可搜索加密基础知识的归纳与总结

2021-04-29 22:59:31 阅读：396 来源： 互联网

可搜索加密(Searchable Encryption，SE)

以博主看过的文献或查阅的资料为基础，本博文将介绍可搜索加密(Searchable Encryption，SE)的相关知识点，以及归纳与总结。这也是博主个人的学习过程，长期更新，建议收藏，也欢迎指正！

可搜索加密：旨在将数据文件进行加密后存储到云端，然后对密文进行检索的一种技术。

例如：用户为节约自身的资源开销，将文件外包给云服务器，但又不想云服务知道存储的文件内容，因此需要对文件采用某种加密方式加密后存储。此外，用户若想从云服务器中查询文件中的特定数据，只有合法的用户基于关键词检索对应的密文数据。

一、可搜索加密的诞生

如果在读此篇博文之前，读者有了解过SE的背景，想必都知道SE的开篇之作。即使不了解的读者也没关系，这里将隆重介绍一下SE的诞生。SE的开篇之作名为"Practical techniques for searches on encrypted data "。这是作者首次研究出支持对数据加密后进行搜索的密码技术，由此开辟了密码学中的全新研究方向——可搜索加密(Searchable Encryption）。

作者：Dawn Xiaoding Song, D. Wagner, and A. Perrig.
单位：University of California, Berkeley
发表刊物：Proceedings of the 2000 IEEE Symposium on Security and Privacy（国际顶级会议，中国计算机学会（CCF）推荐的 A 类网络与信息安全国际学术会议）
时间：2000年5月
被引次数：3894（截至2021年4月29日，来源Google Scholar）

后来的研究者写可搜索加密时基本会引用Song2000

二、可搜索加密的分类

2.1 按照应用模型分类

文献引用：李经纬,贾春福,刘哲理,李进,李敏.可搜索加密技术研究综述.软件学报,2015,26(1):109-128. http://www.jos.org.cn/1000-9825/4700.htm

1）单用户 — 单服务器模型：用户加密个人文件并将其存储到不可信的服务器。只有该用户具备基于关键词检索的能力，服务器无法获取明文文件和待检索关键词的信息。
2）多用户 — 单接收者(单服务器)模型：多个发送者加密文件后，将其上传至不可信的服务器，以达到与单个接收者传送数据的目的。只有接收者具备基于关键词检索的能力，服务器无法获取明文文件信息，不同于单用户模型，多用户 — 单服务器模型要求发送者和接收者不能是同一用户。
3）单用户 — 多接收者(单服务器)模型：与上一类型类似，但为单个发送者将加密文件上传至不可信服务器，然后多个接收者共享数据。
4）多用户 — 多接受者(单服务器)模型：在多对单模型的基础上，任意用户都可成为接受者，通过访问控制和认证策略后，具备关键词的密文检索方式提取共享文件的能力。只有合法的用户具备基于关键词检索的能力，服务器无法获取明文文件信息，具备广阔的应用前景。

2.2 按照解决策略分类

1）对称可搜索加密：旨在加解密过程中采用相同的密钥之外，陷门生成也需要密钥的参与，通常适用于单用户模型，具有计算开销小、算法简单、速度快的特点。
2）非对称可搜索加密：旨在加解密过程中采用公钥对明文信息加密和目标密文的检索，私钥用于解密密文信息和生成关键词陷门。非对称可搜索加密算法通常较为复杂，加解密速度较慢，其公私钥相互分离的特点，非常适用于私钥生成待检索关键词陷门，通常适用于多对一模型。
3）对称+非对称可搜索加密：由于非对称SE本身支持最基本形式的隐私数据共享，可通过共享密钥拓展到多对多的应用场景。对称SE虽然使用单用户模型，但计算开销小、速度快，更适用于大型文件数据的加密和共享。通过混合加密与基于属性加密技术相结合，或与代理重加密结合，也可构造共享方案。

