基于密文强不可分性的云数据确定性删除方案

实现云数据删除的确定性是云存储安全领域亟待解决的关键问题。现有方案普遍存在过度依赖于密钥销毁、不具备密文强不可分性和加解密开销过大等缺陷。结合AONT转换与分组加密，提出一种基于密文强不可分性的云数据确定性删除方案，通过混淆原始数据本身实现密文数据的强不可分性。理论分析和实验结果表明，该方案销毁密文数据的任何一个密文数据块都将导致原始数据无法复原，摆脱了对密钥销毁的过度依赖，实现了确定性删除的预期目标；通过引入数据块乱序并减少密码运算次数，在提升抗密文分析能力的同时大幅降低了计算开销，与现有方案相比具有明显的性能优势。     

基于密钥分发和密文抽样的云数据确定性删除方案

针对云数据过期后不及时删除容易导致非授权访问和隐私泄露等问题,结合加密算法和分布式哈希表（DHT）网络,提出一种基于密钥分发和密文抽样的云数据确定性删除方案。首先加密明文,再随机抽样密文,将抽样后的不完整密文上传到云端;然后评估DHT网络中各节点的信任值,使用秘密共享算法处理密钥,并将子密钥分发到信任值高的节点上;最后,密钥通过DHT网络的周期性自更新功能实现自动删除,通过调用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的接口上传随机数据覆写密文,实现密文的完全删除。通过删除密钥和云端密文实现云数据的确定性删除。安全性分析和性能分析表明所提方案是安全和高效的。     

基于信任值的云存储数据确定性删除方案

数据确定性删除是云存储安全的研究热点。目前云存储中分散式的数据确定性删除方案在密钥分量存储时没有考虑DHT((Distributed Hash Table)节点可信性,使得用户在授权时间内也存在无法访问自己敏感数据的问题。为此提出了一种基于信任值的云存储数据确定性删除方案,该方案的核心是对DHT节点进行可信度评价,密钥分量的存储选择可信度较高的节点。与已有的确定性删除方案相比,该方案仍然是利用DHT网络的动态特性实现密钥的定期删除,使得用户敏感数据能够在特定的一段时间之后自动销毁。不同的是,该方案在将密钥分量分发到DHT网络中时倾向于选择可信度高的节点进行交互,使得在密钥的过期时间戳之前从DHT网络中得到足够多的密钥分量来恢复出密钥的可能性大大提高,降低了用户在授权时间内无法访问自己敏感数据的概率。实验结果表明,该方案不仅可以有效地抑制恶意节点,还可以提高密钥分量提取成功率,从而增加用户在授权时间内访问自己敏感数据的成功率。     

基于KP-ABE算法的云存储可验证安全删除方案

通过云存储将数据外包至远程服务器能够减轻本地负担,但由于云服务器不完全可信,当存储在云端的数据需要被删除时,缺乏有效的确定性删除机制可能导致隐私泄露等安全问题.为实现确定性删除,提出基于密钥策略属性加密算法(Key Policy Attribute-based Encryption,KP-ABE)的云存储可验证安全删除方案.该方案将外包数据与属性关联产生密文,以布尔电路构造访问结构生成私钥;通过撤销访问数据必需的属性使得被删除数据不可恢复,利用多分支路径树实现删除的可验证性.安全性分析证明了该方案在选择明文攻击下的安全性.进一步实验表明,该方案能够有效实现云数据细粒度访问控制和可验证删除,证实了其实用性.     

基于多机构属性加密的云数据确定性删除方案

云存储服务的使用越来越普遍,但是将大量数据存储在第三方云服务器中,给用户带来便利的同时也提出了更高的安全要求。由于云存储服务是半可信的,使得如何确定性删除云存储数据成为需要解决的问题。目前,云存储数据的确定性删除的相关研究大多基于单机构管理属性的属性基加密,该类方案虽然满足云数据的细粒度访问控制,但容易引起单点故障等问题。因此,提出一种基于多机构属性基加密的云存储数据确定性删除方案。将多机构属性基加密应用于该方案,不仅支持有多个机构管理属性时对云存储数据的安全删除,并实现了云数据的细粒度访问。此外,该方案通过利用策略隐藏保护存储在云服务器中的访问策略的隐私。最后,通过撤销属性改变密文实现云数据删除,并通过区块链存储删除证明实现删除结果公开可验证和责任可追溯。实验仿真和对比分析表明,该方案在云存储数据删除方面具有较高的安全性,为云储存数据的删除提供一种实用方案。     

