基于BSSEVD的可搜索加密方案原型系统设计与实现

针对大型数据集条件下，安全索引文件过大而导致可搜索加密方案的关键字搜索时间复杂度过高、效率低的问题，提出了大型数据集下支持布尔搜索的可搜索加密方案(BSSEVD).方案采用三层间接寻址块状存储安全索引的方法优化安全索引存储结构，通过增加关键字交集安全索引解决多关键字布尔搜索导致的泄露增加问题.并在该方案基础上，设计与实现可搜索加密方案原型系统.该系统主要包括文件预处理模块、初始化模块和关键字搜索模块等三大模块.通过实验测试对系统的性能进行分析，实验结果表明该方案计算效率得到了较大的提升.     

基于词嵌入的云存储可搜索加密方案

【目的】提出基于词嵌入的云存储可搜索加密方案,视图解决云储存的加密数据的管理,并高效地检索加密数据这一难题。该方案的优势在于克服了加密方案不能进行语义搜索的难题。【方法】通过建立高维关键词的词嵌入,增加语义距离扩展关键词集的方式建立安全索引,并用伪随机函数对私钥和关键词进行安全保护。【结果】此设计方案既保证了数据存储的安全性,又提供了数据检索的灵活性,安全检索模型避免了用户检索过程中关键信息的泄露。【结论】采用全同态加密验证了方案的有效性。在维基百科数据集上进行测试表明维度越高的词嵌入搜索精确率越高,同时开销也随之增大。
     

基于词嵌入的云存储可搜索加密方案

【目的】提出基于词嵌入的云存储可搜索加密方案,视图解决云储存的加密数据的管理,并高效地检索加密数据这一难题。该方案的优势在于克服了加密方案不能进行语义搜索的难题。【方法】通过建立高维关键词的词嵌入,增加语义距离扩展关键词集的方式建立安全索引,并用伪随机函数对私钥和关键词进行安全保护。【结果】此设计方案既保证了数据存储的安全性,又提供了数据检索的灵活性,安全检索模型避免了用户检索过程中关键信息的泄露。【结论】采用全同态加密验证了方案的有效性。在维基百科数据集上进行测试表明维度越高的词嵌入搜索精确率越高,同时开销也随之增大。     

属性盲化的模糊可搜索加密云存储方案

为保护基于属性的密文策略（ciphertext-policy attribute-based encryption,CP-ABE）可搜索加密云存储机制中数据使用者的属性隐私,实现云存储模糊可搜索加密,该文提出一种属性盲化的模糊可搜索加密云存储（attribute blinding fuzzy searchable encryption cloud storage,ABFSECS）方案.数据使用者的每个访问属性被随机盲化,再聚合为一个完整的盲化属性.通过关键字索引集和数据使用者生成的关键字陷门的匹配计算,实现了模糊可搜索加密云存储机制.利用云服务器的强大计算资源,引入预解密操作,减少了数据使用者的计算时间开销.安全性分析表明,ABFSECS方案具有不可伪造性,可抵抗数据使用者与云存储服务器间的共谋攻击,不会泄露数据使用者的属性隐私信息.      

基于以太坊的格上属性基可搜索加密方案

提出了一种基于以太坊的安全、灵活、高效的格上属性基可搜索加密方案.方案基于格密码体制提出,解决了传统基于双线性配对技术的属性基可搜索加密方案存在的不可抗量子攻击安全问题.方案使用基于以太坊技术的分散存储方法解决了传统云存储系统中单点故障问题,并且方案中数据拥有者代替私钥生成器为用户生成私钥,这避免传统方案由于密钥托管问题造成的密钥滥用以及隐私泄露.采用以太坊的智能合约解决了以往属性基可搜索加密方案中云服务提供商不可信情况下关键字搜索结果的可靠性问题.与传统属性基可搜索加密方案相比,方案不仅可实现对加密关键字的细粒度检索,并且可抵抗量子攻击,增强了方案的安全性.在容错学习问题(learning with errors,LWE)假设下,证明了方案的安全性.     

