Page 308 - 《软件学报》2021年第10期
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                                            Table  5    Time of creating the trapdoor  (ms)
                                                   表  5   生成陷门时间         (毫秒)
                                            关键词数     MCKS-II [5]  YLC18 [8]  本文方案
                                              750     15.789   11.712   3.665
                                              1 000   26.673   21.634   4.610
                                              1 250   42.054   27.127   6.089
                                              1 500   58.469   36.482   7.402
                 7.4   查询性能
                    表 6 列出了文件数量为 1 000 时方案的查询性能.在查询方面:本文方案在计算效率上较 MCKS-II 方案相
                 同;文献[8]方案由于需要多组矩阵进行运算,求和时需将所有分块后的结果再统计到一起,因而,相比于本文方
                 案以及 MCKS-II 方案会显得稍慢.但是,这一点对查询时间的影响不大,甚至不如程序运行两次时产生的误
                 差大.
                                              Table  6    Time of keyword search    (ms)
                                                  表  6   关键词搜索时间         (毫秒)
                                            关键词数     MCKS-II [5]  YLC18  [8]  本文方案
                                              750     57.457   61.483  56.049
                                              1 000   65.467   68.115   64.301
                                              1 250   69.376   72.457   70.083
                                              1 500   77.934   78.328   75.878

                    将整个系统执行和关键词搜索分成 4 个阶段:初始化、建立搜索索引、生成陷门、查询搜索.分别在这 4
                 个阶段与文献[5]中的 MCKS-II 方案以及文献[8]中的方案进行对比,实验结果显示,本文方案在运行效率上得到
                 了较好的提升.由于使用更小的可逆分块矩阵作为密钥,使得方案对关键词数的剧烈增长有着较好的抵抗性,符
                 合大数据环境下存在大量关键词数且需要提供良好计算性能的电子医疗系统隐私保护范围搜索.

                 8    结束语

                    对称可搜索加密通过对称密钥可以快速地对文件进行加密,同时利用构造索引及陷门来对密文文件进行
                 隐私保护下基于关键词的搜索.其优点在于加解密速度快,搜索表达灵活,适用于具有海量数据的大型文件(如
                 文献和电子病历等)搜索环境.为提高效率的同时还能够保障灵活的范围搜索能力,以满足大数据医疗云中对医
                 疗数据隐私保护下的搜索需求,本文提出了一种支持多关键词范围搜索的可搜索加密方案.该方案支持范围查
                 询和通配符模式检索,利用文件索引矩阵和搜索陷门矩阵替代以往的一维向量,同时利用哈达马积运算简化查
                 询匹配时间,极大地提高了搜索效率.实验结果表明:本文所提出的方案有效地缩短了系统初始化、索引构造以
                 及陷门生成的时间,针对关键词数剧烈增长有着较好的抵抗性,满足了大数据环境下关键词数多的电子医疗系
                 统的要求.然而在实际应用中,用户建立的搜索向量中包含大量少用或不用的关键词.降低未涉及关键词导致的
                 系统复杂度问题,是我们下一阶段研究的目标.

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