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《带云字的QQ头像和网名》
昵称与云字相关的有 第一篇
带云字的QQ头像和网名
关于云字的个性网名：
4 5 °仰 望、 呐 云 的[ 悲 伤 ] 。
沉默云端。
漠。云染
云黯&殇羽
ㄣ●半云
独、看风云。
如果云`知道
吢情、多云
云，哭勒...
关于云字的个性签名：
对你的爱就象浮云，也许今天是晴天，明天是雨天，但是有ゟ天我就会是在雨天和晴天之间的那朵云。
神马不ゟ定是浮云
那片乌云般的阴影
当华丽的浮云全部都消失
失恋别在意、不过是小乌云
那爱过往云烟
ゟ切都是浮云/*假
为你扛再多都是浮云
灰灰的云灰灰的天
沵的ゟ切对我来说都是浮云
除了你.神马都shi浮云
曾经的许诺、已成过眼云烟
过往云烟丶兜特么成了历史
网名：『云卷╰╮云舒』
◈∝颩起云涌﹋
签名：云卷云舒,岁月永寂.我却分不清,那只是最期切的愿望,还是已经刻入血骨的不朽深情. 网名：风过云散
签名：风的街头招牌能挂多久，云的凝聚又能坚持多久，风的过去，有多少能坚持不散的云{昵称与云字相关的有}
网名：ゝ蝶恋☆★芳云ゞ
个性签名：我会用牵强的微笑和出众的才华活出无人能比的高傲... 网名：云淡风轻
签名：宠辱不惊,笑看庭前花开花落;去留无意,闲望天外云卷云舒。 关于云字的情侣网名：
﹌云托♥情话╮| ﹌风送♥情歌╮
じ情õ如云涌vē | じ爱õ似风飘vē{昵称与云字相关的有}
❥»明ル ︶ε╰ |❥»云ル ︶ε╰
雨做滴云 雨中滴云
《基于云的多关键字排名搜索方案》
昵称与云字相关的有 第二篇{昵称与云字相关的有}
基于云的多关键字排名搜索方案
软件工程 王儒周 416627314011
1. 不得不说一下KNN算法，例如推断一个未知的电影是浪漫型还是动作型，我们可以通过在电影中出现的打斗次数和接吻次数。
KNN算法将电影的打斗次数和接吻次数化作为坐标向量，例如未知的电影坐标为（18，{昵称与云字相关的有}
90）。图中可以看到两种不同的电影类型，6个不同的电影。我们做未知电影和6个电影之间的欧氏距离，这里KNN算法其中要求的K值我们先设定成4，也就是说看4个最近距离的电影，其中4个都是属于哪一类型的。结果看得出，4个距离最近的电影中，其中有3个属于浪漫型，只有1个是动作型，3大于1，我们可以推断位置电影属于浪漫型。
2.KNN算法得出的结果是一个数字，如3或者1。他想通过欧氏距离算法得出的数字大小来反映哪个事物在哪一个分组里面，也就是说我们用数字来量化了一个事物和分组之间的关系。那么问题来了，关键字肯定属于包含关键字的文档中，我们在查询搜索关键字返回对应关键字的文档信息也希望利用到“坐标匹配 “原则（文章中这样解释的，即尽可能的匹配，当然我也知道Coordinate Matching没那么简单），搜索算法想查找对应关键字信息的文档，也希望能用数字的大小来进行推断，例如文档的关键字和查询要求中的关键字符合的越多，数字就越大，搜索算法就越返回那些数字较大的文档我们，例如top-k文档信息。那么我们创建了一个”内机相似性分数“的算法来充当（is serving as）欧几里德距离公式。
3.下面我们来说说内机相似性分数算法是怎么来的。为什么用内积？两个向量的内积的结果正好是一个数字，符合将关键字和文档之间的匹配关系量化进行筛选。那么怎么能将这个数字跟关键字匹配扯上关系呢？文章说用二进制向量。什么是二进制向量？举个例子，一个同学的5门课程的成绩是否及格，我们用二进制向量可以这么表示（1, 1, 1, 1, 0）。也就说这个同学5门课程其中前四门及格，第五门不及格。更具体的说，我们可以把课程进行编排，例如第一门是英语，第二门是数学，第三门是政治，第四门是语文，第五门是计算机。如果是这样，我们就可以一路了然的知道这个同学不及格的科目是计算机了。