云存储中支持多关键字搜索的盲存储算法研究

云存储中支持多关键字搜索的盲存储算法研究

ID:37085870

大小:5.12 MB

页数:65页

时间:2019-05-17

云存储中支持多关键字搜索的盲存储算法研究_第1页
云存储中支持多关键字搜索的盲存储算法研究_第2页
云存储中支持多关键字搜索的盲存储算法研究_第3页
云存储中支持多关键字搜索的盲存储算法研究_第4页
云存储中支持多关键字搜索的盲存储算法研究_第5页
资源描述:

《云存储中支持多关键字搜索的盲存储算法研究》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、学拉代号10532学号S1510W06263092分类号TP.密级#HUNANUNIVERSITY工程硕士学位论文云存储中支持多关键字搜索的盲存储算法研究学位申请人姓名张超培养单位信息科学与工程学院导师姓名及职称李谢华助理教授王守选高级工程师学科专业计算机技术研究方向网络安全2018年5月15日论文提交日期学校代号:10532学号:S1510W0626密级:湖南大学硕士学位论文云存储中支持多关键字搜

2、索的盲存储算法研究学位申请人姓名:M导师姓名及职称:李谢华助理教授王守选高级工程师?信息科学与工裎学院培养单位?专业名称:计算机技术论立提交日期:2018年5月15日论女答辩日期:2018年5月24日答辩委员会主席:秦拯教授TheResearchonBlindStoraeAlorithmSuortinggppgMu-KelitywordsSearchinCloudStoragebyZHANGChaoB.E.C

3、hanshaUniversit2012(gy)AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinComputerTechnologyintheGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorLecturerLiXiehua,SeniorEngineerW

4、ANGShouxuanMay2018,湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研宄所。取得的研宄成果除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研宄做出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名:日期:年<月日<学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并

5、向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密□,在年解密后适用本授权书。2、不保密0。请在‘Y”(以上相应方框内打)■作者签名:日期年6月%导师签名年?月4日;I云存储中支持多关键字搜索的盲存储算法研究摘要随着云存储技术的高速发展,由于其管理灵活、价格低、数据访问便捷的特一些大

6、型点受到了许多用户的青睐。然而近年来,云端数据泄露的事件不断地在云服务供应商(CloudServiceProvider,CSP)发生,使得用户开始重视云端数据的安全性问题。为保障云端数据的安全性,通常对数据进行先加密后存储的方式。然一,定的局限性。因此而这种方式在加密数据的存储安全和检索效率方面都有,如何提高云数据存储的安全性,以及如何提高加密云数据的检索效率是当前云安全领域研究的重点问题。针对此,本文将在密文的高效搜索和授权搜索这两个方面进行深入研究,论文的研究内容主要包括

7、以下两个方面:首先,针对传统盲存储算法在云存储环境中目前主要存在的查询和存储效率一低的问题BF-BS,本文提出了种基于计数型布鲁姆过滤器的盲存储算法(C。)CBF-BS通过将数据分割、加密、混淆后存储于服务器端。与传统BS算法相比,本文提出的算法将真实的文档分块之间互相混淆,不仅保证了云端数据的安全性,还避免了传统BS算法利用无效的数据块作为混淆块而导致存储空间浪费的问题。此外CBF-BS算法利用CBF为存储数据建立索引,其查询复杂度仅与哈希函数,的个数有关。传统BS算法利用伪

8、随机算法为存储数据建立索引,其查询复杂度与文档数相关。而在保证系统允许的最大误判率的前提下,CBF所采用的哈希函-数的个数远少于存储的文档数,BS可有效地提高查询效率。最,因此CBF后,理论分析和仿真实验表明-BS,CBF的存储及查询效率有明显的提升。其次,在深入研究了目前主流的授权搜索方案后,发现其中绝大部分方案还是依赖授权中心来进行访问控制策略的制定,且不支持搜索结果的排序,。鉴于此本文提出了支持结

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。