云存储中外包数据的隐私保护和搜索技术研究

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随着大数据时代的到来,用户(个人或企业)拥有的数据急剧增长.由于本地存储资源是有限的,用户只能将数据外包给云平台,然而外包数据的隐私性和可搜索性是阻碍云存储健康发展最关键的问题.近年来,学术界和工业界针对上述问题进行了大量研究.本文主要针对云存储中外包数据的隐私保护和高效搜索这两方面进行研究.具体围绕以下两个研究内容:对一些可搜索加密方案中使用的0/1-编码技术进行深入研究,并给出该技术的使用建议来保护数据的隐私和安全;在保护外包医学图像隐私的基础上,实现了高效的图像搜索.围绕这两点,本文的主要贡献如下:1.基于可搜索加密方案中使用的0/1-编码技术,分析了该技术存在的安全隐患,并进一步研究了该编码方法的固有性质,度量了数据隐私保护的程度.同时指出,在使用该编码方法进行秘密的数值比较时,应注意对0/1-编码集进行适当盲化或加密处理,从而保护数值的隐私.2.基于分类的思想,设计了一个隐私保护的快速外包医学图像搜索方案.该方案对外包图像进行了简单分类,极大地提高了图像搜索的效率,同时采用灵活的访问控制策略,进一步实现了对外包医学图像的隐私保护.考虑到医学图像搜索的高准确性要求,采用卷积神经网络提取图像特征,并将随机数对图像间相关分数的干扰降为0.最后,大量的实验分析表明了该方案具有良好的性能.
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