关系型数据库中数值数据的密文检索模型研究

摘要

研究关系数据库密文检索优化问题.对于加密后的关系数据库,由于密文数据不再保持原有明文的顺序性,查询操作带来了极大的困难.传统的密文检索模型,无法全面分析加密后的密文数据的排名大小以及概率值大小,获取的密文检索在语义上具有歧义性,出现不同的检索结果,导致算法的实用性很低.提出了一种新的关系型数据库中数值数据的密文检索方案,对数值型数据进行聚类分析,过滤无价值数据,对数据库进行加密和解密分析,采用P-kRanks算法实现数值型数据密文的精确检索,获取最佳的密文检索结果.实验结果说明,提出的密文检索模型获取密钥的时间开销是传统模型的一半,数据获取者得到会话密钥的效率提高了50％,具有较高的应用价值.