面向云的密文查询研究

作     者：陶馨雅 

作者单位：安徽师范大学 

学位级别：硕士

导师姓名：张爱清

授予年度：2024年

学科分类：08[工学] 0839[工学-网络空间安全] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：云 密文查询 隐私保护 密文树 

摘      要：随着信息技术的快速发展,数据共享更加便捷,促进医疗、经济、互联网等行业蓬勃发展,进一步推动技术革新。无论是数据分析还是数据计算都需要首先进行数据查询,而查询结果直接受数据集大小的影响。由于大多数数据是隐私敏感的,数据拥有者既希望使用其他用户的数据,又希望本地的数据是安全保密的。近年来,许多学者提出基于密文的查询,将查询交由云执行,实现数据的安全共享。密文上的查询很大程度提高了查询的安全性能,但同时带来了巨大的查询开销。鉴于此,本课题研究如何在云上实现基于密文的安全、高效、高性能查询,具体工作如下: 1)提出了一种面向多云的密文相似度查询方案,并应用于电子医疗场景,实现远程诊断的精确度提升。每个云既作为数据提供者为其他云的查询提供数据,又作为数据查询者检索其他云的数据集,多云的数据交互是基于密文传输的。具体来说,结合同态加密和数据聚合技术,实现数据传输、计算结果和云的本地数据集隐私保护。性能分析表明所提出的协议能够满足设计目标。实验在医疗数据集上完成,测试结果表明本方案能够将诊断精确度提高四倍同时实现效率提升。 2)提出了一种基于分布式数据集、多用户、多维的安全和高效范围查询方案。采用二维向量叉乘,旨在实现明文的范围相交验证。结合矩阵加密、密钥交换技术,实现云上密文查询,保障数据集数据、用户查询和查询结果的隐私安全。同时对于多个用户同时发起的多维范围查询,现有的方案大多聚焦于范围查询本身而忽略了多用户的问题。当有多个用户同时发起请求时,仍需要排队,效率较低。针对这一问题,提出密文树快速筛选,实现了效率的有效提升。此外,安全分析表明所提出的协议能够满足安全设计目标。实验测试采用随机生成的虚拟数据集进行评估,结果表明本方案在性能上优于现有范围查询方案。