Part 2: 
II. RELATED WORK 
Cloud storage services have several advantages, such as ease of use and cost saving, and they are widely used in many fields. However, several challenges are associated with them. With the increasing popularity of cloud storage, secu rity issues have become an important factor restricting its development. In recent years, data leakage accidents have repeatedly occurred in such companies as Microsoft, Google, Amazon, and China’s Home Inn, Hanting, and Ctrip, and these incidents have exacerbated users’ worries. 
To counter the information leakage, data owners and enter prises typically outsource the encrypted business data, rather than the plaintext data, to cloud storage servers. In general, the outsourced data can be divided into three types. The first type is the open-resource-type data, which do not need to be hidden from the cloud server, such as the basic information of the enterprise and the parameters of products. The second type is the private data, which need to be encrypted but are only accessed and decrypted by the data contributor [6], [7]. This type includes such data as internal confidential infor mation, intellectual properties and patents. The third type is the private data that need to be encrypted but can also be shared with specific users or groups [8], [9]. This type includes internal shared data, hospital’s division-wide case information and information by some shared advanced users. 
A single keyword Boolean search [7], [11]–[16] is the simplest document retrieval method for encrypted files. Song et al. [7] first proposed the searchable encryption scheme in which each word in a document is encrypted independently, and the users need to scan the entire doc ument to search for a certain keyword. Consequently, this method has an extremely high searching complexity. Next, Goh [11] formally built the security definitions for symmet ric searchable encryption, and a scheme based on a Bloom filter was designed. The security definitions are extended in [12] and [17]. Due to the lack of a rank mechanism for the returned results, the data users need to take a long time to screen the returned results, which is unacceptable in gen eral. Thus, many single keyword-ranked search schemes have been proposed [13]–[15], [18], [8]. Though these schemes can return more accurate search results, they cannot satisfy users’ requirements in most cases, considering that a single word cannot provide sufficient information to describe the users’ interests. 
Multiple keyword Boolean search schemes allow the data users to input a set of keywords to search the desired docu ments. Conjunctive keyword search schemes [19]–[21] return the documents in which all the keywords specified by the search query appear; disjunctive keyword search schemes return all the documents that contains at least one keyword of interest. Predict keyword search schemes [22]–[24] have been proposed to support both conjunctive and disjunctive search patterns. However, the returned results are still not sufficiently suitable to the users because the degrees of importance of the keywords are not considered in these schemes. Cao et al. [25] first proposed a basic privacy-preserving multi-keyword ranked search scheme based on a secure kNN algorithm [26]. A set of strict privacy requirements are established, and two schemes are later proposed to improve the security and search experience. However, an appar ent drawback of this scheme is that the search efficiency is linear with the cardinality of the document collection, and consequently, it cannot be used to process extremely large document databases. Xia et al. [27] designed a key word balanced binary tree to organize the document vectors and proposed a ‘‘Greedy Depth-First Search’’ algorithm to improve the search efficiency. Moreover, the index tree can be updated dynamically with an acceptable communication burden. Chen et al. [28] took the relationships of documents into consideration, and a hierarchical-clustering-based index 

structure was designed to improve the search efficiency. In addition, a verification scheme was also integrated into their scheme to guarantee the correctness of the results. How ever, these two index trees in [27] and [28] can be further improved in terms of efficiency and accuracy as discussed in Section 1. Fu et al. [29] presented a personalized multi keyword ranked search scheme in which an interest model of the users is integrated into the document retrieval system to support a personalized search and improve the users’ search experience. Specifically, the interest model of a data user is built based on his search history with the help of Word Net [30] in order to depict his behaviors in fine grit level. However, this scheme does not support dynamic update oper ations because the document vectors are constructed based on all the documents. In addition, though an MDB-tree is employed to improve the search efficiency, the effectiveness of the tree is difficult to predict. Several other related studies in the field of cloud computing can be found in [33]–[37].
