FSSE: An Effective Fuzzy Semantic Searchable Encryption Scheme Over Encrypted Cloud Data

计算机科学 情报检索 近似字符串匹配 加密 语义相似性 数据挖掘 云计算 倒排索引 理论计算机科学 数据库 搜索引擎索引 模式匹配 人工智能 计算机安全 操作系统
作者
Guoxiu Liu,Geng Yang,Shuangjie Bai,Qiang Zhou,Hua Dai
出处
期刊:IEEE Access [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:8: 71893-71906 被引量:26
标识
DOI:10.1109/access.2020.2966367
摘要

Currently, searchable encryption has attracted considerable attention in the field of cloud computing. The existing research mainly focuses on keyword-based search schemes, most of which support the exact matching of keywords. However, keyword-based search schemes ignore spelling errors and semantic expansions of keywords. The significant drawback makes the existing techniques unsuitable in cloud computing as it greatly affects system usability and can not completely satisfy the users' search intentions. In this paper, we propose an effective fuzzy semantic searchable encryption scheme (FSSE) that supports multi-keyword search over encrypted data in cloud computing. In our scheme, we exploit a keyword fingerprint generation algorithm to generate a fingerprint set of the keyword dictionary and a fingerprint of the query keywords, and employ Hamming distance to quantify keywords similarity. Based on the proposed fingerprint generation algorithm and Hamming distance, we realize fuzzy search. Furthermore, we utilize the semantic expansion technique to expand query keywords and calculate the semantic similarity between the query keywords and the expanded word of the query keywords to achieve the semantic search. To improve the search efficiency, we construct an inverted index structure and use the vector intersection matching as well as short-circuit matching operations to effectively filter irrelevant documents. The theoretical analysis and experimental results demonstrate that our proposed scheme satisfies the security guarantee of searchable encryption, enhances system usability, and is more efficient in comparison with the state of the art schemes.
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