基于隐藏分类算法的电网隐私数据多层级加密研究

为了有效解决电网隐私数据传输路径信息容易受到攻击和泄露，导致数据传输安全性下降问题，提出基于隐藏分类算法的电网隐私数据多层级加密方法。利用二态非透明谓词改变电网隐私数据传输路径形式获得相应的控制流。对所获取的控制流展开平展化处理并混淆其逻辑顺序，采用分支混淆算法隐藏经混淆处理后的路径信息。在电网传输路径信息隐藏的基础上，利用k-means算法将不同传输路径上的隐私数据分为电力数据和用户数据2个层级，采用RC6算法和Fiestel算法实现电力数据和用户数据的加密处理，结合多级身份验证方案实现电网隐私数据的多层级加密。实验结果表明，这种方法的电网隐私数据加解密效率高、空间占用低、能耗低、安全性高，电网隐私数据加密效果好。     

基于整数多项式环的全同态加密算法

为确保云计算环境下用户数据的安全性,利用同态加密算法对数据和加密函数的隐私保护功能,设计一种基于整数多项式环的全同态加密算法。该算法包括同态算法和重加密算法,前者针对明文数据进行加密,后者针对密文数据进行二次加密。分析结果表明,该算法的计算复杂度为O(n5),低于理想格全同态加密算法。     

面向云数据库服务的隐私字符串加密查询方案

面向云数据库的字符串型隐私信息的加密查询问题,提出了一个有效解决方案。为了确保字符串数据在不可信云数据库中安全性,在客户端,首先对其进行加密并为其构建特征索引。特征索引通过子字段划分、子字段值域分区、分区标识符分配等步骤,能有效地获取字符串的关键特征,而丢弃非关键特征,具有很好的安全性和有效性。然后,数据查询时,方案将定义在隐私字段上的用户查询转换为定义在索引字段上的新查询,使其可以在云数据库上正确执行,而无需解密数据,有效地提高了查询效率。最后,理论分析和实验评估验证了方案的安全性、有效性、高效性和灵活性。     

支持浮点运算的高效并行全同态加密算法

云计算的快速发展在给人们带来便利的同时,其 隐私安全问题也备受关注。结合全同态加密算法,实现直接对密文的运算,是解决隐私安全问题的一种可行方案。但目前大多同态算法支持的数据类型有限,难以有效应用于实际环境。鉴于此,提出一种支持浮点运算的全同态加密算法,以及基于Spark环境的并行算法,并分析了算法的安全性和实际性能。实验结果表明,基于Spark的并行浮点数全同态加密算法支持整数和浮点同态运算,在4节点16核心的集群中 能够达到3.9的整体加速比,能有效减少数据加密和密文运算的时间,满足云计算环境中对大规模浮点数据进行高效同态加密的需求。     

基于加密数据库的快速查询方法研究

为保护用户的隐私,企业通常会将重要信息加密后再向数据库中存储。但使用普通加密策略加密后的数据不能直接进行比较和运算操作,当需要查询特定数据时,必须将所有密文数据下载到本地并解密。这种机制的查询速度非常慢,不具有实用性。针对关系型数据库,设计了支持快速查询的加密模型,并实现了模型中使用的三种加密算法,分别为确定加密算法、保持有序加密算法、同态加密算法等。将输入的明文数据使用三种算法加密后分别存储到数据库中,查询时该模型可根据查询语句的类型来匹配数据库中相应的密文数据,进而支持在加密数据库中可直接对密文进行比较和运算,提高对加密数据库的查询速度。     

基于双向防御的网络大数据无损加密算法仿真

针对传统方法未对加密过程进行约束,导致加密后的网络大数据易受到入侵.提出基于双向防御的网络大数据无损加密算法.将隐私数据源变成数值并按照所处方位排序,同时把排序完毕的方位数据划分成桶,优化其分布均匀性,增大每个桶中点的数目但低于设定阈值,使用保护序加密算法把桶中的数据实行加密,并保证加密后数值的大小顺序和原始一致,把数据隐私加密过程约束成加密函数的运算,在此基础上,建立大数据动态安全SAT双向防御模型,规范用户数据,判断网络外来数据的安全性,实现网络大数据的无损加密.实验结果表明,所提方法能够有效避免网络大数据隐私的泄露,网络大数据检索效率、加密效率较高,并且具有显著的防入侵性能,且加密后数据安全可靠性较高.     