파트 2: II. 관련 작업 클라우드 스토리지 서비스는 사용 편의성, 비용 절감 등 여러 가지 장점이 있어 많은 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 그러나 이와 관련된 몇 가지 과제가 있습니다. 클라우드 스토리지의 인기가 높아짐에 따라 보안 문제는 클라우드 스토리지의 발전을 제한하는 중요한 요소가 되었습니다. 최근 몇 년 동안 마이크로소프트, 구글, 아마존, 중국의 홈인, 한팅, 씨트립 등의 기업에서 데이터 유출 사고가 반복적으로 발생했으며, 이러한 사고로 인해 사용자들의 불안감은 더욱 커졌습니다. 정보 유출에 대응하기 위해 데이터 소유자와 입점 기업은 일반적으로 평문 데이터가 아닌 암호화된 비즈니스 데이터를 클라우드 스토리지 서버에 아웃소싱합니다. 일반적으로 아웃소싱되는 데이터는 크게 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 첫 번째 유형은 기업의 기본 정보, 제품의 파라미터 등 클라우드 서버에서 숨길 필요가 없는 오픈소스형 데이터입니다. 두 번째 유형은 암호화해야 하지만 데이터 기여자만 액세스하고 해독할 수 있는 비공개 데이터입니다[6], [7]. 이 유형에는 내부 기밀 정보, 지적 재산 및 특허와 같은 데이터가 포함됩니다. 세 번째 유형은 암호화해야 하지만 특정 사용자 또는 그룹과 공유할 수도 있는 비공개 데이터입니다[8], [9]. 이 유형에는 내부 공유 데이터, 병원의 부서별 사례 정보 및 일부 공유 고급 사용자의 정보가 포함됩니다. 단일 키워드 부울 검색[7], [11]-[16]은 암호화된 파일에 대한 가장 간단한 문서 검색 방법입니다. 송 등[7]은 문서의 각 단어가 독립적으로 암호화되고 사용자가 특정 키워드를 검색하기 위해 전체 문서를 스캔해야 하는 검색 가능한 암호화 체계를 처음 제안했습니다. 따라서 이 방식은 검색 복잡도가 매우 높습니다. 다음으로 Goh [11]는 대칭 검색 가능한 암호화에 대한 보안 정의를 공식적으로 구축했으며, 블룸 필터를 기반으로 하는 체계를 설계했습니다. 보안 정의는 [12] 및 [17]에서 확장되었습니다. 반환된 결과에 대한 순위 메커니즘이 없기 때문에 데이터 사용자는 반환된 결과를 선별하는 데 오랜 시간이 걸리며, 이는 일반적으로 용납되지 않습니다. 따라서 많은 단일 키워드 순위 검색 방식이 제안되었습니다 [13]-[15], [18], [8]. 이러한 방식은 보다 정확한 검색 결과를 반환할 수 있지만, 단일 단어가 사용자의 관심사를 설명하기에 충분한 정보를 제공할 수 없다는 점을 고려할 때 대부분의 경우 사용자의 요구 사항을 충족할 수 없습니다. 다중 키워드 부울 검색 방식은 데이터 사용자가 원하는 문서를 검색하기 위해 키워드 집합을 입력할 수 있도록 합니다. 접속어 키워드 검색 방식 [19]-[21]은 검색 쿼리에 지정된 모든 키워드가 포함된 문서를 반환하고, 불접속어 키워드 검색 방식은 관심 키워드가 하나 이상 포함된 모든 문서를 반환합니다. 결합형 및 비결합형 검색 패턴을 모두 지원하기 위해 예측 키워드 검색 방식[22]-[24]이 제안되었습니다. 그러나 이러한 방식에서는 키워드의 중요도가 고려되지 않기 때문에 반환된 결과는 여전히 사용자에게 충분히 적합하지 않습니다. Cao 등[25]은 안전한 kNN 알고리즘을 기반으로 기본적인 프라이버시 보존 다중 키워드 순위 검색 체계를 제안했습니다[26]. 엄격한 개인정보 보호 요구사항이 설정되었고, 이후 보안과 검색 경험을 개선하기 위해 두 가지 방식이 제안되었습니다. 그러나 이 방식의 단점은 검색 효율이 문서 컬렉션의 카디널리티에 따라 선형적이므로 매우 큰 문서 데이터베이스를 처리하는 데는 사용할 수 없다는 것입니다. Xia 등[27]은 문서 벡터를 구성하기 위해 키워드 균형 바이너리 트리를 설계하고 검색 효율을 개선하기 위해 '탐욕적 깊이 우선 검색' 알고리즘을 제안했습니다. 또한, 통신 부담 없이 인덱스 트리를 동적으로 업데이트할 수 있습니다. Chen 등[28]은 문서의 관계를 고려하여 계층적 클러스터링 기반의 인덱스 구조를 설계하여 검색 효율을 향상시켰습니다. 또한 결과의 정확성을 보장하기 위해 검증 체계도 통합했습니다. 그러나 [27]과 [28]의 두 인덱스 트리는 1절에서 논의한 바와 같이 효율성과 정확성 측면에서 더욱 개선될 수 있습니다. Fu 등[29]은 개인화된 검색을 지원하고 사용자의 검색 경험을 향상시키기 위해 사용자의 관심 모델을 문서 검색 시스템에 통합하는 개인화된 다중 키워드 순위 검색 체계를 제시했습니다. 특히, 데이터 사용자의 관심 모델은 사용자의 행동을 세밀하게 묘사하기 위해 워드넷[30]의 도움을 받아 검색 이력을 기반으로 구축됩니다. 그러나 이 방식은 모든 문서를 기반으로 문서 벡터를 구성하기 때문에 동적 업데이트 작업을 지원하지 않습니다. 또한 검색 효율을 향상시키기 위해 MDB 트리를 사용하지만, 그 효과는