支持隐私保护的可验证云端数据分享方案

随着移动互联网技术的飞速发展,海量数据将存储在远程云服务器,由此带来外包云存储敏感数据的搜索与安全共享问题。基于椭圆曲线设计公钥可搜索加密算法,提出云存储系统中支持隐私保护的可验证数据分享方案。在该方案中,数据发送方结合消息认证码技术,使用自己的私钥和数据接收方的公钥产生关键词对应的密文,数据接收方结合消息认证码技术,使用自己的私钥和数据发送方的公钥产生搜索陷门,从而云服务器可以对关键词密文和搜索陷门进行快速匹配测试。该方案可保证云端存储数据的机密性,实现对外包云存储数据的可搜索功能,并在选择关键词攻击下满足密文不可区分性与搜索陷门不可区分性,抵抗内部关键词猜测攻击。此外,为防止云服务器出现恶意欺骗或返回不正确的搜索密文行为,引入云审计的设计思想,对存储在云端的密文数据进行完整性验证。性能分析与比较结果表明,该方案云端加密数据分享过程耗时仅为2.17 ms,与PEKS、PAEKS、dIBAEKS、CLEKS方案相比效率提升39.98%以上,更有利于部署在资源受限的智能终端设备。     

用户可动态撤销及数据可实时更新的云审计方案

随着云存储的出现,越来越多的用户选择将大量数据存储在远程云服务器上,以节约本地存储资源.如何验证用户远程存储在云端数据的完整性,成为近年来学术界的一个研究热点.虽然现已提出了很多云审计方案,但大多数方案都假设个人和企业在使用云存储系统的整个过程中,用户及其公私钥始终不变,且不能高效地对数据进行实时动态更新.为此,提出一种轻量级的支持用户可动态撤销及存储数据可动态更新的云审计方案.首先,该方案允许用户可高效地动态撤销（包括更换公私钥）,在用户撤销阶段,采用了多重单向代理重签名技术,新用户只需计算重签名密钥,而无需从云端下载数据再重新签名后上传到云端;其次,该方案能够保证数据可实时动态更新（插入、删除、修改）,通过在数据块的身份识别码中引入虚拟索引,数据动态更新时,只有被更新数据块的身份识别码发生变化,其余数据块的身份识别码保持不变;最后,在重签名阶段,云服务器代替新用户进行签名,在审计阶段,第三方审计者代表当前用户对存储在远程云服务器上的数据进行完整性验证,减轻了终端用户的计算开销及系统的通信开销（轻量级）.安全性分析和性能分析进一步说明,该方案是安全的和高效的.     

可验证的云存储医疗加密数据统计分析方案

为满足当前云存储医疗数据对敏感性、完整性以及统计分析可用性的需求,提出一种可验证的医疗加密数据统计分析方案。采用同态加密技术实现密文数据聚合并提高医疗数据的机密性,通过同态签名算法确保外包医疗加密数据的完整性。用户上传经过同态加密和签名的医疗数据到云服务器,云服务器在收到医疗数据分析中心的外包数据聚合请求后对密文医疗数据以及签名值进行聚合运算,并将相应结果返回给医疗数据分析中心,医疗数据分析中心验证云服务器外包同态加密数据聚合的完整性。在此基础上,医疗数据分析中心仅需使用私钥解密就能获得所有用户正确的原始医疗数据聚合结果,并据此进行统计分析。实验结果表明,该方案在医疗隐私大数据分析领域相对SPPDA等方案具有效率优势,医疗数据分析中心在验证数据完整性和分析聚合数据时计算开销保持恒定,与用户数量无关。     

具有私钥可恢复能力的云存储完整性检测方案

共享数据云存储完整性检测用来验证一个群体共享在云端数据的完整性,是最常见的云存储完整性检测方式之一.在云存储完整性检测中,用户用于生成数据签名的私钥可能会因为存储介质的损坏、故障等原因而无法使用.然而,目前已有的共享数据云存储完整性检测方案均没有考虑到这个现实问题.本文首次探索了如何解决共享数据云存储完整性检测中私钥不可用的问题,提出了第一个具有私钥可恢复能力的共享数据云存储完整性检测方案.在方案中,当一个群用户的私钥不可用时,可以通过群里的t个或者t个以上的用户帮助他恢复私钥.同时,设计了一个随机遮掩技术,用于确保参与成员私钥的安全性.用户也可验证被恢复私钥的正确性.最后,给出安全性和实验结果的分析,结果显示提出方案是安全高效的.     