现在想想看，我们其实也可以利用这样的方法，例如将文档中的醒目（distinct）的关键字提取出来，像编号一样放进到一个集合向量里，表示成W = (W1,W2,...,Wn).当然一个文档是不够的，在云服务器里数据所有者拥有的文档是上千上万的，是一个文档集合，我们这里表示成F = (F1,F2,...,Fm)。再看在一个搜索请求，我们也可以把请求中的关键字如上同理放进一个集合向量里，感觉就是W的子集一样，W~= (Wj1,Wj2,...,Wjt).那么重点来了，我们这里设，Di 是文档Fi的一个二进制数据向量，其中每一位Di[j] ∈ {0,1}表示相应关键字Wj在文档中是否存在。Q是表示参与的关键字（keywords of interest）的一个二进制查询向量，其中每一位Q[j] ∈{0,1}表示相应的关键字Wj在查询W~中是否存在。那么两个二进制的向量的内积的结果是一个数字，也就是说，在文档Fi中查询W~的相似性分数就可以用他们的二进制向量内积来表示。如，Di · Q。我们来举一个例子，我们已知数据记录p I和查询向量q，密钥是由一个（d+1）位的向量如S和2个(d + 1) × (d + 1)可逆矩阵如{M1,M2}组成， d是每一个记录pi 中字段的数量。 我们来尝试一下查询向量q对数据记录p I进行查询这一过程（1）每一个数据向量pi 和查询向量q延伸成（d+1）维向量，如
（2）查询向量
（3） 被一个随机r>0进行比例扩大缩小，如(rq,r) 。 ，
和也分成两个随机的向量如设成和同等。
和
和。 分成两个随机的向量如。如果向量S的第j位是0，和设成两个总数等于的随机数。如果S的第j位是1， 加密成
。 相互转换，分解过程是相似的。加密成
（4）数据向量对和查询向量对的内积，式子如下
·
当
当===+
·，，===+=· +· 上述式子简化成=rpi·q−0.5rq||pi||2 =−0.5r(||pi||2−2pi·q)。
通过消除第(d + 1)维的扩展，我们的结果可以改变成一个内积形式，如rpi ·q 。也就是说这样的内积相似性分数方案是可行的，可以被实现出来的。
4.当然为了保持搜索系统的隐私，查询向量Q和他们的内积D· Q都不能暴露在云服i
务器上，这也说到了文章的重点。至于查询向量Q、可搜索的索引、关键字W~对应的trapdoor都会通过对称密钥加密算法进行加密处理。当然因为是对称加密，也就说数据可以如何的加密并同样的解密，对数据本身不会有任何改动（区别于MD5）。换句话说，对称密钥加密算法就像一个盔甲一样，保护数据在云服务器和用户之间安全的进行传输，数据不收到影响，而且防止攻击者获取数据的相关信息。但是至于内积Di · Q它的结果是用来相互比对的数字，先不说如果这些结果加解密之后被传输到用户的电脑，用户的电脑再自己比较结果返回给云服务器这个过程很负责而且对用户的电脑配置有一定的要求，光数据之间传输的流量就远远超出了云服务器的运算要求。所以我们可以确定Di · Q的结果是在云服务器当中进行比较的。如果是那样的话Di · Q的结果就相当于赤裸裸的在云服务器中容易收到攻击者进行参考来获取用户搜索的内容，文章中说通过在Di · Q的结果中添加各种随机数来防止攻击者通过线性分析来破解相似性分数。那么好了，我们可以这样理解，这个MRSE系统（多关键字排名搜索加密），需要如上所说两个安全措施：1.对称密钥加密算法2. Di · Q的结果中添加各种随机数来防止攻击者运用线性分析。
5.那么我就来解决两个可能存在的安全问题。首先是对称密钥加密算法。MRSE的算法和加密查询的过程我们可以用四个算法来概括出来，当然我们这里不得不看单纯的数据公式，如下
（1）Setup：取得一个安全参数L，密钥是由一个L位的向量如同S和2个L×L的可逆矩阵如同{M1,M2}组成的。其中L随着Di · Q不同需求而改变。密钥SK是三元组如 {S,M1,M2}。
（2）BuildIndex(F,SK)：以数据集F为基础，数据拥有者创建一个可搜索的索引I，其中索引是被对称密钥SK加密的，然后外包到云服务上。在索引建设之后，文档集合可以独立加密和外包。数据所有者为每一个文档Fi生成一个二进制数