2.3 按照检索关键词数分类

1）单关键词搜索：旨在用户在检索的过程中使用单关键词进行检索。
2）多关键词搜索：顾名思义，用户在检索的过程中使用多个关键词进行检索。

2.4 按照准确度分类

1）精确搜索：旨在搜索的过程中，只有当输入的关键词完全等于文件的索引值时才能检索出结果。
2）模糊搜索：与精确搜索不同，旨在搜索的过程中，用户输入的关键词与数据或索引中存在的关键词之间存在某种模糊的关系，并以这种模糊关系进行关键词匹配。（例如，我们输入打乱的关键词“ture”，能够搜索到索引中包含关键词“true”的数据文件，这可以帮助用户输入错误的检索问题。）

三、可搜索加密相关技术

可搜索加密是一项结合各种密码学原语与信息检索的技术，旨在能够以某种方式对数据和数据的关键词索引进行加密，使得用户能够通过提交关键词进行方便灵活且高效的搜索，同时又保证负责存储的云服务器对密文数据本身以及关键词相关信息一无所知。

目前研究热点，分为三个维度：表达能力、安全性和检索效率。

3.1 一些名词解释

1）相似度度量：以欧式距离、余弦距离、陆地移动距离或词移距离来度量被输入的多个关键词与索引对应的数据文件之间的匹配符合程度。
2）语义文本相似度：旨在衡量两段文本在语义上的相似程度。通常，文本的语义相似度数值越小，则说明两个文本之间的语义差异性越大；反之，该数值越大，则说明这两个文本所表达出的语义越相似。

3）语义搜索：在各种搜索引擎中应用最广泛，也是最迎合用户体验的搜索功能，它能够充分地理解用户的搜索意图，返回尽可能符合用户本意和需求的搜索结果。
4）编辑距离：通常被用于句子的快速模糊匹配领域，以表示两个文本之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数，其中编辑操作包括增、删、改三种。
5）向量空间模型(VSM)：主要思想是假设一个文本的语义只与该文本中的单词有关，而忽略其语序和单词之间的相互关系，然后通过基于词频统计的方法，将文本映射成向量，最后通过向量间的距离计算以表征文本间的相似度。
6）TF-IDF函数：用于表征词在文本中的权重，TF代表某个词在单份文件中出现的频率，IDF代表包含某个词的文件与全部文件数量比例的倒数，TF-IDF为两者的乘积。
7）Top-K排名搜索：旨在获取相似度后，将其作为打分结果，根据匹配到的文件的分数，按照顺序返回给用户分数排名最高的K份数据，是搜索引擎中最常见的模式。
8）安全最近邻((k-Nearest Neighbors, kNN)算法：旨在向量空间模型(VSM)中，将真实的数据文件表示成空间向量，将用户提交的多个关键词描述为虚拟文件向量，在空间中计算和寻找最符合用户描述的k份真实数据问题，这与Top-K排名搜索高度适应。
9）N-gram分割：旨在把关键词按照一定规则进行字符分割，便于将语义相关的关键词表示为词向量时，仍保持语义关系。
10）词嵌入：旨在用机器学习的方法，通过对大量文本数据集进行训练，将单词表示为固定维度100/200/300的词向量，当两个单词之前存在语义关系时，则对应的向量较为相似。
11）词向量计算：旨在用词嵌入获取词向量后，在某个模型中对词向量进行计算，完成包括搜索在内的特定计算任务。
12）基于自然语言处理模(NLP)型：旨在用词嵌入获取词向量后，对数据文本用机器学习的方法进行计算，完成某种文本处理任务，包含对数据文本的关键词搜索。
13）贪心算法：通过将全局问题分为多个子问题，分布求出各个子问题的局部最优解，对权重大的节点为贪心的选择，则全局最优解为各个局部最优解之和。（转载：漫画式理解）
-14）深度优先搜索算法：是指通过产生目标树的相应拓扑排列表，利用该表可以方便的解决很多查找路径问题。可简单理解为对每个可能的分支路径深入到不能再深入为止。
15）近似最近邻(Approximate Nearest Neighbor，ANN)：主要分为基于树的方法(KD-tree、Ball-tree、Annoy和B树等）、哈希方法（局部敏感哈希）和矢量量化方法（Product Quantization）三类。

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来源： https://blog.csdn.net/A33280000f/article/details/116270371

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