信息的传输方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种信息的传输方法、装置及存储介质。其中，该方法包括：获取待传输信息所对应的第一语义表征向量，其中，第一语义表征向量用于以句向量的形式表示待传输信息的信息内容和信息逻辑；对第一语义表征向量进行加密，并对待传输信息进行加密，得到具有对应关系的第二语义表征向量和加密信息；将具有对应关系的第二语义表征向量和加密信息传输至服务器，以指示服务器将第二语义表征向量设置为加密信息的检索索引。本发明专利技术解决了相关技术中进行加密检索时信息的处理效率较低的技术问题。

Information transmission methods, devices and storage media

【技术实现步骤摘要】
信息的传输方法、装置及存储介质
本专利技术涉及计算机领域，具体而言，涉及一种信息的传输方法、装置及存储介质。
技术介绍
随着云计算在工业界的飞速普及，云数据检索过程中的安全性和保密性越来越受到企业和政府等数据提供方的重视，可搜索加密技术(SearchableEncryption，简称为SE)应运而生。然而，目前已有的加密搜索方案均无法同时兼顾搜索的高质量和快速的搜索速度。现有的云数据加密技术虽然能够保障数据不泄漏，但运行速度慢、资源开销大，搜索结果也不尽如人意。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种信息的传输方法、装置及存储介质，以至少解决相关技术中进行加密检索时信息的处理效率较低的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种信息的传输方法，包括：获取待传输信息所对应的第一语义表征向量，其中，所述第一语义表征向量用于以句向量的形式表示所述待传输信息的信息内容和信息逻辑；对所述第一语义表征向量进行加密，并对所述待传输信息进行加密，得到具有对应关系的第二语义表征向量和加密信息；将具有对应关系的所述第二语义表征向量和所述加密信息传输至服务器，以指示所述服务器将所述第二语义表征向量设置为所述加密信息的检索索引。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种信息的传输方法，包括：获取待检索请求所对应的第六语义表征向量，其中，所述待检索请求中携带有检索信息，所述第六语义表征向量用于以句向量的形式表示所述检索信息的信息内容和信息逻辑；使用获取到的检索秘钥对所述第六语义表征向量进行加密，得到第七语义表征向量；将所述第七语义表征向量传输至服务器，以指示所述服务器从具有对应关系的第二语义表征向量和加密信息中检索出所述第七语义表征向量所对应的目标信息。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种信息的传输装置，包括：第一获取模块，用于获取待传输信息所对应的第一语义表征向量，其中，第一语义表征向量用于以句向量的形式表示待传输信息的信息内容和信息逻辑；第一加密模块，用于对第一语义表征向量进行加密，并对待传输信息进行加密，得到具有对应关系的第二语义表征向量和加密信息；第一传输模块，用于将具有对应关系的第二语义表征向量和加密信息传输至服务器，以指示服务器将第二语义表征向量设置为加密信息的检索索引。可选地，第一获取模块包括：第一确定单元，用于通过目标神经网络模型确定待传输信息所对应的目标维度的第一语义表征向量，其中，目标神经网络模型是使用具有对应关系的信息样本和检索请求样本训练初始神经网络模型得到的，目标神经网络模型用于将输入到目标神经网络模型的信息转换为目标维度的句向量。可选地，所述装置还包括：输入模块，用于将正样本、负样本和检索请求样本输入依次包括词嵌入层、平均层和多层感知机的初始神经网络模型，得到多层感知机输出的正样本对应的第三语义表征向量、负样本对应的第四语义表征向量和检索请求样本对应的第五语义表征向量，其中，词嵌入层用于将输入到词嵌入层的信息中包括的每个词转换为目标维度的一个词向量，平均层用于将词嵌入层输出的一个或者多个词向量转换为目标维度的一个平均向量，多层感知机用于将平均层输出的目标维度的一个平均向量转换为目标维度的一个句向量，目标维度的一个句向量作为输入到词嵌入层的信息所对应的语义表征向量；确定模块，用于确定第三语义表征向量与第五语义表征向量之间的第一相似度，以及第四语义表征向量与第五语义表征向量之间的第二相似度，其中，正样本为与检索请求样本之间的相似度为第一目标值的信息，负样本为与检索请求样本之间的相似度为第二目标值的信息，第一目标值用于表示正样本为与检索请求样本之间相关，第二目标值用于表示负样本为与检索请求样本之间无关；调整模块，用于根据第一相似度与第一目标值之间的关系和第二相似度与第二目标值之间的关系对多层感知机的网络参数进行调整，直至第一相似度与第一目标值之间的关系落入目标阈值，并且第二相似度与第二目标值之间的关系落入目标阈值，得到目标神经网络模型。