[发明专利]一种云计算环境下保护隐私的相似子图查询方法及系统

权利要求书

1.一种云计算环境下保护隐私的相似子图查询方法，其特征在于，包括：

S1、抽取给定的图状数据集合的特征子结构，形成特征子结构集合；并用向量的形式表示所述图状数据集合中每个图状数据包含的各个所述特征子结构的数量，形成特征向量；

S2、产生用于进行隐私同态加密算法的参数以及用于对所述特征向量进行信息掩盖的随机向量；

S3、利用所述步骤S2中的所述参数对所述图状数据集合中每个图状数据对应的特征向量及所述随机向量进行加密运算，并利用加密运算后的结果生成与每个所述图状数据对应的安全向量，并建立安全索引，将进行加密运算后的图状数据集合以及所述安全索引外包到云平台中；

S4、基于所述特征子结构集合对给定的查询请求图抽取特征子结构，用向量的形式表示所述查询请求图中包含的各个所述特征子结构的数量，形成请求特征向量，并计算最大允许特征结构差异数，对所述请求特征向量以及最大允许特征结构差异数进行加密运算生成陷门，将所述陷门提交到所述云平台中；

S5、所述云平台收到所述陷门后，在所述安全索引上计算所述请求特征向量和每一个所述图状数据对应的安全向量的差异性，以进行相似子图查询。

2.根据权利要求1所述云计算环境下保护隐私的相似子图查询方法，其特征在于，在所述步骤S3中，在对所述图状数据集合中每个图状数据对应的特征向量及所述随机向量进行加密运算时，采用ASM-PH加密算法；或在所述步骤S4中，对所述请求特征向量以及最大允许特征结构差异数进行加密运算生成陷门时，采用ASM-PH加密算法。

3.根据权利要求1所述云计算环境下保护隐私的相似子图查询方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所述安全向量为进行加密运算后的所述特征向量与进行加密运算后的所述随机向量的乘积；所述安全索引由所述图状数据集合中每个图状数据对应的安全向量组成。

4.根据权利要求1所述云计算环境下保护隐私的相似子图查询方法，其特征在于，在所述步骤S4中，利用预先建立的边和特征子结构对应情况的矩阵计算最大允许特征结构差异数。

5.根据权利要求1所述云计算环境下保护隐私的相似子图查询方法，其特征在于，在所述步骤S5中，在所述安全索引上计算所述差异性时，包括步骤：

利用公式E_k(γ(q_j,g_i,j))＝E_k(q_j)*E_k(λ_i)-E_k(ψ_i,j)进行计算，其中E_k(q_j)表示对请求特征向量的加密运算结果，E_k(λi)表示对随机向量的加密运算结果，E_k(ψ_i,j)表示安全向量；

根据所述步骤A1中的计算结果E_k(γ(q_j,g_i,j))产生一个指示向量，用于指示哪些位需要用于相似性的计算，哪些位可以舍弃不计算；

根据所述指示向量对E_k(γ(q_j,g_i,j))中需要进行相似性计算的向量位进行求和，得到所述查询请求图与所述图状数据所包含特征子结构种类和数量的总体差异；

基于所述最大允许特征结构差异数计算并判断所述查询请求图与所述图状数据是否存在近似包含关系。

6.根据权利要求1所述云计算环境下保护隐私的相似子图查询方法，其特征在于，在所述步骤S5中还包括：将所述相似子图查询的结果返回客户端，所述客户端对所述相似子图查询的结果随机加入噪声信息，并返回所述云平台。