基于MapReduce的云存储数据审计方法研究

云存储是一种新兴的网络存储技术,它是云计算提供的一个重要服务。云存储因其快速、廉价和方便而广受云用户喜爱。然而,它也给云用户的外包数据带来了许多安全问题。其中一个重要问题就是如何确保半可信云服务器上数据的完整性。因此,云用户和云服务器亟需一个稳定、安全、可信的数据审计方法。随着大数据时代的到来,传统数据审计方案批量处理云环境下海量数据的效率不高;并且,随着移动客户端的流行,传统数据审计方案带给用户的在线负担太过繁重。因此,提出一种基于MapReduce编程框架的云数据审计方案,使用代理签名技术将用户对数据签名计算代理出去,并且并行化处理数据签名和批量审计过程。实验结果表明,所提方法明显提高了批量审计的效率,增强了云存储服务的可用性,并且减轻了用户的在线负担。     

一种隐私保护的多副本完整性验证方案

为使用户能够及时判断云数据的完整性状态,并且在损坏小于一定程度时修复数据,提出一种隐私保护的多副本完整性验证方案.基于Parakh秘密共享方案设计多副本机制,保证数据的可取回性.将用户身份信息与可用数据隔离存储,通过存储认证码建立身份信息与拆分数据块之间的映射关系,使攻击者无法建立可用数据与用户之间的联系.基于多示证方的零知识证明思想,设计挑战-应答协议,使用户能及时判断云端数据是否完整,并确定出错的数据服务器.分析结果表明,该方案可提高用户存储空间的利用率,保护用户的身份隐私,较好地解决了云计算外包服务模式和云服务商可信性不易评估引起的数据问题.     

基于数据持有性证明的完整性验证技术综述

在云存储环境中,为确保用户数据的完整性和可用性,用户需要对存储在云服务器中的数据进行完整性验证。现有的数据完整性验证机制主要有两种：数据持有性证明（Provable Data Possession,PDP）与可恢复数据证明（Proof of Retrievability,POR）。重点讨论了基于PDP的云存储数据完整性验证机制。结合PDP验证机制特性,对PDP方案进行分类,并总结了各分类使用的关键技术;根据分类阐述了PDP方案的研究现状,并对典型方案在动态验证、批量审计、计算开销等几个方面进行了对比分析;讨论了基于PDP的云存储数据完整性验证机制未来的发展方向。     

一种支持完美隐私保护的批处理数据拥有性证明方案

数据拥有性证明技术是当前云存储安全领域中的一项重要研究内容,可使用户无须下载所有文件就能高效地远程校验用户数据是否完整存储于云服务器。现实中,用户趋向于委托第三方验证机构TPA代替自己来验证数据的完整性;然而,多数支持第三方公开审计的数据拥有性证明方案通常只考虑恶意服务器是否能够伪造标签或证明的问题,鲜有考虑恶意TPA可能会窃取用户隐私的情况。近几年,一些既针对服务器保证数据的安全性又针对TPA实现数据隐私保护的数据拥有性证明方案逐渐被提出,但多应用于单云服务器环境下;个别应用在多云服务器环境下可支持批量审计的方案,或者不能有效抵抗恶意云服务器的攻击,或者无法实现针对TPA的零知识隐私保护。因此,文中在Yu等工作的基础上,提出了一个多云服务器环境下支持批量审计的数据拥有性证明方案。所提方案既可保证针对恶意云服务器的安全性,还可实现针对TPA的完美零知识隐私保护。性能分析及仿真实验表明所提方案是高效且可行的。     

一种基于双线性对的云数据完整性验证算法

提出了一种用于验证云服务器上外包数据完整性的算法。通过引入双线性对, 由用户随机选择挑战数据发送给服务器, 云存储服务器返回生成的证据, 验证判定等式的均衡性即可知外包数据是否完整, 可信第三方的引入避免了纠纷的无法仲裁。算法可远程对外包数据实现无限次的完整性验证, 很好地兼顾了用户和云存储服务商的利益。     

