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J-GLOBAL ID：201802262658633558   整理番号：18A1090058

クラウドストレージ環境におけるマルチキー暗号文検索手法【JST・京大機械翻訳】

Multi-keyword ciphertext search method in cloud storage environment

著者 (2件)： Yang Hongyu (中国民航大学計算机科学与技術学院,天津,300300) ,  Wang Yue (中国民航大学計算机科学与技術学院,天津,300300)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 38  号： 2  ページ： 343-347,404  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在のクラウドストレージ環境におけるマルチキー暗号文検索の効率は低く,自己適応能力の欠如の問題がある。最初に,文書ベクトルを,単語頻度-逆ファイル頻度(TF-IDF)とベクトル空間モデル(VSM)によって構築した。次に,改良品質階層クラスタ化(IQHC)アルゴリズムを文書ベクトルクラスタリングのために提案して,文書索引とクラスタ化索引を構築した。次に,K最近傍(KNN)質問アルゴリズムを使用して,インデックスを暗号化した。実験結果を示した。方法は,暗号化されたクラウドデータのマルチキーワードランキング検索(MRSE)と階層的クラスタ化インデックスに基づく暗号化データのマルチキーワードランキング検索(MRSE-HCI)方式と比較して,より効率的である。同じ検索ファイル数,リターンファイル数,検索キーワード数の条件下で,検索時間は平均44.3%と34.2%,32.4%と13.2%,36.9%と19であった。提案方法は,クラウド記憶環境におけるマルチキー暗号文検索において高い検索効率と精度を持っている。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検索効率 ,  クラスタ化 ,  品質 ,  単語 ,  ベクトル ,  *暗号 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 探索時間 ,  近傍 ,  ベクトル空間モデル ,  自己適応 ,  *暗号文 ,  *クラウドストレージ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： cloud storage ,  multi-keyword search ,  Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) ,  Vector Space Model (VSM) ,  clustering ,  privacy protection

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (7件)： クラウドストレージ ,  環境 ,  マルチ ,  キー ,  暗号文 ,  検索 ,  手法