可搜索加密的安全性研究进展

可搜索加密是一种在云计算和大数据环境下解决数据安全和隐私保护问题的关键技术，其允许用户在不解密的情况下，对加密数据进行安全搜索。然而，近年来针对可搜索加密的攻击研究层出不穷且破坏了安全搜索的功能。为了深入理解可搜索加密的安全性，对可搜索加密的安全性研究进展进行梳理和探讨。可搜索加密主要分为公钥可搜索加密和对称可搜索加密。首先介绍了公钥可搜索加密的概念，现有公钥可搜索加密方案面临着用户隐私、关键词猜测攻击和密文关键词等值测试等严峻的挑战，并给出具体的解决思路与方法。进一步阐述了对称可搜索加密的安全模型，对称可搜索加密方案的攻击方法和防御方法。最后，讨论了可搜索加密需进一步研究的问题和未来发展方向。     

云服务器中基于同态加密的关键词检索方案

针对云服务器中海量密文文件的存储与检索需求,基于错误学习(learning with errors,LWE)问题以及近似最大公约数(approximate greatest common divisor,AGCD)问题设计一种新型同态加密方案,并通过建立加密关键词索引提出了新的检索方案.安全性分析与实验测试表明,方案可有效保护用户数据在存储与检索阶段的隐私,与传统的密文检索方案相比,具有较高的检索效率及准确性.     

基于椭圆曲线加密的多关键词可搜索加密方案

针对用户在使用云端数据过程中遇到遍历速度过慢和数据安全性过低的问题,对关键词可搜索加密技术进行改进;将椭圆曲线加密(elliptic curve cryptography, ECC)机制与多关键词可搜索加密方案相结合,在可搜索加密过程中用椭圆曲线对关键词进行编码、加密以及解密处理,同时对关键词进行相关性分数计算,根据分数选择最符合查询要求的文档,使用倒排序索引结构,提高遍历速度;从数据集文件中提取关键词,在虚拟机上进行实验。结果表明,基于ECC的多关键词可搜索加密方案既能减少关键词陷门的生成时间,又能提高检索效率,保证检索文件的高效性以及安全性。     

支持多用户的高效前向安全可搜索加密方案

大多数已有的前向安全可搜索加密方案主要针对单用户环境,本地存储的关键词状态使得这些方案无法有效拓展到多用户环境;同时支持多用户检索的前向安全方案较少,且需要增设可信的代理服务器,带来了额外的开销,实用性不足。针对目前缺乏实用的多用户前向安全可搜索加密方案的问题,基于一个双链索引结构,设计了满足前向安全和支持多用户检索且无需增设代理服务器的可搜索加密方案(EMFS)。该方案中,双层索引结构由主链索引和侧链索引组成,其中主链索引由陷门单向函数和全局状态生成,不依赖于各个关键词的单独状态,从而避免了关键词状态在多用户间的同步问题;侧链索引采用流密码的方式生成,提高了搜索效率。并将EMFS方案与3个现有的单用户前向安全方案(Sophos、FAST、BESTIE)进行对比实验,实验结果表明EMFS方案有良好的拓展性和实用性:(1)EMFS方案以合理的搜索性能代价实现了支持多用户检索的拓展;(2)EMFS方案尤其适合匹配文件数较大的数据集;(3)EMFS方案具有客户端存储开销小的优势。     

基于动态重加密的云计算存储平台权限撤销优化机制

针对云存储服务中用户访问权限撤销计算与带宽代价过大、复杂度过高等问题。以密文策略的属性加密体制(CP-ABE)的密文访问控制方案作为理论背景,设计出一种基于动态重加密的云存储权限撤销优化机制,即DR-PRO。该机制利用(k,n)门限方案,将数据信息划分成若干块,动态地选取某一数据信息块实现重加密,依次通过数据划分、重构、传输、提取以及权限撤销等子算法完成用户访问权限撤销实现过程。通过理论分析与模拟实验评估表明,在保证云存储服务用户数据高安全性的前提下,DR-PRO机制有效降低了用户访问权限撤销的计算与带宽代价,其性能效率得到了进一步优化与提高。     

支持邻接关系查询的图结构密文搜索方案

现有的密文搜索方案不支持复杂数据结构,因此,提出一个针对图结构的密文搜索模型,给出其算法的形式化定义及安全模型.利用矩阵结构的加密索引提出一个支持邻接关系查询的图结构密文搜索方案,给出了方案算法的具体描述,并对安全性与效率进行分析.方案使用伪随机函数和伪随机置换,保证了用户的图数据和索引信息不被泄露,并通过现实模型实验和理想模型实验的方法进行安全性证明.对比传统密文搜索方案,该方案支持更加灵活的查询,并拥有更高的效率,在大数据环境下拥有广泛的应用前景.     

