Efficient multi-keyword ranked query over encrypted data in cloud computing (4)

现有方案 Existing solutions

最早和最新的研究云中加密数据的多关键字排序检索方案MRSE。

MRSE算法 MRSE algorithm

• DO先要创建一个包含一一系列关键字的词典。确定n个关键字并排序（所以关键字在词典中的位置是确定的），添加u个假关键字（dummy keyword）提供隐私保护，再在最后添加一个额外的随机比特。
• 随后DO生成两个大小为(n+u+1)×(n+u+1)的可逆矩阵M1和M2，以及大小为(n+u+1)的向量S。DO将他们用作秘密密钥（secret key）。
• 为每一个被加密存储到云中的文件创建一个与S大小相同的向量p。（p中各个元素的取值见原文）
• 多关键字检索向量q的大小也是(n+u+1)。（q中各个元素的取值见原文）
• DO使用相同的策略加密文件索引p和检索向量q。（加密方法见原文）
• 在执行查询q时，DC发送陷门到CSP，CSP使用“内积相似性（inner product similarity）“来计算机得分（scores）。得分用来衡量索引和查询间的关联匹配程度。最终得分最高的k个结果返回给DC。（score的计算见原文）

MRSE的缺点 Drawbacks of MRSE

MRSE是一个能够部分解决多关键字排序查询问题的有效机制，但是它有以下几方面的缺点影响了其效率。
- 其一，静态的关键字词典导致的问题及其说明（略）。
- 其二，假关键字正态分布取值导致的问题（略）
- 其三，不考虑关键字的访问频率的问题（略）

带权重的关键字查询 Weighted keyword query

优化查询结果的排序
- 相关研究已经很多，但是都只考虑明文文本的文件，CSP无法直接使用现有方案处理加密的文件和关键字索引。