改进的云计算环境下数据确定性删除模型

针对云计算环境下用户要通过云服务提供商进行数据管理,缺乏直接管理权限的情况进行研究,改进了利用分布式哈希表（DHT）网络特性实现云环境下数据确定性删除的方案,提出KDTPC模型,让数据拥有者在保留由密钥派生树生成的加密密钥的同时,也保留提取出的部分密文,并且在分发密钥时去掉计算最小树密钥集合的步骤。该方案可以加大用户对云中数据的控制,增强密文抗暴力攻击的能力,在保证安全性能不降低的前提下减少时间开销。     

云存储环境下生命周期可控的数据销毁模型

用户数据在云存储环境下缺乏有效的数据销毁机制,其数据安全性在生命周期内面临威胁,销毁时间受控,大大限制了云存储服务的发展。为此,提出一种云存储环境下生命周期可控的数据销毁模型。首先,通过函数变换处理明文生成密文和元数据,避免复杂的密钥管理;其次,为提高数据销毁的可控性,设计一种基于时间可控的自销毁数据对象,使得过期数据的任何非法访问都会触发数据重写程序对自销毁数据对象进行确定性删除,从而实现生命周期可控的数据销毁功能。分析及实验结果表明,该方案在保护数据安全的同时,能够有效地销毁数据,增强数据销毁的灵活性、可控性,且具有较低的性能开销。     

云存储安全技术研究进展综述

云存储服务涉及大量的用户隐私数 据,因此其安全性和隐私性至关重要。为此,本文针对云存储的重复数据删除、隐藏存储、 数据加密与密文搜索以及数据完整性审计４个方面,介绍当前云存储安全技术研究的进 展, 并探讨提高商业云存储系统的安 全性和隐私性的未来研究方向。 其中,云存储的可重复数据删除技术旨在同时对抗文件识别攻击等多种攻击,减少额外 服务器开支,并提高用户收益。隐藏存储技术采用模块化结构和异步机制等方法降低 云存储系统的计算量,并提高其安全性和可扩展性。云存储的数据加密和密文搜索在传统加 密的基础上,基于密文策略属性的加密技术实现,提供密文搜索,防止用户身份隐私的泄露 。数据完整性审计系统针对用户密钥泄露等安全问题,旨在为用户提供安全、高效和支持审 计的存储服务。     

云存储中文件加密存储和删除方法研究

在云存储服务中,文件的安全存储和删除是用户最关心的问题之一,已成为云存储研究的重点.针对云存储系统中文件的管理方式和不能彻底删除,可能会导致文件泄露的问题,设计了基于策略的文件加密存储和安全删除机制.该机制引入了数据密钥和控制密钥,通过多级密钥管理有效抵御了共谋攻击.策略用于访问控制密钥,策略撤销时删除相应的控制密钥,从而实现文件的安全删除.理论分析和仿真实验表明,与原有方法相比,该机制增加了云存储环境下文件的安全性,且减小了空间和时间开销.     

云存储中高效密文检索的中文数据加密方案

数据加密是确保云存储数据安全的主要技术,高效的密文检索技术对于提高密文检索效率和减小存储开销起到了决定性作用。大多数已有的基于密文检索的中文数据加密方案需要上传密钥,增加了密钥泄漏的风险。在密文检索过程中,对于关键字的匹配,一些方案需要多次对密文解密,严重降低了密文检索的效率;另一些方案构建了大量的索引文件,浪费了云存储空间。文中提出了一种能兼顾检索效率和存储开销的中文数据加密方案,其在数据加密阶段利用了数据分块随机排序和标号向量加密技术,在密文检索阶段配合构建的索引向量文件对密文进行类明文检索。在整个过程中不需要将密钥上传至云服务器,建立索引向量文件所消耗的存储空间也小于其他基于索引的方案。实验表明,本方案在检索效率和存储开销上优于其他两种方案,并且能在耗费较少时间和存储空间的情况下准确地找到用户存储的数据。     

