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Enregistrement W4324123615 · doi:10.23977/jeis.2023.080101

A Public Key Searchable Encryption Method Based on Multiple Keywords

2023· article· en· W4324123615 sur OpenAlexvenueno aff
Wenrui Ji, Yan Wang, Xin Luo, Li Li, Guangwei Xu, Wei Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Electronics and Information Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Data Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Shanghai
Mots-clésComputer scienceEncryptionKey (lock)PaddingConstruct (python library)Index (typography)Computer securityProbabilistic encryptionInformation retrievalData miningComputer networkWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the secure search of encrypted cloud data has become a hot research topic and a challenging task. Several secure search schemes have been proposed to address this challenge. However, existing public-key searchable encryption schemes still face many problems. Among these schemes, most of them are based on single-key searchable encryption schemes, and although some schemes are designed for multi-key search, they still disclose the secret information of the encrypted index. Based on this, this paper proposes a multi-key public-key searchable encryption scheme without a secure channel, which uses a random element padding method to construct an encrypted index to ensure the security of the index information, and then improves the efficiency of the search by aggregating the query keyword information to generate query trapdoors. The simulation results of the algorithm show that the algorithm improves the query efficiency and query accuracy under the condition that the index and trapdoor are secure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,827

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,011
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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