基于多边缘服务器的个性化搜索隐私保护方法

在明文环境下根据用户的兴趣模型以及查询关键词能够获得用户个性化的搜索结果会导致敏感数据和用户隐私信息的泄露，不利于含有敏感数据的云搜索服务的推广，鉴于此，数据通常以密文的形式存储在云服务器中。用户在使用云搜索服务时，希望在海量的密文中快速地获得自己想要的搜索结果。为了解决这一问题，在个性化搜索中提出了一种基于多边缘服务器的隐私保护方法，该方法通过引入多个边缘服务器，并通过切割索引与查询矩阵，实现了在边缘服务器上计算部分用户查询与部分文件索引之间的相关性得分，云服务器只需要将边缘服务器上得到的相关性得分做简单处理即能返回与用户查询最相关的前K个文件，使其特别适用于大量用户在海量密文中的个性化搜索。安全分析和实验结果表明，该方法能很好地保护用户的隐私以及数据的机密性，并具有高效的搜索效率，能为用户提供了更好的个性化搜索体验。