[发明专利]基于概率陷门的密文数据多关键词搜索方法

摘要

本发明提出一种基于概率陷门的密文数据多关键词搜索方法，用于解决现有技术中存在的安全性不足导致用户数据隐私泄露的技术问题，实现步骤为：用户根据安全参数λ生成主密钥K和会话密钥k_s；用户提取明文文档集合的关键词；用户构建搜索索引A；用户使用K对明文文档集合D进行加密，得到密文文档集合F；用户向云服务器发送k_s、哈希函数H、F和A；云服务器对F和A进行搜索，得到包含多关键词的密文文件集合F′，并将F′通过安全信道发送给用户；用户使用K解密F′，得到对应的明文文件集合D′。本发明的安全性和搜索效率高，可用于云存储等隐私数据密态形式的关键词搜索。

主权项

1.一种基于概率陷门的密文数据多关键词搜索方法，其特征在于包括如下步骤：(1)用户生成密钥：用户根据安全参数λ生成主密钥K和会话密钥k_s，其中K∈{0,1}^λ，k_s∈{0,1}^λ；(2)用户提取明文文档集合的关键词：用户为明文文档集合D中每个明文文档D_i添加标识符id(D_i)，并提取D_i中的多个关键词，得到关键词集合Wⁱ，D＝{D₁,D₂,…,D_i,…,D_n}，其中n表示明文文档个数，i＝1,2,…,n，m_i表示明文文档D_i中关键词个数，k＝1,2,…,m_i；(3)用户构建搜索索引A：(3.1)用户创建二维数组A′[n+1][m+1]，并将其中所有元素初始化为零，其中，表示总的关键词个数；(3.2)用户使用主密钥K对明文文档D_i的标识符id(D_i)进行加密，得到密文Enc_K(id(D_i))；用户使用哈希函数H对关键词进行哈希运算，并对哈希运算的结果进行求逆，得到逆元用户计算关键词相对于明文文档D_i的相关频率RF_ij，j＝1,2,…,m；(3.3)用户对二维数组A′中的第i行第一列元素重新赋值：A′[i][0]＝Enc_K(id(D_i))，得到A′中第一列新元素，同时对A′中的第一行第j列元素重新赋值：得到二维数组A′中第一行新元素；(3.4)用户判断明文文档D_i中是否存在关键词，若是，对A′中关键词对应的第i行第j列的位置重新赋值：A′[i][j]＝(r,r·RF_ij)，否则，对A′中关键词对应的第i行第j列的位置重新赋值：A′[i][j]＝(0,0)，并将赋值后的二维数组A′作为搜索索引A，其中r表示随机数；(4)用户对明文文档集合D进行加密：用户使用主密钥K对明文文档D_i进行加密，得到密文文档集合F：F＝{F₁,F₂,…,F_i,…,F_n}；(5)用户向云服务器发送数据：用户通过安全信道将会话密钥k_s、对关键词进行哈希运算采用的哈希函数H、密文文档集合F和搜索索引A发送给云服务器；(6)用户构建概率陷门，并将其发送给云服务器：(6.1)用户根据哈希函数H计算待搜索关键词w_t′的哈希值H(w_t′)，并令a_t＝H(w_t′)，其中w_t′∈W′＝{w₁′,w₂′,…,w_t′,…,w_l′}，t＝1,2,…,l，l表示待搜索关键词集合W′中的关键词的个数，l≥2；(6.2)用户使用主密钥K对待搜索关键词w_t′进行加密，得到关键词密文Enc_K(w_t′)，并根据哈希函数H和会话密钥k_s计算Enc_K(w_t′)的哈希值并令(6.3)用户生成待搜索关键词向量T_t：(6.3.1)用户生成m阶向量并将其中所有元素初始化为零；(6.3.2)用户查找关键词w_t′在m个关键词中的位置，将r重新赋值给向量T_t中w_t′所在的位置，并将赋值后的向量作为搜索关键词向量T_t；(6.4)用户计算概率陷门c_t＝a_t·Enc_K(w_t′)，并通过安全信道将发送给云服务器；(7)云服务器对密文文档集合F和搜索索引A进行搜索：(7.1)云服务器在云端创建三个空的密文文档集合F′、F″和F″′；(7.2)云服务器对搜索索引A的第一行第j列数据进行搜索，当时，将所在列(r,r·RF_ij)中r≠0对应的Enc_K(id(D_i))添加至F″中，其中(7.3)云服务器根据搜索索引A中第i行的每一个元素A[i][j]的第一个元组生成m阶向量T_t′，并计算T_t′·T_t^Τ，当T_t′·T_t^Τ＝l时，将A中第i行对应的Enc_K(id(D_i))添加至F″′中，其中T_t^Τ表示概率陷门中向量T_t的转置，(7.4)云服务器对集合F″和F″′进行求交运算，得到包含l个关键词的密文文档集合F′：F′＝F″∩F″′，并通过安全信道将F′发送给用户；(8)用户对密文文档集合F′进行解密：用户通过主密钥K对密文文档集合F′进行解密，得到明文文档集合D′。