【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第12期 421-424页,共4页

【作 者】： 夏斌 [1] ; 姚瑶 [2] ; 高瑞 [1]

【摘 要】 高强度数据隐私保护下,存在高强度的数据加密,导致传统的数据查询方法,需要频繁的进行数据加密和解密运算才能完成查询过程,极大降低了数据查询效率。为提高快捷数据查询的精度,提出了一种应用前缀编码验证机制的数据优化查询方法,高强度隐私约束规则的数据属性分解,需要实现最小加密数据属性分解,依据该规范构建数据查询模型,对采集到的数据进行加密和编码处理,融入前缀编码验证机制,在感知端传递密文数据的同时,上传用于感知数据线性关系对比的编码数据,外包服务器利用线性关系对比,明确包含查询结果的最小加密数据属性集,再上传到用户端,由用户端进行解密,运算出数据查询结果,实现高强度隐私保护下数据优化查询。实验结果说明,所提方法可在高强度隐私保护下,对数据进行快速查询,并且具有较高的查询精度。