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1. 分布式环境下多关键词并行密文检索方案

戴厚乐, 杨庚, 闵兆娥

计算机应用 2019, 39 (10): 2948-2954. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019020376

摘要（329）

PDF （1151KB）（270）

对于可搜索加密需要均衡数据的安全性和检索效率。针对SSE-1密文检索方案中检索性能低、单关键词检索模式不足和传统单服务器架构中的单机资源局限性等问题，设计并实现了一种多关键词并行密文检索系统。该系统采用不同的索引加密方式提高密文检索性能；通过对密文倒排索引的切分实现倒排索引的分块检索，克服了单机资源的局限性并提高了检索效率；通过结合分布式特点扩展了传统单机检索架构并实现了多关键词的并行检索。实验结果表明，与SSE-1方案相比，在保证密文数据安全性的前提下所提方案能够提高检索、更新等操作的效率，实现多关键词的检索，同时动态扩展系统分布式架构以提高系统负载能力。

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2. 基于MapReduce的并行同态加密算法

胡持, 杨庚, 杨倍思, 闵兆娥

计算机应用 2015, 35 (12): 3408-3412. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.12.3408

摘要（581）

PDF （835KB）（532）

根据云计算分布式的特点,并结合同态加密和Hadoop环境下MapReduce并行框架,提出了一种基于MapReduce计算框架的并行同态加密方案。实现了具体的并行同态加密算法,并对该方案的安全性和正确性进行了理论分析。同时,在16个核的计算集群中进行实验,数据加密的加速比可以达到13。实验结果表明,基于MapReduce的同态加密方案可以有效地减少数据的加密时间,有利于面向实时的应用。

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3. 基于MapReduce的并行AES加密算法

付雅丹, 杨庚, 胡持, 闵兆娥

计算机应用 2015, 35 (11): 3079-3082. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.11.3079

摘要（504）

PDF （715KB）（638）

针对云计算环境的隐私保护问题,采用加密数据存储是一个可行的选择.为了提高数据加密解密的速度,结合云环境的并行计算特点和AES加密算法,设计了一种并行AES加密方案,给出了具体的并行算法,分析了算法的性能,并通过实验证明了方法的有效性.实验结果表明该并行算法在MapReduce模式下,在16核4节点构成的云计算集群上能够达到15.9的加速比,总加密时间减少了72.7%.

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