基于云环境的子串可搜索对称加密方案

摘要

随着云计算的发展，越来越多的云用户选择将自己的私人数据上传到云服务器中。个人的私人数据中包含着许多的隐私信息，为防止出现隐私信息泄露，研究者们建议将数据加密后再上传到云服务器。但是数据加密后会失去搜索功能，因此研究者们提出了可搜索对称加密(SSE)方案来保留密文上的可搜索功能。　　SSE方案可以很好的实现对加密数据的查询。但是因为大多数SSE方案是基于关键字来建立安全索引，所以当云用户输入的查询条件并不是完整关键字时无法匹配到目标文件。因此出现了SSE方案中的子串查询研究方向。现有的子串可搜索对称加密方案可以对加密数据进行较为完整的子串查询功能，但是这些方案在安全性或者搜索效率上并不尽人意，尤其是搜索效率慢的问题使得方案应用于现实世界时不能提供良好的用户体验。　　本文在现有的研究成果上，针对子串查询中搜索效率慢的问题，提出了自己的子串可搜索对称加密方案——SUB-SSE方案。在本方案中，将文件的关键字拆分成两个字母的子串，并以子串和子串在关键字中的位置信息来建立安全索引，保留云用户对云服务器中密文文件的子串查询功能。　　本文主要进行了以下工作：　　1、在现有的研究成果上，提出了自己的子串可搜索对称加密方案——SUB-SSE方案。本方案主要针对子串可搜索对称加密方案中的搜索效率进行研究，通过构造不同于现有方案的安全索引结构和查询令牌(token)、设计安全索引建立算法和搜索过程的算法来提高搜索效率。　　2、在方案中引入红黑树结构和并行查询来提高搜索效率，引入布鲁姆过滤器(Bloom filter)来存储红黑树节点内容。SUB-SSE方案在现有的方案上，建立安全索引时，以文件为叶子节点建立红黑树，红黑树的节点中存储着子串的信息，采用Bloomfilter来存储该节点的所有子串信息；在叶子节点中还有存储着子串及其位置信息的SUB-OXT(全称sub-stringobliviouscross-tagsprotocol)结构。在搜索过程中，使用并行查询操作，使得方案的搜索效率随使用的core(cpu的核数)的增加呈线性增长。　　3、在真实数据集上设计实验验证了方案的可行性和高效性；并将SUB-SSE方案设计并实现成应用系统，来验证方案在现实世界的应用效果。

目录

声明

第1章 绪 论

1.1 课题的研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容

1.4 论文结构

第2章 相关基础知识

2.1 相关密码学知识

2.1.1密码学基础

2.1.2 AES加密技术

2.1.3 Hash函数

2.1.4 伪随机函数

2.2 现有的子串可搜索对称加密方案

2.2.1可搜索对称加密方案相关概念

2.2.2子串可搜索对称加密方案相关概念

2.2.3 OXT-SSSE方案

2.3 倒排索引与正排索引

2.4 KRB树

2.5 布鲁姆过滤器

2.6 Spring MVC框架

2.7 本章小结

第3章 基于云环境的子串可搜索对称加密方案详述

3.1 引言与研究动机

3.2 问题描述

3.3 模型描述

3.3.1系统模型

3.3.2攻击模型

3.4方案定义

3.5 SUB-SSE方案简述

3.6符号及其释义

3.7 SUB-SSE方案算法流程

3.7.1准备阶段

3.7.2加密阶段

3.7.3搜索阶段

3.7.4举例说明

3.8 实验结果对比与分析

3.9 本章小结

第4章 应用系统设计与实现

4.1引言

4.2 SUB-SSE云盘网站系统需求分析

4.3 SUB-SSE云盘网站系统的设计

4.3.1 系统功能模块分析

4.3.2 系统各功能模块设计

4.3.3 数据库设计

4.4 SUB-SSE云盘网站系统的实现

4.5 SUB-SSE云盘网站系统的系统测试

4.6本章小结

总结与展望

总结

展望

参考文献

致谢