Abstract-Med tillkomsten av cloud computing, dataägare är motiverade att outsourca sina komplexa datahanteringssystem från lokala webbplatser till kommersiella offentliga moln för stor flexibilitet och ekonomiska besparingar. Men för att skydda dataintegriteten måste känsliga data krypteras innan outsourcing, vilket föråldrar traditionellt datautnyttjande baserat på enkeltext sökordssökning. Därför är det av största vikt att möjliggöra en krypterad söktjänst för molndata. Med tanke på det stora antalet dataanvändare och dokument i molnet, är det nödvändigt att tillåta flera sökord i begäran om sökning och returdokument i den ordning som deras relevans för dessa sökord. Relaterade verk om sökbar kryptering fokus på enstaka sökordssökning eller Boolesk sökordssökning, och sällan sortera sökresultaten. I detta dokument, för första gången, definierar och löser vi det utmanande problemet med sekretessbevarande multi-keyword rankad sökning över krypterade molndata (MRSE). Vi fastställer en uppsättning strikta sekretesskrav för ett sådant säkert system för användning av molndata. Bland olika multikeywordsemantik väljer vi det effektiva likhetsmåttet på "koordinatmatchning", d.v.s. så många träffar som möjligt för att fånga datadokumentens relevans för sökfrågan. Vi använder vidare "inre produktlikhet" för att kvantitativt utvärdera en sådan likhetsåtgärd. Vi föreslår först en grundläggande idé för MRSE baserad på säker inre produktberäkning, och sedan ger två avsevärt förbättrade MRSE-system för att uppnå olika stränga integritetskrav i två olika hotmodeller. En grundlig analys av de föreslagna systemens integritet och effektivitet ges. Experiment på den verkliga datasetet visar ytterligare föreslagna system verkligen införa låga omkostnader på beräkning och kommunikation.
Cao m.fl. REF definierade först och löste problemet med multikeyword klassificering hämtning på krypterade molndata (MRSE).
Privacy-Preserving Multi-Keyword Ranked Search over Encrypted Cloud Data
{'venue': 'IEEE Trans. Parallel Distrib. Syst.', 'journal': 'IEEE Trans. Parallel Distrib. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}