[发明专利]一种支持动态更新的近似邻检索构建方法

权利要求书

1.一种支持动态更新的近似邻检索方法，其特征在于，所述支持动态更新的近似邻检索方法包括：

(1)密钥生成KeyGen(k)：设DET＝(Gen,Enc,Dec)为一IND-CPA安全的对称加密算法，用户生成密钥：

sk＝(sk₁,sk₂)；

其中，sk₁＝k为DET加密算法的加密密钥，sk₂＝(k₁,k₂,…k_l)为Hash函数H的l个不同的密钥；Gen,Enc,Dec分别为加密算法DET的系统设置、数据加密以及数据解密算法；

(2)树的构建BuildTree(D)：用户以数据集D为输入，根据数据集D建造R-Γ树，其中树Γ为：

Γ＝{d₁,d₂,…,d_n,B₁,B₂,…B_m}；

d₁，d₂，…，d_n”表示数据集D中的二维数据，存储于树的叶子节点中,由于树Γ的叶子节点存放的就是数据集D中的数据d₁，d₂，…，d_n，用d₁，d₂，…，d_n来表示树Γ的叶子节点；B₁，B₂，…，B_m”表示树Γ的非叶子节点，为其孩子节点的最小矩形，n”表示数据集D中的数据个数，(等于树Γ的叶子节点个数，也就是d₁，d₂，…，d_n的个数；m”表示树Γ的非叶子节点个数，也就是B₁，B₂，…，B_m的个数；

(3)数据加密Enc(sk,Γ)：以加密密钥sk、R-树为输入，用户将对数据进行加密，并对R-树Γ构建明文下的检索索引I，在检索索引之后，出于用户数据隐私的考虑，将对索引进行隐私保护；

(4)标签生成GenToken(sk,Q)：对于每一个询问点Q＝(x,y)，用户首先计算其区间编码：

[Q]＝(S([0,x]),S([0,y]))；

其中用x，y分别表示询问点Q的横坐标和纵坐标；

用户对计算集合的哈希矩阵：

并将哈希矩阵M_Q提交给云服务器；对询问点进行前缀编码以后，S([0，x])与S([0，y])分别为一个集合，我们将其中的元素分别记为和也就是：

M_Q既表示哈希矩阵又表示检索标签，哈希矩阵是M_Q的性质，即M_Q是由哈希值作为元素所构成的矩阵；

(5)用户询问Query(M′_Q,Γ^*)：Γ^*表示存储树Γ加密以后得到的加密存储树，在接到检索标签M′_Q，云服务器在加密R-树中进行检索，找到包含Q的最深非叶子节点B_deepest，并将非叶子节点B_deepest所包含的叶子节点中的加密数据返回给用户，用户解密，计算得到与询问点Q最近的临时NN，NN表示最近点；用户得到临时矩形R，将临时矩形R的标签M_R提交给云服务器，云服务器根据临时矩形R的检索标签M_R，找到其所包含的叶子节点，并将叶子节点返回给用户，用户计算并得到NN。

2.如权利要求1所述的支持动态更新的近似邻检索方法，其特征在于，所述以加密密钥sk、R-树为输入，用户将对数据进行加密，并对R-树Γ构建明文下的检索索引包括：

(1)数据加密，输入加密密钥sk₁和数据集D，用户加密数据为：

其中，

DET.Enc表示对称加密DET中的数据加密算法Enc，x_i，y_i表示二维数据d_i的横、纵坐标；

(2)在数据区间上对其构建检索索引。