可选地，所述第一加密模块用于：使用检索秘钥对第一语义表征信息进行加密，并使用信息秘钥对待传输信息进行加密，得到具有对应关系的第二语义表征向量和加密信息。可选地，所述第一加密模块包括：生成单元，用于生成(n+1)维的二进制向量S、(n+1)×(n+1)维的第一秘钥矩阵M1和(n+1)×(n+1)维的第二秘钥矩阵M2，其中，检索秘钥包括：秘钥向量S、第一秘钥矩阵M1和第二秘钥矩阵M2，第一语义表征向量di为n维向量；第一处理单元，用于将第一语义表征向量di标准化处理并扩充1个维度，得到第一扩充向量Di；第一拆分单元，用于将第一扩充向量Di拆分为第一子向量Di'和第二子向量Di”，其中，二进制向量S＝{s1，s2…，sj，…s(n+1)}，如果sj为1，则将对应位置j上的Dij随机分为两个和为Dij的数Dij'和Dij”，如果sj为0，则记Dij'＝Dij并且Dij”＝Dij，Di＝{Di'，Di”}；第二确定单元，用于根据第一子向量Di'、第二子向量Di”、第一秘钥矩阵M1和第二秘钥矩阵M2确定第二语义表征向量Ii，其中，第二语义表征向量Ii＝{M1TDi'，M2TDi”}。可选地，所述装置还包括：第三获取模块，用于通过服务器获取目标加密检索请求，其中，目标加密检索请求为将接收到的目标检索请求转换为目标语义表征向量，再对目标语义表征向量进行加密得到的，目标语义表征向量用于以句向量的形式表示目标检索请求的信息内容和信息逻辑；第四获取模块，用于通过服务器从第二语义表征向量中获取与目标加密检索请求之间的相似度满足目标条件的语义表征向量；第五获取模块，用于通过服务器从加密信息中获取与目标加密检索请求之间的相似度满足目标条件的语义表征向量所对应的目标信息。可选地，所述第五获取模块包括：排序单元，用于按照与目标加密检索请求之间的相似度从高到低对第二语义表征向量进行排序；获取单元，用于获取排在前N位的语义表征向量作为与目标加密检索请求之间的相似度满足目标条件的语义表征向量。可选地，所述待传输信息包括：待传输文本文件，第一语义表征向量用于以句向量的形式表示待传输文本文件的文本内容和文本逻辑。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种信息的传输装置，包括：第二获取模块，用于获取待检索请求所对应的第六语义表征向量，其中，待检索请求中携带有检索信息，第六语义表征向量用于以句向量的形式表示检索信息的信息内容和信息逻辑；第二加密模块，用于使用获取到的检索秘钥对第六语义表征向量进行加密，得到第七语义表征向量；第二传输模块，用于将第七语义表征向量传输至服务器，以指示服务器从具有对应关系的第二语义表征向量和加密信息中检索出第七语义表征向量所对应的目标信息。可选地，所述第二获取模块用于：通过目标神经网络模型确定检索信息所对应的目标维度的第六语义表征向量，其中，目标神经网络模型是使用具有对应关系的信息样本和检索请求样本训练初始神经网络模型得到的，目标神经网络模型用于将输入到目标神经网络模型的信息转换为目标维度的句向量。可选地，所述第二加密模块包括：第二处理单元，用于将第六语义表征向量qi标准化处理后乘以一个任意数r，并扩充1个维度，得到第二扩充向量Q，其中，Q＝本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息的传输方法，其特征在于，包括：获取待传输信息所对应的第一语义表征向量，其中，所述第一语义表征向量用于以句向量的形式表示所述待传输信息的信息内容和信息逻辑；对所述第一语义表征向量进行加密，并对所述待传输信息进行加密，得到具有对应关系的第二语义表征向量和加密信息；将具有对应关系的所述第二语义表征向量和所述加密信息传输至服务器，以指示所述服务器将所述第二语义表征向量设置为所述加密信息的检索索引。

【技术特征摘要】
