[發明專利]一種語義理解的密文空間關鍵字檢索方法及系統

在審

• 申請號: 202011135390.5
• 申請日: 2020-10-21
• 公開（公告）號: CN112257455A
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發明（設計）人: 馬建峰;李佳憶;苗銀賓;楊帆;李穎瑩;馬卓然
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06F16/31;G06F16/33;G06F21/60;G06F21/62
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 陳翠蘭

本發明公開了一種語義理解的空間關鍵字密文檢索方法及系統，包括密鑰模塊、語義信息提取模塊、加密索引構建模塊、陷門生成模塊和查詢模塊。通過提取空間對象和用戶查詢的語義特征，使用戶可以在密文上查詢到符合自己查詢意圖并且距離近的空間對象。此發明采用的密文索引構建方式提高了密文空間關鍵字檢索的精度，同時滿足了用戶針對距離和文本的查詢需求。此外，本方案的密文查詢算法在保證了空間對象數據以及用戶檢索信息的安全性和隱私性的同時提高了查詢效率。

技術領域

本發明涉及可搜索加密技術領域，具體為一種語義理解的密文空間關鍵字檢索方法及系統。

背景技術

空間關鍵字檢索涉及大量的空間對象數據，其查詢過程需要耗費大量計算開銷。此時，數據擁有者往往選擇將空間對象數據外包至云服務器，讓云服務器來進行存儲和計算。然而，由于數據擁有者喪失了對外包數據的直接控制，數據安全性和隱私性無法得到保障。尤其是空間對象數據中包含位置坐標等敏感信息，對空間對象數據進行加密必不可少。

傳統的空間關鍵字查詢算法只針對明文數據，用戶無法直接查詢云服務器中存儲的密文數據。其次，傳統的空間關鍵字查詢算法也無法提取用戶檢索的關鍵字的語義信息，導致無法獲取用戶查詢意圖，查詢精確度不高。

錢志虎在其發表的論文“基于語義理解的空間關鍵字查詢”(蘇州大學.2018)中提出了一種基于語義理解的空間關鍵字查詢方法。該方法在傳統的空間關鍵字查詢基礎上加入了對空間對象文本描述的語義信息提取。其具體方法為，針對文本語義，利用隱含狄利克雷分布主題模型(LDA模型)提取文本語義特征。但該方法只支持明文查詢，無法保護數據擁有者的隱私。

西安電子科技大學在其申請的專利文獻“單一用戶環境下基于細粒度排序的數據密文查詢方法”中公開了一種單一用戶環境下基于細粒度排序的數據密文查詢方法，該方法存在的不足之處是：無法提取數據使用者查詢中的語義信息，導致搜索準確率受限。且該方案中的文檔索引是與字典同樣長度的向量。其維數較大，導致計算開銷大，查詢效率低。

發明內容

針對現有技術中存在的問題，本發明提供一種語義理解的密文空間關鍵字檢索方法，該方法在利用可搜索加密算法和自然語言處理模型，實現對密文空間對象文本和距離的混合查詢，提高查詢精度和效率。

本發明是通過以下技術方案來實現：

一種語義理解的密文空間關鍵字檢索方法，包括以下步驟：

步驟1、生成AES密鑰，以及可搜索加密算法密鑰；

步驟2、提取空間對象文本描述的文本-主題概率分布向量，以及每個詞語在主題上的詞語-主題概率分布向量，根據文本-主題概率分布向量確定出文本集-主題概率分布向量，根據文本-主題概率分布向量和詞語-主題概率分布向量確定詞語在文本集上的詞語-文本集概率分布向量；

步驟3、根據空間對象的文本-主題概率分布向量和對應空間位置坐標，給每個空間對象構建明文索引，并對明文索引進行加密，形成密文索引；

步驟4、根據步驟2中得到的文本集-主題概率分布向量、詞語-主題概率分布向量以及詞語-文本集概率分布向量，提取查詢語句中關鍵字的查詢-主題概率分布向量，將數據使用者的空間位置坐標與查詢-主題概率分布向量結合生成查詢向量，采用可搜索加密算法密鑰對查詢向量進行加密，得到查詢陷門；

步驟5、根據查詢陷門和密文索引確定空間對象與查詢語句之間的混合相似度并排序，將排序靠前的k個密文索引對應的空間對象的加密數據發送給數據使用者，數據使用者利用AES密鑰對其解密。

優選的，步驟2利用自然語言處理模型提取每個空間對象的文本描述在各個主題上的文本-主題概率分布向量V_D，以及每個詞語在各個主題上的詞語-主題概率分布向量V_K。