案中，其密钥更新工作无需第三方服务器的参与。从实验结果来看，改进方案的数据加密及索引建立的开销增大了，而查询及查询结果完整性验证的开销减小了。3.针对云存储中多服务器的密文检索问题，提出了一种多服务器的多维范围查询隐私保护方案。新方案提出了一种适用于多服务的数据外包场景的桶化方案，能够保证数据存储的聚集性和均匀性，为后续高效的数据检索提供了保证，解决了因数据存储不均而引起的负载不均衡问题及后续多维范围查询结果中的