基于生物信息的可验证公钥可搜索加密协议

可搜索加密保证了加密云数据的可检索性,然而提供云服务的一方并不是完全可信的,利益驱使其不诚实地执行搜索或恶意隐瞒数据泄露,因此对加密搜索结果进行验证是非常必要的。结合已有的研究成果,得到了一个可验证公钥可搜索加密协议模型。从此模型出发,利用布隆过滤器建立搜索结构,利用基于生物信息的加密技术建立访问控制,利用双线性签名技术等建立认证,实现了基于生物特征的公钥可搜索加密协议的可验证性,最后对其正确性和安全性进行了证明。验证结果表明该方案在一定程度上保证了加密搜索的安全性和搜索结果的可验证性。     

基于后缀树的基因数据可搜索加密方法

为保障用户免遭侵犯隐私的风险,提出了一种特别支持基因数据的可搜索加密方法.针对目前密文搜索方案大多数仅支持通过关键字进行搜索,而无法用于不含关键字的基因数据的问题,利用后缀树和伪随机函数等密码学原语构建安全索引,实现对密文基因数据的任意子字符串搜索.安全性证明该方法满足动态自适应安全,利用理论分析和真实数据对效率进行测评.该方法可以对基因数据进行高效安全的任意子字符串搜索,保护数据完整性和隐私性,在个性化医疗大众化的环境下具备广阔的应用前景.     

基于Paillier和PSI的多关键字可搜索加密方案

围绕多关键字的高效密文搜索和数据安全性保障问题,展开分析与研究,基于同态加密和私有集合交集技术,提出一种面向多关键字的高效的保护搜索模式的可搜索加密方案.该方案使用随机数填充和Paillier同态加密方法构造安全索引和陷门,保护了索引隐私和陷门隐私,进而保护了搜索模式;该方案通过私有集合交集技术进行连接多关键字搜索,搜索中只使用到了乘法和指数运算,与其他方案相比大大提高了效率;安全性和性能分析表明,该方案具有可搜索加密的语义安全性,可以高效地实现对密文的多关键字搜索,且具有良好的计算代价.     

基于区块链的电子病历共享与可验证方案

为解决传统电子病历存储方案共享难、数据易篡改和隐私泄露问题,为此构建一种基于区块链的电子病历可搜索加密存储、高效共享与可验证方案。通过使用简洁非交互零知识证明(zero-knowledge succinct non-interactive arguments of knowledge, zk-SNARKs)构建用户身份认证系统,提高用户身份的隐私性,匿名性。通过提出基于改进Merkle树的格可搜索加密方案,实现电子病历的可搜索加密与验证方案;并在此基础上通过智能合约构造搜索方案的双重验证。通过将相应的加密数据外包到星际文件系统(interplanetary file system, IPFS)以降低存储成本。通过实验对加密算法性能、智能合约时间和花费开销、链下存储性能进行仿真测试。验证了该系统能够满足电子病历系统应用需求,并提高了数据完整性、搜索效率性和身份保密性。     

混合云模式下数据安全存储方案

针对混合云模式下数据安全存储与共享使用的问题,提出一种适用于混合云模式下的高效数据安全共享方案,该方案采用密文策略的属性基加密机制加密数据,通过私有云将密文数据存储在公有云上;移动用户访问云数据时,采用匿名密钥协商技术和委托加解密方法,保证用户对数据的快速访问.实验结果表明,本方案能够保证公有云上数据的安全存储,支持细粒度的访问控制,同时将大部分解密计算委托给私有云,减少移动云用户访问云数据的处理时间,使得其加解密时间为恒定值,不会随着属性的增多而线性增长.