细粒度云存储数据完整性检测方法

在云存储服务中,为了使用户能够方便快捷知道其所存在云端服务器上数据的完整性,提出了一种细粒度云存储数据完整性检测方法。将文件分割成文件子块继而分割成基本块,通过引入双线性对和用户随机选择待检测数据块能无限次检测数据的完整性,此外通过可信第三方的引入解决云用户和云供应商纠纷,实现云存储数据的公开验证性。然后给出了所提出方法的正确性和安全性分析,通过实验证明了该方法能较好地检测云存储数据的完整性。     

全生命周期的云外包数据安全审计协议

海量数据的产生给用户带来了极大的存储和计算负担,云服务器的出现很好地解决了这一问题,但数据外包给用户带来便利的同时,也引起了一些的安全问题。针对数据在外包过程中的安全性问题,结合经典的字符串相等检测协议和基于等级的默克尔哈希树（RMHT）算法,设计并实现了一种理论更简化、效率更高的全生命周期的云外包数据安全审计协议。该协议不仅可以保证外包存储数据的完整性,用户可以定期对数据的完整性进行审计;而且可以保证数据的安全迁移;此外,还可以防止恶意的云服务器保留迁移数据的副本,更好地保护用户的隐私。安全性分析和效率分析显示,该协议足够安全并较为高效,外包数据在整个生命周期的安全性将得到较好的保护。     

Towards Public Integrity Audition for Cloud-IoT Data Based on Blockchain

With the rapidly developing of Internet of Things (IoT), the volume of data generated by IoT systems is increasing quickly. To release the pressure of data management and storage, more and more enterprises and individuals prefer to integrate cloud service with IoT systems, in which the IoT data can be outsourced to cloud server. Since cloud service provider (CSP) is not fully trusted, a variety of methods have been proposed to deal with the problem of data integrity checking. In traditional data integrity audition schemes, the task of data auditing is usually performed by Third Party Auditor (TPA) which is assumed to be trustful. However, in real-life TPA is not trusted as people thought. Therefore, these schemes suffer from the underlying problem of single-point failure. Moreover, most of the traditional schemes are designed by RSA or bilinear map techniques which consume heavy computation and communication cost. To overcome these shortcomings, we propose a novel data integrity checking scheme for cloud-IoT data based on blockchain technique and homomorphic hash. In our scheme, the tags of all data blocks are computed by a homomorphic hash function and stored in blockchain. Moreover, each step within the process of data integrity checking is signed by the performer, and the signatures are stored in blockchain through smart contracts. As a result, each behavior for data integrity checking in our scheme can be traced and audited which improves the security of the scheme greatly. Furthermore, batch-audition for multiple data challenges is also supported in our scheme. We formalize the system model of our scheme and give the concrete construction. Detailed performance analyses demonstrate that our proposed scheme is efficient and practical without the trust-assumption of TPA.     

全委托的公共可验证的外包数据库方案

为解决可验证外包数据库方案存在的预处理阶段开销较大及不支持公共可验证的问题,提出了一个全委托的公共可验证的外包数据库模型.给出了模型的架构及交互流程,对模型进行了形式化定义,并给出了模型的正确性定义和安全性定义.利用双线性映射及可验证外包模幂运算协议,构建了一个全委托的公共可验证外包数据库方案,且给出了各个算法的详细描述,证明了方案的正确性和安全性.其安全性可规约为BDHE （bilinear diffie-hellman exponent）难题.与现有方案及不进行全委托计算的方案相比,全委托的公共可验证的外包数据库方案基于可验证外包模幂运算,将大量模幂运算外包给云处理,减小了数据拥有者的开销.理论与实验分析表明：该方案数据拥有者在预处理阶段所需的代价更低,效率更高,适于实际应用.此外,验证过程无需私钥参与,实现了公共可验证.     

