【摘 要】
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云计算和云存储是目前最流行的技术。公司将数据存储在云环境中,有许多优点,比如易于扩展,对设备要求很低,计算能力增加,提高资源利用率,公司成本下降。除此之外,云计算还可以利用其大量存储空间和高效计算的优势,对大数据进行分析,例如数据挖掘,关联规则挖掘等,通过机器学习算法对大量数据进行学习,提高算法准确率。然而,数据获取是一个难题,通常人们不愿意将自己的数据公之于众。因此,有必要研究对加密数据的计算方
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云计算和云存储是目前最流行的技术。公司将数据存储在云环境中,有许多优点,比如易于扩展,对设备要求很低,计算能力增加,提高资源利用率,公司成本下降。除此之外,云计算还可以利用其大量存储空间和高效计算的优势,对大数据进行分析,例如数据挖掘,关联规则挖掘等,通过机器学习算法对大量数据进行学习,提高算法准确率。然而,数据获取是一个难题,通常人们不愿意将自己的数据公之于众。因此,有必要研究对加密数据的计算方案。提出了一种在云环境下对加密数据的计算算法,算法能够对密文进行乘法操作,比较操作和对数操作。另外,提出的算法可以应用到贝叶斯分类器中,实现了对加密文本数据的分类操作。在提出的方案中,包括3个模块,分别是云存储组件,秘钥管理组件和云计算中心。对于云存储组件中已经加密好的数据,云存储组件和云计算中心会合作进行密文计算。首先云存储组件将密文通过同态加法算法增加随机的扰动项,发送给云计算中心。然后,云计算中心在不泄露私钥的情况下,对添加随机扰动的密文数据解密为明文数据,对明文数据执行相应操作后,加密发送给云存储组件,其中,在解密添加随机扰动的数据时不会暴露真实明文数据。最后,云存储组件通过同态加法消除随机扰动的影响,可以得到所需数据。最后,将密文计算算法应用在朴素贝叶斯分类器中,能够实现对加密文本数据的分类。在允许的误差范围内,对密文文本的分类得到的概率与明文文本分类概率相同,得到的分类结果与明文分类一致。但是该分类效率比较低,原因是在对数据进行计算时,对密文的计算过程比明文计算过程更加复杂。
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