数据库敏感字段的加密研究

为了使敏感数据在存储期间的机密性得到有效保障,在分析数据库加密粒度的基础上,提出一种基于AES的加密算法对敏感字段进行加密存储,并针对密钥的隐蔽性提出建议,从系统存储层上保证数据的安全性。     

一种字符型数据加密算法研究

针对字符型数据的加密提出一种利用对偶编码函数实现对数据库中的字符型数据进行加密的方法,通过对数据库中字符型的关键信息进行对偶编码,在改进的关系中存储加密后数据和增加存储特征值字段,在查询中利用两阶段查询算法实现对加密数据的查询。实验结果表明,这种算法对字符型数据的加密存储具有良好的安全性,对加密数据的查询具有高效的性能,并且算法实现简单。     

数据库字段安全分级的加密方案

将数据库中关键敏感字段根据其安全需求分为不同级别,用对称加密算法对关键敏感字段分级别加密,其数据密钥采用椭圆曲线加密算法保护。该方案将对称加密算法、椭圆曲线公钥加密算法和单向函数有机结合,实现了用户使用权限和关键敏感字段的安全级别的关联。用该方案建立的加密数据库,不仅可以保证敏感数据的机密性和完整性,而且节省大量存储空间和支持分级别权限访问,保证了数据库的高效可用性。     

煤矿安全监控系统数据加密技术

针对《煤矿安全监控系统升级改造技术方案(征求意见稿)》对安全监控系统数据加密存储的要求,研究了数据库加密技术,测试并对比了DES、RSA、同态、二进制序列化4种加密算法的性能,提出了一种适用于煤矿安全监控系统、针对不同字段类型采用不同加密算法的数据加密方案,实现了对安全监控系统数据的安全、快速加密存储。     

基于多项式函数和隐私保护策略的多关键字检索算法

针对一般检索算法在云计算环境下对大量加密数据不能有效进行多关键字检索的问题,提出了一种多项式函数结合隐私保护策略的检索算法,该算法可以进行有效的多关键字排列检索。首先,提出了一种基本策略,利用多项式函数隐藏加密的关键字;然后,寻找一种可以进行有效多关键字排列检索的模式。为了增强检索的保密性,提出了一种隐私保护策略,利用安全内积方法保护检索多关键字的私密性。最后,使用Enron电子邮件数据集作为实验数据库,分别在索引时间成本、暗门生成时间成本和查询时间方面评估了本文算法的检索和保密性能,实验结果表明,本文算法可在云计算中进行高效的加密多关键字排列检索。     

基于IC协议的分块加密方案及其应用

快递面单泄密问题在给个人带来安全隐患的同时,也制约着快递企业的快速发展。针对快递面单隐私保护进行了研究。将基于身份的加密体制（BF-IBE）、权限设计思想及二维码技术相结合,设计了一种分块加密方案,采用一种新的用户私钥分发协议（IC协议）来解决密钥管理问题。将分块加密方案应用于快递隐私保护领域,设计了新型隐私面单与快递业务流程。结果分析表明,分块加密方案所采用的IC协议无须求逆运算,双线性对运算有效降低,便于密钥管理。在加解密效率上分块加密方案与BF-IBE相当,安全性基于椭圆曲线上的离散对数问题,应用于快递领域能有效保护用户隐私,可推广至其他有分块加密需求的领域。     

基于属性基加密的区块链数据共享模型

为确保当前区块链数据共享机制中的隐私保护及数据安全,受属性基加密技术能够有效实现云上数据安全共享与访问控制的启发,提出了基于属性基加密的区块链数据共享模型.该模型基于Waters所提出的密文策略属性基加密(CP-ABE)方案,首先,在私钥生成阶段,数据使用方委托多个节点参与联合计算并存储部分私钥,其他数据使用者则不可获取完整密钥,从而提升了私钥的生成效率;其次,为防止密钥滥用及算法中参数的管理,定义了一种密钥传递事务数据结构,实现了CP-ABE算法的可追责性;最后,通过构建具有链上链下协同计算与存储功能的共享链,实现了属性基加密与区块链系统的有效融合.安全性分析和实验仿真结果表明,所提模型在密钥生成计算效率和实际业务场景方面有一定的优化,满足工程应用的需要.     

