基于CP-ABE的隐藏属性外包解密访问控制

传统的属性基加密方案中数据拥有者将访问结构和密文保存在一起,于是用户收到密文消息的同时也收到了访问结构,但访问结构本身就可能包含数据拥有者的隐私信息。本文提出一种基于密文策略属性基加密(Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption, CP-ABE)的隐藏属性外包解密访问控制方案。该方案既能隐藏数据拥有者制定的访问控制策略中的属性,同时将计算密集型解密操作交给代理服务器完成,又能保证未经授权的属性授权中心或代理服务器不能独自解密共享的加密数据。     

区块链上基于云辅助的属性基可搜索加密方案

可搜索加密技术在不解密的情况下搜索加密数据.针对现有的可搜索加密技术没有考虑数据用户细粒度搜索权限的问题,以及现有的可搜索加密方案中因云存储的集中化对数据安全和隐私保护带来的问题,提出了区块链上基于云辅助的属性基可搜索加密方案.该方案利用可搜索加密技术实现加密数据在区块链上的安全搜索,利用基于属性的加密技术实现数据的细粒度访问控制,利用区块链不可篡改的特性确保关键字密文的安全.在该方案中属性基加密技术用来加密关键字,区块链上存储关键字密文,云服务器上存储关键字密文和数据密文.基于困难问题假设,证明该方案能够保证关键字密文和陷门的安全性.数值实验结果表明:该方案在密钥生成阶段、陷门生成阶段、关键字搜索阶段具有较高的效率.     

基于扩展属性基功能加密的有效外包计算

针对目前属性基加密（ABE）方案存在的主要问题,即访问策略功能单一的问题和密文的大小和解密时间随着访问公式的复杂性增加而增长的问题,提出了有效外包计算的多功能ABE方案。首先,通过对敏感数据的细粒度访问控制,实现了不同功能加密系统;然后,利用云服务器巨大的计算能力进行部分解密计算,将满足访问策略的用户属性密文转化为一个（常量大小） ElGamal类型的密文;同时通过有效的验证方法保证外包运算的正确性。理论分析结果表明,与传统属性基功能加密方案相比,所提方案用户端的解密计算降低至一次指数运算和一次对运算,该方案在不增加传输量的情况下,为用户节省了大量带宽和解密时间。     

隐藏访问策略的可追踪属性基加密方案

属性基加密作为一种一对多的加密机制,能够为云存储提供良好的安全性和细粒度访问控制。但在密文策略属性基加密中,一个解密私钥可能会对应多个用户,用户可能会非法共享其私钥以获取不当利益;另外,访问策略通常包含敏感信息,这对隐私性要求较高的场合造成了重大挑战。针对上述问题,提出一个隐藏访问策略的可追踪密文策略属性基加密方案。该方案基于合数阶双线性群进行构造,通过将用户的身份信息嵌入到该用户的私钥中实现可追踪性,将访问策略中的特定敏感属性值隐藏在密文中实现策略隐藏,利用解密测试技术提高解密效率,给出了在标准模型下方案是完全安全和可追踪的证明。对比分析表明,该方案在解密运算方面有所优化,从而降低了解密运算开销,提高了效率。     

支持高效撤销的属性加密方案

属性加密(Attribute-BasedEncryption,ABE)将密钥和密文与一系列属性相关联,被广泛应用于云计算的访问控制中。针对现有撤销方案效率低下的问题,提出一种更高效、细粒度的访问控制方案。方案中采用的访问结构可以表达任意涉及布尔运算符的访问策略;在加密过程中,构建一种属性用户组随机密钥分发方法,并结合ABE实现双重加密,将所有撤销操作转化成属性级别细粒度的撤销;新方案的数据始终以密文形式存在于服务器上,降低了对服务器的安全限制,可以将大部分密文重加密任务转移给云服务器执行,有效利用云服务器的计算能力,提升系统的运行效率,减少通信开销。     

基于雾节点的分布式属性基加密方案

为解决云存储中对用户访问数据权限划分笼统、细粒度化控制访问权限受限以及单授权机构中存在的单点失效问题,提出基于雾节点的分布式密文策略属性基加密方案。将数据的部分解密运算外包给雾节点,减少终端用户的计算开销,并由不同的属性授权机构为用户生成属性密钥,以适用于细粒度的访问控制要求,使用全局身份将属于特定用户的各种属性进行“捆绑”,防止各属性机构间的共谋攻击,同时引入权重属性简化访问结构,节省系统的存储空间。实验结果表明,基于判定性q-parallel BDHE问题证明了该方案的安全性,与基于区块链的多授权机构访问控制方案和mHealth中可追踪多授权机构基于属性的访问控制方案相比,该方案终端用户在解密阶段具有更小的计算开销。     

