[发明专利]一种面向多服务器多用户的模糊关键字搜索方法

说明书

本发明公开了一种面向多服务器多用户的模糊关键字搜索方法，包括：数据拥有者将明文集加密成密文集，抽取关键词集并基于MinHash生成明文文档集的索引，并将密文集和加密后的索引存储至云服务器S中；云服务器S中将密文集和重加密的索引分发给云服务器S1,S2,…,SN；授权用户基于MinHash将所需搜索的关键词生成关键词指纹，得到关键词陷门；云服务器S将关键词陷门与索引进行Jaccard相似度比较并排序，输出密文文档至授权用户。本发明通过利用MinHash的降维思想，实现模糊关键词搜索；利用Jaccard距离来对检索文件进行排序；使用重加密实现了多用户查询，可有效提高模糊关键字搜索的效率。

技术领域

本发明涉及可搜索加密技术领域，尤其涉及一种面向多服务器多用户的模糊关键字搜索方法。

背景技术

随着云计算的发展，越来越多的企业和用户将自己的数据外包给云服务器，享受方便快捷的服务。但是云服务器不是完全可信的，可能会对用户的数据隐私产生很大的威胁。为了保障敏感数据不被泄漏，用户会先对数据进行加密，再将数据存储到云服务器。因此如何在大量密文中搜索到需要的文档成为了一个难题。

为了更好地解决密文检索的问题,Song等人最早提出了可搜索加密方法。 Chang等人为了改善搜索效率,提出为每一篇文档构建对应的索引来提高检索效率,每个索引中包含了一篇文档的关键词陷门信息。Wang等人提出了关键词排序搜索方案,主要通过对相关度分数进行保序加密,实现对搜索结果的精确排序。Cao等人引入了向量空间模型和安全KNN(secure K-Nearest Neighbor) 方法,提出了多关键词排序可搜索加密方案,该方案在搜索时为每篇文档构建文档向量,利用可逆矩阵与文档向量相乘来加密文档向量,并对索引向量和搜索向量计算内积相似度,实现了多关键词的排序搜索。

以上方案都只支持关键词精确搜索，然而在实际应用中，用户输入的搜索请求经常会出现拼写错误或格式不匹配的情况。Li等人提出了基于通配符的关键词模糊集构造方法，来实现密文关键词模糊搜索。随后，Li等人提出了更加节省空间的基于Grams的关键词模糊集构造方法，并引入了符号索引树来提高搜索效率。Liu等人提出了基于字典的模糊集构造方案，虽然减少了模糊集的存储开销，但是降低了搜索精确度。Wang等人利用通配符和索引树实现了高效的模糊搜索方案，随后，他们通过提取索引树结构的路径信息，实现了可验证的模糊搜索方案。然而在这些模糊搜素方案中，需要对每个关键词构造模糊集，占用了云服务器大量的存储空间。而且这些方案只能通过编辑距离对搜索结果进行排序，排序结果比较粗糙，无法返回精确的搜索结果。

与单用户模型相比，在实际的云存储环境中，多用户模型下的可搜索加密更具实用性。多个授权用户可共享外包至云服务器的文件。文献基于一般访问结构提出一种多用户可搜索加密方案，该方案中任何用户都可以向外包数据库添加加密数据，且任何授权用户都可以检索并解密接受到的密文。文献基于混合结构提出一个实现关键字精确检索和细粒度访问控制加密数据的可搜索加密系统，然而该方案允许服务器获得关键词信息，有较高的安全风险。

出于安全性和性能的考虑，大数据的拥有者更期望能将海量数据分开存储到多个云服务器，这对于单服务器模型提出了巨大的挑战。

发明内容

针对上述问题中存在的不足之处，本发明针对如何在多服务器模型中实现多授权用户进行模糊关键系检索，同时保障安全和隐私性的问题。提供一种面向多服务器多用户的模糊关键字搜索方法，通过利用MinHash的降维思想，得到MinHash指纹来实现模糊关键词搜索；利用Jaccard距离来对检索文件进行排序；使用重加密技术实现了多用户查询，从而有效提高模糊关键字搜索的效率。

为实现上述目的，本发明提供一种面向多服务器多用户的模糊关键字搜索方法，包括：