基于同态加密和区块链技术的车联网隐私保护方案

为了解决传统车联网设备安全性相对较低可能威胁到用户隐私的问题,提出了一种基于同态加密和区块链技术的车联网隐私保护方案。此方案将由二级节点组成的验证服务添加到所提模型中,以实现模型中角色的权限控制。为了记录车联网设备信息,设计基于同态加密（HEBDS）新的块数据结构,使隐私数据可以经过 Paillier 加密算法处理后再写入区块,并由获得记账权的网关节点写入区块链网络。该方案实现了数据在密文状态下的处理,弥补了区块链网络中全部数据公开的不足。通过对该方案的安全性分析,证明此方案具有不可伪造、隐私数据安全等特性。该方案通过对隐私数据的同态加密处理再上传区块链网络,实现隐私数据以密文状态分发、共享和计算,比传统车联网模型更能有效保护用户隐私。     

Android用户隐私保护系统

随着移动互联网的快速发展,手机作为移动互联的重要终端其所受的安全威胁已不亚于传统PC。文章针对目前手机用户的隐私信息(如通讯信息、短信息、通话记录、相册、文件等)泄露这一用户最为关心的问题,在目前主流的手机操作系统Android OS下设计并实现一个用户隐私保护系统。其主要研究和解决Android系统下的恶意进程识别和隐私数据加密两个问题,通过设计黑白名单授权访问隐私数据和实时监控每个进程以及用AES、MD5等算法加密隐私数据,从而达到保护用户隐私的目的。     

基于分解和加密的外包数据库隐私保护

目前基于全部数据加密的外包数据库服务不能有效平衡数据处理性能与数据隐私保护之间的关系。针对该不足,提出一种基于单个外包数据库服务器的隐私保护方法,通过加密和分解关联隐私约束规则最大限度地减少加密属性,实现最小加密属性分解的近似算法,并给出基于元数据的查询分解方法,实现查询处理。理论分析表明,该方法能实现外包数据的隐私保护,又能较好地改善外包数据的查询性能。     

面向云数据库的属性基加密和查询转换中间件

针对云数据库租户隐私数据的加密和查询问题,提出并实现了一种面向云数据库的属性基加密（ABE）和查询转换服务中间件。首先,服务中间件的加解密部件对租户的对称密钥进行属性基加密,生成密文并保存;其次,服务中间件的查询转换部件对查询语句进行转换,使其可在加密后的数据库上正确执行;最后,租户的隐私数据经过对称加密后保存到云数据库。实验结果表明,与未加密数据库的数据写入和查询时间相比,加密数据库的写入时间与其相当,按照查询语句的复杂程度,查询时长增加10%~150%不等。理论分析表明,所采用的代理解密方案是安全的,与传统的基于密钥策略的属性基加密（CP-ABE）方案相比,代理解密方案在时间复杂度上更具优势。     

加密技术在航天器仿真平台数据库中的应用

从提高数据的安全性出发,对航天器仿真平台中的数据库加密技术进行研究。详细论述数据库的加密算法及其算法实现的主要流程,并给出了某航天器仿真平台数据库管理系统加密实例;同时还阐述了密钥管理,加密解密对系统功能的影响。该研究结果对保证航天器仿真数据的安全具有一定的实用价值。     

利用时间戳和结构变换进行数据库加密

为了有效地提高数据库系统的安全性,提出通过逻辑层面上二维表中字段数据映射为矩阵元素的结构化变换方法来实现物理层面数据的保密,从一个全新角度对数据库加密方法进行了研究,提出了一种结构化加密的概念、理论与方法。这是不同于普通数据加密而是专门面向数据库结构化特点的的全新加密理念,在方兴未艾的数据库安全领域进行了大胆尝试。