移动云环境下的多授权机构属性基加密方案

针对移动云数据的访问控制进行了研究,提出一种高效的、无需CA的多授权机构密文策略属性基加密方案。通过借助外部资源,在数据加密和解密过程分别增加预加密操作和可验证外包解密操作,从而降低用户的加解密计算量,并采用双因子身份认证机制实现对用户的匿名认证。安全性分析表明,新方案基于判断性q-BDHE（decisional q-parallel Bilinear Diffie-Hellman Exponent）假设可证明是选择明文安全的,并且方案能够抵抗合谋攻击。仿真实验表明,新方案有效降低了数据加密、解密的计算开销以及对密文的通信开销。因此,新方案能够实现对移动云数据安全、高效的访问控制。     

云存储中基于代理重加密的CP-ABE访问控制方案

针对云存储中基于密文策略的属性加密（CP-ABE）访问控制方案存在用户解密开销较大的问题,提出了一种基于代理重加密的CP-ABE （CP-ABE-BPRE）方案,并对密钥的生成方法进行了改进。此方案包含五个组成部分,分别是可信任密钥授权、数据属主、云服务提供商、代理解密服务器和数据访问者,其中云服务器对数据进行重加密,代理解密服务器完成大部分的解密计算。方案能够有效地降低用户的解密开销,在保证数据细粒度访问控制的同时还支持用户属性的直接撤销,并解决了传统CP-ABE方案中因用户私钥被非法盗取带来的数据泄露问题。与其他CP-ABE方案比较,此方案对访问云数据的用户在解密性能方面具有较好的优势。     

云环境下支持多授权机构的医疗数据安全共享方案

在当前的云环境下,医疗数据存储的研究中存在着隐私信息外泄,机构之间数据共享效率较低等问题。因此,针对云环境下电子医疗数据的安全共享需求,提出了一种支持多属性机构的基于属性的密文策略加密方案,实现了加密医疗数据的细粒度访问控制。通过在加密阶段引入离线计算和在解密阶段引入外包计算,所提方案显著降低了加解密延时,提高了医疗数据访问控制的效率。安全性分析和性能分析表明所提方案满足可重放适应性选择密文攻击安全性,且在性能上优于已有的方案,提高了云环境下医疗数据共享的安全性和效率。     

基于代理的即时属性撤销KP-ABE方案

属性撤销是属性基加密方案在实际应用中亟须解决的问题,已有支持间接撤销模式的可撤销属性基加密方案存在撤销延时或需要更新密钥及密文等问题。为此,提出一种间接模式下基于代理的支持属性即时撤销的密钥策略属性基加密方案,该方案不需要用户更新密钥及重加密密文,通过在解密过程中引入代理实现撤销管理,减轻了授权机构的工作量,其要求代理为半可信,不支持为撤销用户提供访问权限及解密密文。分析结果表明,该方案支持细粒度访问控制策略,并且可以实现系统属性的撤销、用户的撤销及用户的部分属性撤销。     

Hadoop环境中基于属性和定长密文的访问控制方法

随着云计算技术的广泛应用,人们越来越关注安全和隐私问题。由于云端是第三方服务器,并非完全可信,数据属主需要将数据加密后再托管云存储。如何实现对加密数据的高效访问控制是云计算技术亟需解决的问题。结合Hadoop云平台、基于属性与固定密文长度的加密方案提出并实现了一种在Hadoop云环境下基于属性和固定密文长度的层次化访问控制模型。该模型不仅具有固定密文长度、层次化授权结构、减少双线性对计算量的特点;同时经过实验验证,该模型能够实现云计算环境下对加密数据的高效访问控制,并解决了云存储空间有限的问题。     

对象云存储中分类分级数据的访问控制方法

随着云计算技术的广泛应用,云存储中数据的安全性、易管理性面临着新的挑战.对象云存储系统是一种新型的数据存储云计算体系结构,通常用来存储具有分类分级特点的非结构化数据.在云服务不可信的前提下,如何实现对云存储中大量具有分类分级特点资源的细粒度访问控制机制,保障云存储中数据不被非法访问是云计算技术中亟需解决的问题.对近些年来国内外学者的成果进行研究,发现现有的方案并不能有效应对这种新问题.本文利用强制访问控制、属性基加密、对象存储各自的优势,并结合分类分级的属性特点,提出了一个基于安全标记对象存储访问控制模型.同时给出了CGAC算法和其安全证明,将分类分级特点的属性层级支配关系嵌入ABE机制中,生成固定长度的密文.该算法不仅访问控制策略灵活,具有层次化授权结构,还可以友好的与对象存储元数据管理机制结合.通过理论效率分析和实验系统实现,验证了所提出方案计算、通信开销都相对较小,具有很高的实际意义.     

