云存储中隐私保护密文数据检索算法的研究

In cloud storage, the hardness of doing query on encrypted data brings the problem of data availability and thus restricts application of cloud storage. Searchable Encryption Algorithms aim at solving the problem of how to query encrypted data. However, existing Searchable Encryption Algorithms can only support simple textfile and simple keyword search. In addition, index structure and query process of existing Searchable Encryption might damage user privacy. In this project, for encrypted text file on cloud server, Searchable Encryption Algorithms which can protect user privacy and support more complicated queries will be proposed with the designing of efficient index structures. For multidimensional query and spatial data query on outsourced encrypted data, efficient index structures which combine privacy protection techniques such as K-anonymity and Maximum Entropy Principle and efficient index structures such as R tree will be proposed. Efficient query algorithms which protect user privacy will be proposed based on the index structures. The research results of this project will solve the privacy and availability problems for encrypted outsourced data and thus encourage more clients to move their data to cloud.

云存储中，云端密文数据检索的困难性带来了数据的可用性问题，从而制约了云服务的推广。可搜索加密技术力图解决在密文或密文数据库上的检索问题。然而，现有的可搜索加密算法支持的数据类型以及查询类型单一，并且其索引结构及查询过程容易造成用户隐私的泄露。本项目中，针对文本型数据，通过优化密文索引结构，提出能实现用户隐私保护且能支持更丰富查询类型的密文检索算法。针对多维密文数据检索以及空间密文数据检索，将K-匿名，最大熵原理等隐私技术结合R树等结构构建密文索引结构，在高效的实现多维密文数据检索以及空间密文数据检索的同时有效的保护用户隐私。本项目的研究成果在提高云存储服务可用性的同时解除了用户对其数据隐私的担忧，从而能够促进云存储服务的推广与发展。

云存储中，云端密文数据检索的困难性带来了数据的可用性及用户隐私方面的问题，从而制约了云服务的推广。本项目针对各种文本数据，多维数据，空间数据等不同类型的数据，从提升算法效率，节省密文数据占用的存储空间，实现查询时的隐私保护，实现查询结果的可验证以及支持多用户环境下的灵活权限管理等多方面研究如何构建性能优良的索引结构，从而实现隐私保护的高效密文数据检索算法。项目组针对文本类型的密文数据，提出了基于平衡二叉树和布隆过滤器的关键字搜索密文索引结构以及基于属性符号树的可验证字典型模糊关键字可搜索加密方案；针对多维密文数据，提出了一种基于BSS树多维数据可搜索加密方案；针对空间实时数据，提出了一种基于密钥隔离技术以及密钥更新技术的多维实时数据范围查询的隐私保护方案。上述方案及算法均支持密文数据查询中的隐私保护以及具有优于现有方案的性能。本项目的研究成果可运用于云存储服务器，以提供更高效的隐私保护数据检索服务。