一种混合云环境下基于Merkle哈希树的数据安全去重方案

重复数据删除技术是云存储系统中一种高效的数据压缩和存储优化技术,能够通过检测和消除冗余数据来减少存储空间、降低传输带宽消耗。针对现有的云存储系统中数据安全去重方案所采用的收敛加密算法容易遭受暴力攻击和密文计算时间开销过大等问题,提出了一种混合云环境下基于Merkle哈希树的数据安全去重方案MTHDedup。该方案通过引入权限等级函数和去重系数来计算去重标签,高效地实现了支持访问控制的数据安全去重系统;同时通过执行额外的加密算法,在文件级和数据块级的数据去重过程中构造Merkle哈希树来生成加密密钥,保证了生成的密文变得不可预测。安全性分析表明,该方案能够有效地抵制内部和外部攻击者发起的暴力攻击,从而提高数据的安全性。仿真实验结果表明,MTHDedup方案能有效地降低密文生成的计算开销,减少密钥的存储空间,而且随着权限集数目的增加,性能优势将更加明显。     

基于RCE的云存储动态所有权管理数据去重方案

数据去重技术在云存储中应用广泛,通过存储数据的一个副本节省存储空间、降低通信开销。为了实现安全的数据去重复,收敛加密以及其很多变体相应被提出,然而,很多方案没有考虑所有权改变和所有权证明（PoW）问题。提出一种安全高效的动态所有权管理去重方案,通过更新组密钥对密钥密文进行重加密实现云用户所有权撤销后的管理问题,阻止撤销所有权的用户正确解密密文,构造了基于布隆过滤器的所有权证明,提出延迟更新策略进一步降低计算开销。分析和实验表明,该方案具有较小的开销,在动态所有权管理中是有效的。     

Secure and effective assured deletion scheme with orderly overwriting for cloud data

Due to the characteristics of distribution and virtualization, cloud storage is providing almost limitless storage services. Many users choose to upload data to the cloud to reduce storage burden, but the confidentiality of data is also at risk. When the cloud data must be deleted, the assured deletion of the data becomes a crucial problem. Assured deletion can preserve the confidentiality of the users data, and it is also an essential component of cloud storage services. In this paper, a secure and effective assured deletion scheme with orderly overwriting (SEAD-OO) is proposed. The scheme uses ciphertext-policy attribute-based encryption to achieve fine-grained access control and data sharing. To solve the problem of ciphertext left in the cloud after deleting the keys, we introduce physical deletion and logical deletion. Blockchain is introduced to ensure the validity and traceability of deletion. By comparing with related schemes, the proposed SEAD-OO is proved to be versatile. Theoretical analysis and experiments show that the scheme is safe and effective, and it provides a practical method for the assured deletion of cloud data.

     

群组内基于区块链的匿名可搜索加密方案

公钥可搜索加密技术不仅可以保护云存储中用户的数据隐私,还可以提供数据在不解密的条件下进行密态数据搜索的功能。针对群组内用户进行密文安全搜索的需求,本文以群组为单位使用基于身份的广播加密进行数据的加密与密钥封装,以基于身份的可搜索加密构造关键词密文及关键词陷门,提出了一种群组内的公钥可搜索加密方案,保证了只有群组内的授权用户才可以进行安全搜索并解密数据。此外,为保护用户的身份隐私,通过构造匿名身份,避免了因云服务器好奇行为而造成的用户身份泄露问题。同时,在按需付费的云环境中,为了防止云服务器向用户返回部分或不正确的搜索结果,文章结合区块链技术,使用区块链作为可信第三方,利用智能合约的可信性,在用户验证搜索结果正确后向云服务器支付搜索费用,解决了用户与云服务器之间的公平支付问题。并加入了违规名单机制,防止恶意用户对系统可用性造成影响。在安全性方面,通过基于判定性双线性Diffie-Hellman问题与判定性Diffie-Hellman问题进行安全性分析,证明了在随机谕言机模型与标准模型下方案满足关键词密文与关键词陷门的不可区分性。最后,通过功能对比表明本方案有较强的实用性,利用Charm-crypto密码库对方案进行效率对比,其结果表明本方案与其他相关方案相比具有较低的计算以及通信开销。     

