31、Bloom Filter在云计算中的应用与挑战

Bloom Filter在云计算中的应用与挑战

1. 引言

云计算的云存储功能为用户提供了无限的内存，用户只需为服务付费，云则承担数据存储、访问、检索、分析和安全等责任。然而，云存储也面临着数据完整性、可用性、机密性和删除等诸多问题。Bloom Filter在云计算的数据存储和管理中发挥着重要作用，下面将详细介绍其相关应用和技术。

2. 关键词搜索与PASStree

在搜索加密文档时，为了提高效率，会使用Bloom Filter。具体流程如下：
1. 数据所有者将加密数据存储在云服务器，并为每个文档构建一个Bloom Filter，同时将其与加密文档一起发送给云服务器。
2. 数据用户向云服务器发送所需的关键词请求。
3. 云服务器使用标签搜索倒排索引，获取与关键词匹配的加密文件标识符列表，再用密钥解密文件标识符。
4. 利用文件标识符检查关联的Bloom Filter，确定关键词是否与其他关键词相关。

Pattern Aware Secure Search tree (PASStree) 是一种利用Bloom Filter检查关键词子串的字符串搜索技术，其构建步骤如下：
1. 从每个文档中提取关键词，并列出所有可能的子串。
2. 以关键词构建PASStree，节点为Bloom Filter。
3. 叶节点的每个Bloom Filter存储唯一关键词的子串，父节点是子节点Bloom Filter的并集，父节点Bloom Filter的大小是子节点的两倍，以将误报率（FPP）限制在允许范围内。
4. 从上到下构建PASStree，先构建根Bloom Filter，插入所有子串，再构建两个子B