37、高效的基于关键字的密文检索方案

高效的基于关键字的密文检索方案

在当今数字化时代,数据的安全存储和高效检索至关重要。本文将介绍一种高效的基于关键字的密文检索方案,该方案旨在确保数据安全的同时,实现高效的多关键字密文搜索。

1. 攻击模型

在这个方案中,涉及到文件提供者(FPs)、云服务器(CS)和文件请求者(FR),它们都是诚实但好奇的角色。具体来说:
- FPs 不能访问其他 FPs 的文件。
- CS 对所有 FPs 的文件应一无所知。
- FR 只能访问其所需的文件。

此外,还存在一个外部攻击者 A,它试图通过窃听通信渠道来获取文件和关键字的哈希值。并且,这些角色之间不能相互勾结。

2. 设计目标

该方案的设计目标是开发一种高效的基于关键字的密文检索方案,具体需要考虑以下三个目标:
- 保密性 :在给定的攻击模型下,确保文件和查询意图的保密性。
- 正确性 :根据查询请求返回正确的结果。
- 高效性 :具有良好的检索性能。

3. 方案细节

该密文检索方案包括三个阶段:初始化、文件上传和文件检索。

3.1 初始化阶段
  • TTP 使用 SM4 方案生成用于加密和解密的密钥 key,并将其安全地传输给 m 个 FPs。
  • TTP 为给定行业构建全局关键字列表 GKL,并将其分发给所有 FPs 和 CS。假设 GKL 由 K 个关键字组成:{kw1, kw2, · · ·, kw
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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