基于区块链的多关键字细粒度可搜索加密方案

密文策略下基于属性的关键字搜索(CP-ABKS)技术可以对加密的数据实现细粒度控制和检索。现有CP-ABKS方案较少考虑云服务器的恶意行为和搜索过程的公平支付,且通常只支持单关键字密文检索。对此,文章提出基于区块链的多关键字细粒度可搜索加密方案。利用密文策略下基于属性的加密技术满足多用户检索,实现了细粒度访问控制和访问策略隐藏。结合区块链技术避免了恶意云服务器对索引的篡改,使用智能合约保障了用户和数据拥有者之间的公平支付。此外,文章方案还实现了多关键字检索,且无需第三方验证实体就可以保证用户得到正确的检索结果。安全性分析表明文中方案能够保证关键字和访问策略的不可区分性,并通过性能评估验证了该方案在保证效率的同时具有更优的功能。     

云计算中基于属性和定长密文的访问控制方法

随着云计算应用的增加,安全问题引起了人们的高度重视。由于云计算环境的分布式和不可信等特征,数据属主有时需要对数据加密后再托管云存储,如何实现非可信环境中加密数据的访问控制是云计算技术和应用需要解决的问题。文中提出一种基于属性和固定密文长度的层次化访问控制方法,该方案将密文长度和双线性对计算量限制在固定值,具有较高的效率,并且引入层次化授权结构,减少了单一授权的负担和风险,实现了高效、精细、可扩展的访问控制。同时证明了该方案在判定性q-BDHE假设下具有CCA2安全性。     

Secure and efficient data collaboration with hierarchical attribute-based encryption in cloud computing

With the increasing trend of outsourcing data to the cloud for efficient data storage, secure data collaboration service including data read and write in cloud computing is urgently required. However, it introduces many new challenges toward data security. The key issue is how to afford secure write operation on ciphertext collaboratively, and the other issues include difficulty in key management and heavy computation overhead on user since cooperative users may read and write data using any device. In this paper, we propose a secure and efficient data collaboration scheme, in which fine-grained access control of ciphertext and secure data writing operation can be afforded based on attribute-based encryption (ABE) and attribute-based signature (ABS) respectively. In order to relieve the attribute authority from heavy key management burden, our scheme employs a full delegation mechanism based on hierarchical attribute-based encryption (HABE). Further, we also propose a partial decryption and signing construction by delegating most of the computation overhead on user to cloud service provider. The security and performance analysis show that our scheme is secure and efficient.     

智慧医疗环境下支持属性更新的加解密外包方案

为了共享患者数据,更便捷地查询患者情况,电子病历成为目前医疗系统中不可或缺的数据资料。为解决医患之间细粒度的访问控制和患者隐私保护问题,提出了智慧医疗环境下的支持属性更新的加解密外包方案。该方案通过将加解密运算外包给雾节点,有效地降低了数据拥有者和数据用户的计算负担,同时提高了效率。另外,该方案支持更新患者病历,更符合实际应用情况。同时,在密文更新时,授权机构将属性相关的哈希值传输给医疗云服务器,有效地保护了用户的隐私。最后,基于DBDH困难问题证明该方案是安全的,同时实验数据分析表明,该方案在计算效率上也具有一定优势。     

An efficient PHR service system supporting fuzzy keyword search and fine-grained access control

Outsourcing of personal health record (PHR) has attracted considerable interest recently. It can not only bring much convenience to patients, it also allows efficient sharing of medical information among researchers. As the medical data in PHR is sensitive, it has to be encrypted before outsourcing. To achieve fine-grained access control over the encrypted PHR data becomes a challenging problem. In this paper, we provide an affirmative solution to this problem. We propose a novel PHR service system which supports efficient searching and fine-grained access control for PHR data in a hybrid cloud environment, where a private cloud is used to assist the user to interact with the public cloud for processing PHR data. In our proposed solution, we make use of attribute-based encryption (ABE) technique to obtain fine-grained access control for PHR data. In order to protect the privacy of PHR owners, our ABE is anonymous. That is, it can hide the access policy information in ciphertexts. Meanwhile, our solution can also allow efficient fuzzy search over PHR data, which can greatly improve the system usability. We also provide security analysis to show that the proposed solution is secure and privacy-preserving. The experimental results demonstrate the efficiency of the proposed scheme.