基于混合云架构的深度语义密文检索

李剑; 矫健

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针对传统的云环境下密文检索方案基于统计学模型来生成文件向量和检索向量,并没有考虑文件和请求的深层次语义信息,提出一种基于混合云架构的深层次语义密文检索模型。通过私有云联邦学习神经网络模型构建向量生成模型,通过公有云存储密文数据。另外,提出密倒排索引表来存放文件向量,在公有云的检索过程中,保证检索信息不被泄露的情况下提高检索的效率。对真实数据集的分析和实验表明,提出的方案在安全性和搜索效率方面都优于目前同类型的密文检索方案。

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来源
《计算机应用研究》 |2022年第10期|3146-3150|共5页
作者
李剑; 矫健;
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作者单位

北京邮电大学人工智能学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类安全保密;
关键词
密文检索; 混合云; 联邦学习; 加密倒排索引表;

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