Privacy Preserving Query over Encrypted Multidimensional Massive Data in Cloud Storage

摘要

云存储广泛地在采购的巨大的数据被使用，但是怎么高效地查询在环境仍然是的 untrusted 云存储的加密多维的数据研究挑战。我们在加密多维的数据上建议高效和保存隐私的质问(pLSH-PPQ ) 计划探讨这挑战。在我们的计划，为给定的询问，代理服务器将返回 K 最高的类似的数据对象标识符。一条提高的密文政策基于属性的加密(CP-ABE ) 政策被用来控制存取到搜索结果。因此，仅仅有允许属性的请求者能获得正确秘密钥匙解密数据。安全分析证明 pLSH-PPQ 计划完成数据机密并且在信任半的云保留数据主人隐私。另外，评估证明 pLSH-PPQ 计划罐头显著地减少反应时间并且没有在搜索质量上妥协，提供高搜索效率。