1.一种信息的传输方法，其特征在于，包括：获取待传输信息所对应的第一语义表征向量，其中，所述第一语义表征向量用于以句向量的形式表示所述待传输信息的信息内容和信息逻辑；对所述第一语义表征向量进行加密，并对所述待传输信息进行加密，得到具有对应关系的第二语义表征向量和加密信息；将具有对应关系的所述第二语义表征向量和所述加密信息传输至服务器，以指示所述服务器将所述第二语义表征向量设置为所述加密信息的检索索引。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述待传输信息所对应的所述第一语义表征向量包括：通过目标神经网络模型确定所述待传输信息所对应的目标维度的所述第一语义表征向量，其中，所述目标神经网络模型是使用具有对应关系的信息样本和检索请求样本训练初始神经网络模型得到的，所述目标神经网络模型用于将输入到所述目标神经网络模型的信息转换为目标维度的句向量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取待传输信息所对应的第一语义表征向量之前，所述方法还包括：将正样本、负样本和检索请求样本输入依次包括词嵌入层、平均层和多层感知机的所述初始神经网络模型，得到所述多层感知机输出的所述正样本对应的第三语义表征向量、所述负样本对应的第四语义表征向量和所述检索请求样本对应的第五语义表征向量，其中，所述词嵌入层用于将输入到所述词嵌入层的信息中包括的每个词转换为所述目标维度的一个词向量，所述平均层用于将所述词嵌入层输出的一个或者多个词向量转换为所述目标维度的一个平均向量，所述多层感知机用于将所述平均层输出的所述目标维度的一个平均向量转换为所述目标维度的一个句向量，所述目标维度的一个句向量作为输入到所述词嵌入层的信息所对应的语义表征向量；确定所述第三语义表征向量与所述第五语义表征向量之间的第一相似度，以及所述第四语义表征向量与所述第五语义表征向量之间的第二相似度，其中，所述正样本为与所述检索请求样本之间的相似度为第一目标值的信息，所述负样本为与所述检索请求样本之间的相似度为第二目标值的信息，所述第一目标值用于表示所述正样本为与所述检索请求样本之间相关，所述第二目标值用于表示所述负样本为与所述检索请求样本之间无关；根据所述第一相似度与所述第一目标值之间的关系和所述第二相似度与所述第二目标值之间的关系对所述多层感知机的网络参数进行调整，直至所述第一相似度与所述第一目标值之间的关系落入目标阈值，并且所述第二相似度与所述第二目标值之间的关系落入所述目标阈值，得到所述目标神经网络模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一语义表征向量进行加密，并对所述待传输信息进行加密，得到具有对应关系的所述第二语义表征向量和所述加密信息包括：使用检索秘钥对所述第一语义表征信息进行加密，并使用信息秘钥对所述待传输信息进行加密，得到具有对应关系的所述第二语义表征向量和所述加密信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，使用所述检索秘钥对所述第一语义表征信息进行加密包括：生成(n+1)维的二进制向量S、(n+1)×(n+1)维的第一秘钥矩阵M1和(n+1)×(n+1)维的第二秘钥矩阵M2，其中，所述检索秘钥包括：秘钥向量S、所述第一秘钥矩阵M1和所述第二秘钥矩阵M2，所述第一语义表征向量di为n维向量；将所述第一语义表征向量di标准化处理并扩充1个维度，得到第一扩充向量Di；将所述第一扩充向量Di拆分为第一子向量Di'和第二子向量Di”，其中，二进制向量S＝{s1，s2…，sj，…s(n+1)}，如果sj为1，则将对应位置j上的Dij随机分为两个和为Dij的数Dij'和Dij”，如果sj为0，则记Dij'＝Dij并且Dij”＝Dij，Di＝{Di'，Di”}；根据所述第一子向量Di'、所述第二子向量Di”、第一秘钥矩阵M1和第二秘钥矩阵M2确定所述第二语义表征向量Ii，其中，所述第二语义表征向量Ii＝{M1TDi'，M2TDi”}。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将具有对应关系的所述第二语义表征向量和所述加密信息传输至服务器之后，所述方法还包括：所述服务器获取目标加密检索请求，其中，所述目标加密检索请求为将接收到的目标检索请求转换为目标语义表征向量，再对所述目标语义表征向量进行加密得到的，所述目标语义表征向量用于以句向量的形式表示所述目标检索请求的信息内容和信息逻辑；所...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵瑞辉，乔倩倩，许顺楠，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44