Cloud data integrity checking with an identity-based auditing mechanism from RSA

Cloud data auditing is extremely essential for securing cloud storage since it enables cloud users to verify the integrity of their outsourced data efficiently. The computation overheads on both the cloud server and the verifier can be significantly reduced by making use of data auditing because there is no necessity to retrieve the entire file but rather just use a spot checking technique. A number of cloud data auditing schemes have been proposed recently, but a majority of the proposals are based on Public Key Infrastructure (PKI). There are some drawbacks in these protocols: (1) It is mandatory to verify the validity of public key certificates before using any public key, which makes the verifier incur expensive computation cost. (2) Complex certificate management makes the whole protocol inefficient. To address the key management issues in cloud data auditing, in this paper, we propose ID-CDIC, an identity-based cloud data integrity checking protocol which can eliminate the complex certificate management in traditional cloud data integrity checking protocols. The proposed concrete construction from RSA signature can support variable-sized file blocks and public auditing. In addition, we provide a formal security model for ID-CDIC and prove the security of our construction under the RSA assumption with large public exponents in the random oracle model. We demonstrate the performance of our proposal by developing a prototype of the protocol. Implementation results show that the proposed ID-CDIC protocol is very practical and adoptable in real life.     

基于双服务器模型的可公开验证多元多项式外包计算方案

结合云安全外包计算中的隐私保护问题,针对任意多元多项式函数的外包计算,利用同态加密算法和多线性映射,构造了基于双服务器模型的可公开验证外包计算方案。该方案能够保证多项式函数输入与输出的隐私性和安全性,用户或者任意第三方都可以对云服务器计算的结果进行验证,实现了可公开验证性和可用性。云返回给用户的结果处于密文状态,只有拥有解密密钥的用户才能够输出最终的结果,一定程度上保证了计算结果的安全性。分析结果表明,该方案在标准模型下能够达到输入的选择明文攻击（CPA）安全,用户的计算代价远远小于服务器以及直接计算多项式函数的计算代价。     

Verifiable computation with access control in cloud computing

With the tremendous growth of cloud computing, verifiable computation has been firstly formalized by Gennaro et al. and then studied widely to provide integrity guarantees in the outsourced computation. However, existing verifiable computation protocols either work in the secret key setting or in the public key setting, namely, work either for single client or for all clients, which rules out some practical applications with access control policies. In this paper, we introduce and formalize the notion of verifiable computation with access control (AC-VC), in which only the computationally weak clients with necessary access control permissions can be allowed by a trusted source to apply the outsourced computation of a function to a server. We present a formal security definition and a proved secure black-box construction for AC-VC. This construction is built based on any verifiable computation in the secret key model and ciphertext-policy attribute-based encryption (CP-ABE). The access control policies that our AC-VC can realize depend on that realized in the based CP-ABE.     

支持错误定位的远程数据完整性批量验证方案

远程数据完整性验证技术是保证云数据安全的一种重要技术,能通过与服务器进行少量交互,验证外包数据是否完整。在现实中,云存储服务通常是在多用户与多服务器之间存在的,最近多用户与多服务器环境下的批处理验证方案陆续被提出。但这些方案在数据出错后,往往于一次挑战中无法判定错误数据的拥有者或所在服务器。利用Merkle Hash Tree（MHT）提出了一种支持错误数据定位的批处理校验方案,可以在批处理校验不通过后,同时定位出错误数据的拥有者与其所存储的服务器。     

基于混淆布鲁姆过滤器的云外包隐私集合比较协议

针对基于混淆布鲁姆过滤器的隐私集合比较（PSI）协议中存在参与方信息获取不对等及协议不能有效应用于云环境等问题,将混淆布鲁姆过滤器算法与代理不经意传输协议相结合,提出了一种基于混淆布鲁姆过滤器和代理不经意传输的云外包隐私集合比较协议。首先,该算法通过引入混淆布鲁姆过滤器的概念,解决了传统标准布鲁姆过滤器产生误判的问题,进而达到高效存储和传输大数据的目的;其次,采用代理不经意传输协议,能够将复杂耗时的计算外包给云代理服务器,使得云租户不需实时在线、仅需进行少量计算;最后,在云外包隐私集合比较过程中,云租户间无需交互,能够公平地得到集合比较结果。理论分析和性能对比表明,该算法的通信复杂度和计算复杂度是线性的,并且协议是安全和有效的。