基于ECC与同态加密的加密算法

针对目前RSA(Rivest-Shamir-Adleman)同态加密方法计算效率低、公钥尺寸大、计算复杂度高的缺点,结合ECC(elliptic curve cryptography)与同态加密方法,提出一种改进的同态加密算法。在椭圆曲线加密算法的基础上,使用不同的私钥生成公钥并构造乘法同态加密方法,通过公钥对嵌入椭圆曲线中的点集加密并上传密文到云端。理论分析与实验结果表明,相对于目前的同态加密方法,改进后的加密算法在保证安全性的同时,解决了公钥尺寸大和计算复杂度高的问题,可直接对云中密文操作无需解密成明文。     

云计算中的标准模型下基于证书混合加密方案

随着云计算的快速发展,数据安全已成为云安全的一个关键问题,尤其是云中存储和传输的数据量巨大,对安全性要求较高。另一方面,基于证书密码体制克服了传统公钥密码体制的证书管理问题及基于身份密码体制的密钥托管问题,为构造安全高效的PKI提供了新的方法,但现有基于证书加密方案大都采用双线性对构造,计算效率较低。针对云计算环境,基于判定性缩减Diffie-Hellman难题,提出了一个不含对运算的基于证书混合加密方案,分析了安全性和效率。该方案是建立在密钥封装算法、对称加密算法、消息认证码算法基础上的一次一密型加密方案。分析表明,该方案在标准模型下可以抵抗适应性选择密文攻击,计算效率较高,适合于对云计算中安全性要求较高的长消息的加密。     

基于布隆过滤器所有权证明的高效安全可去重云存储方案

可去重云存储系统中一般采用收敛加密算法,通过计算数据的哈希值作为其加密密钥,使得重复的数据加密后得到相同的密文,可实现对重复数据的删除;然后通过所有权证明（PoW）,验证用户数据的真实性来保障数据安全。针对可去重云存储系统中所有权证明时间开销过高导致整个系统性能下降问题,提出了一种基于布隆过滤器进行所有权证明的高效安全方法,实现用户计算哈希值与初始化值的快速验证。最后,提出一种支持细粒度重复数据删除的BF方案,当文件级数据存在重复时进行所有权证明,否则只需要进行局部的文件块级数据重复检测。通过仿真对比实验,结果表明所提BF方案空间开销低于经典Baseline方案,同时时间开销低于经典Baseline方案,在数据文件越大的情况下性能优势更加明显。     

基于密文策略属性加密的云存储访问控制方案

针对现有方案存在的访问策略公开、密文存储开销较大的问题,提出一种支持策略隐藏且固定长度密文的云存储访问控制方案,并在安全模型下证明方案可抵抗选择明文攻击。方案中用户私钥由多个授权机构共同生成,中央授权机构不参与生成任何主密钥与属性私钥;访问结构隐藏在密文之中,恶意用户无法通过访问结构获取敏感信息。此外,方案实现了固定密文长度,并且加密时的指数运算和解密时的双线性对运算次数均是固定值。最后,理论分析和实验结果表明该方案在密文长度和加解密时间上都明显优于对比方案。     

高效且可验证的多授权机构属性基加密方案

移动云计算对于移动应用程序来说是一种革命性的计算模式,其原理是把数据存储及计算能力从移动终端设备转移到资源丰富及计算能力强的云服务器.但是这种转移也引起了一些安全问题,例如,数据的安全存储、细粒度访问控制及用户的匿名性.虽然已有的多授权机构属性基加密云存储数据的访问控制方案,可以实现云存储数据的保密性及细粒度访问控制;但其在加密和解密阶段要花费很大的计算开销,不适合直接应用于电力资源有限的移动设备;另外,虽然可以通过外包解密的方式,减少解密计算的开销,但其通常是把解密外包给不完全可信的第三方,其并不能完全保证解密的正确性.针对以上挑战,本文提出了一种高效的可验证的多授权机构属性基加密方案,该方案不仅可以降低加密解密的计算开销,同时可以验证外包解密的正确性并且保护用户隐私.最后,安全分析和仿真实验表明了方案的安全性和高效性.