据向量Di ，其中每一个二进制位Di[j]表示在那个文档中所对应的关键字Wj，为每一个加密文档Ci创建分索引
（3）用t个在W~中的参与的关键字作为输出，一个二进制向量Q是首先被生成的其中每一位Q[j]表示在W~中所对应的关键字Wj，trapdoor TW~ 被生成如
（TW~ 是搜索请求W~的trapdoor）{昵称与云字相关的有}
（4）Query(TW~,k,I)：当云服务器接受一个查询需求如(TW~, k) ，在TW~帮助下在索引 I 上执行排名搜索，返回利用关键字相似性排名来的top-k文档的排名id列表FW~。（FW~ 是根据W~他们的相似点，所有文档的排名id列表） MRSE的算法过程的重点在于第二步和第三步的算法，生成索引和搜索请求W~的对应的trapdoor。正如第四步所说的那样，在TW~帮助下在索引 I 上执行排名搜索，我们同样采用两个向量的内积方法，如下
那么我们来如何解决Di · Q的安全问题呢？
问题一：例如我们在上面讲过数据记录p I和查询向量q之间的内积，得出的结果通过消除维度扩展是可以改变成内积，如(rq,r)。假如，在两个不同的查询中都采用相同的关键字，表示如rq 和r‘q，在两个查询中的相似性分数将满足比例关系（scale），如
。
方案一：那么我们第一个思路就是消除在不同查询中的相似性分数之间的比例关系，要做到这一点，文章说我们要保护之前例子中的维度扩展操作，然后为每一个查询向量的扩展维度分配一个随机数。即我们MRSE框架中的第三步中，我们需要对查询向量Q进行一些额外操作：将Q通过一个不等0的随机数按照比例放大缩小，如rQ，而且延伸成一个（n+1）维的向量如
变换。这样下来内积相似性分数如下所示：
，其 中天使一个随机数。当然我们方案中的第一步中涉及到的参数L也随着（n+1）进行
问题二：假设出现一个文档Fi 的查询关键字的数量是xi = Di · Q，从上述公式来看，最后相似性分数就表成了yi = Ii ·TW~= rxi +t，是一个关于xi 的线性函数。最后相似性分数yj和原始的一个xi之间的关系如下图
这里会举例说明最小/最大分数分析攻击，比如说与任何两个用户提交的有效的trapdoors T1 and T2，云服务器可能在相似性分数之间探索关系去生成一个新的trapdoor T3.如果T1 and T2恰巧是两个相关的查询关键字组，像{K1,K2} and {K1,K2,K3,K4}。T3 然后为关键字{K3,K4}成为一个有效的trapdoor。
我们根据上图讨论下r>0的情况。在查询Q1 会出现文档里面K1 和 K2 都不存在的情况，这时候最低原始相似性分数min{xi}就等于0，最低最后相似性分数min{yj}就等于t。当然在查询中也存在一个文档只包含两个关键字中的一个，这时候第二小原始相似性分数min{xi}等于1，第二小最后相似性分数min{yj}等于r1 +t1 。我们可以根据得出的t1 和 r1 + t1 轻松的得出r1 。同理，其他两个参数r2 and t2对于查询Q2对于可以被设想出来。我们假设{K3,K4}的原始的查询向量被称为Q3。根据二进制查询向量的定义和三个关键字集合之间的关系，可以推断出Q3等于Q2 − Q1 。这时候我们可以利用一个二元组如 {T2[1]/r2 −T1[1]/r1,T2[2]/r2 −T1[2]/r1}在服务器执行Q3 时充当一个有效的trapdoor T3 ，其中r3设置为1，t3设置为(r2/r2 − t1/r1)。T3的有效性在如下公式中进行了验证：
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昵称与云字相关的有 第三篇
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