Abstract-Cloud computing ger individer och företag massiv datorkraft och skalbar lagringskapacitet för att stödja en mängd stora dataapplikationer inom områden som hälso- och sjukvård och vetenskaplig forskning, därför fler och fler dataägare är inblandade för att outsourca sina data på molnservrar för stor bekvämlighet inom datahantering och gruvdrift. Datauppsättningar som hälsojournaler i elektroniska dokument innehåller dock vanligtvis känslig information, vilket ger upphov till integritetsproblem om dokumenten släpps eller delas till delvis opålitliga tredje parter i molnet. En praktisk och allmänt använd teknik för datasekretessbevarande är att kryptera data innan outsourcing till molnservrarna, vilket dock minskar dataverktyget och gör många traditionella dataanalytiska operatörer som nyckelordsbaserade top-k dokument hämtning föråldrad. I detta dokument undersöker vi flerordssökningsproblemet top-k för stordatakryptering mot integritetsintrång, och försöker identifiera en effektiv och säker lösning på detta problem. Särskilt, för integriteten av frågedata, vi konstruera en speciell träd-baserad index struktur och designa en slumpmässig traversal algoritm, vilket gör även samma fråga för att producera olika besöksvägar på indexet, och kan också upprätthålla noggrannheten av frågor oförändrade under starkare integritet. För att förbättra frågeeffektiviteten, föreslår vi en grupp multi-keyword top-k sökschema baserat på idén om partition, där en grupp av trädbaserade index är konstruerade för alla dokument. Slutligen kombinerar vi dessa metoder tillsammans till en effektiv och säker strategi för att ta itu med vår föreslagna top-k likhetssökning. Omfattande experimentella resultat på verkliga datamängder visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt avsevärt kan förbättra förmågan att försvara integritetsintrång, skalbarheten och tidseffektiviteten i frågebehandling över de senaste metoderna.
REF föreslår en effektiv och säker sökning som stöder toppk likhetssökning över krypterad data genom att använda en slumpmässig traversal algoritm.
Privacy-Preserving Multi-keyword Top-k Similarity Search Over Encrypted Data
{'venue': 'IEEE Trans. Dependable Secur. Comput.', 'journal': 'IEEE Trans. Dependable Secur. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}