多用户环境下无证书认证可搜索加密方案

可搜索加密技术的提出使用户能够将数据加密后存储在云端,而且可以直接对密文数据进行检索。但现有的大部分可搜索加密方案都是单用户对单用户的模式,部分多用户环境下的可搜索加密方案是基于传统公钥密码或基于身份公钥密码系统,因此这类方案存在证书管理和密钥托管问题,且容易遭受内部关键词猜测攻击。该文结合公钥认证加密和代理重加密技术,提出一个高效的多用户环境下无证书认证可搜索加密方案。方案使用代理重加密技术对部分密文进行重加密处理,使得授权用户可以利用关键字生成陷门查询对应密文。在随机预言模型下,证明方案具有抵抗无证书公钥密码环境下两类攻击者的内部关键词猜测攻击的能力,且该方案的计算和通信效率优于同类方案。     

云环境中抵御内部关键字猜测攻击的快速公钥可搜索加密方案

随着云计算的发展,以密文检索为核心的安全和搜索性能问题成为研究的重点。在传统的加密方案中,大多只解决了抵御外部关键字猜测攻击问题,往往忽视了诚实且好奇的云服务器问题。为了提高密文安全性,该文提出快速搜索的抵御内部关键字攻击方案。首先,引入高效的加密倒排索引结构的公钥密文搜索方案,实现关键字的并行搜索任务。其次,在构建密文倒排索引时加入数据拥有者的私钥抵御恶意云服务器的关键字攻击。与传统的公钥可搜索加密相比,该方案在很大程度上增强了搜索系统的安全性和搜索效率。     

云环境中抵御内部关键字猜测攻击的快速公钥可搜索加密方案

随着云计算的发展,以密文检索为核心的安全和搜索性能问题成为研究的重点.在传统的加密方案中,大多只解决了抵御外部关键字猜测攻击问题,往往忽视了诚实且好奇的云服务器问题.为了提高密文安全性,该文提出快速搜索的抵御内部关键字攻击方案.首先,引入高效的加密倒排索引结构的公钥密文搜索方案,实现关键字的并行搜索任务.其次,在构建密文倒排索引时加入数据拥有者的私钥抵御恶意云服务器的关键字攻击.与传统的公钥可搜索加密相比,该方案在很大程度上增强了搜索系统的安全性和搜索效率.     

基于授权的多服务器可搜索密文策略属性基加密方案

针对现有属性基可搜索加密方案缺乏对云服务器授权的服务问题,该文提出一种基于授权的可搜索密文策略属性基加密(CP-ABE)方案。方案通过云过滤服务器、云搜索服务器和云存储服务器协同合作实现搜索服务。用户可将生成的授权信息和陷门信息分别发送给云过滤服务器和云搜索服务器,在不解密密文的情况下,云过滤服务器可对所有密文进行检测。该方案利用多个属性授权机构,在保证数据机密性的前提下能进行高效的细粒度访问,解决数据用户密钥泄露问题,提高数据用户对云端数据的检索效率。通过安全性分析,证明方案在提供数据检索服务的同时无法窃取数据用户的敏感信息,且能够有效地防止数据隐私的泄露。     

云环境下安全的可验证多关键词搜索加密方案

云计算的高虚拟化与高可扩展性等优势,使个人和企业愿意外包加密数据到云端服务器。然而,加密后的外包数据破坏了数据间的关联性。尽管能够利用可搜索加密(SE)进行加密数据的文件检索,但不可信云服务器可能篡改、删除外包数据或利用已有搜索陷门来获取新插入文件相关信息。此外,现有单关键词搜索由于限制条件较少,导致搜索精度差,造成带宽和计算资源的浪费。为了解决以上问题,提出一种高效的、可验证的多关键词搜索加密方案。所提方案不仅能够支持多关键词搜索,也能实现搜索模式的隐私性和文件的前向安全性。此外,还能实现外包数据的完整性验证。通过严格的安全证明,所提方案在标准模型下被证明是安全的,能够抵抗不可信云服务器的离线关键词猜测攻击(KGA)。最后,通过与最近3种方案进行效率和性能比较,实验结果表明所提方案在功能和效率方面具有较好的综合性能。     

支持关键词搜索的属性代理重加密方案

属性代理重加密机制既能实现数据共享又能实现数据转发,但这种机制通常并不支持数据检索功能,阻碍了属性代理重加密的发展应用。为了解决这一问题,该文提出一个支持关键词搜索的密文策略的属性代理重加密方案。通过将密钥分为属性密钥和搜索密钥,不仅可以实现关键词可搜索,而且实现了代理重加密。在验证阶段,云服务器既执行关键词验证,又可以对原始密文和重加密密文进行部分解密,从而减轻用户的计算负担。通过安全性分析,该方案可以实现数据安全性、检索分离、关键词隐藏和抗共谋攻击。     

支持策略隐藏且密文长度恒定的可搜索加密方案

属性加密体制是实现云存储中数据灵活访问控制的关键技术之一,但已有的属性加密方案存在密文存储开销过大和用户隐私泄露等问题,并且不能同时支持云端数据的公开审计。为了解决这些问题,该文提出一个新的可搜索属性加密方案,其安全性可归约到q-BDHE问题和CDH问题的困难性。该方案在支持关键词搜索的基础上,实现了密文长度恒定;引入策略隐藏思想,防止攻击者获取敏感信息,确保了用户的隐私性;通过数据公开审计机制,实现了云存储中数据的完整性验证。与已有的同类方案相比较,该方案有效地降低了数据的加密开销、关键词的搜索开销、密文的存储成本与解密开销,在云存储环境中具有较好的应用前景。     

支持策略隐藏且密文长度恒定的可搜索加密方案

属性加密体制是实现云存储中数据灵活访问控制的关键技术之一,但已有的属性加密方案存在密文存储开销过大和用户隐私泄露等问题,并且不能同时支持云端数据的公开审计.为了解决这些问题,该文提出一个新的可搜索属性加密方案,其安全性可归约到q-BDHE问题和CDH问题的困难性.该方案在支持关键词搜索的基础上,实现了密文长度恒定;引入策略隐藏思想,防止攻击者获取敏感信息,确保了用户的隐私性;通过数据公开审计机制,实现了云存储中数据的完整性验证.与已有的同类方案相比较,该方案有效地降低了数据的加密开销、关键词的搜索开销、密文的存储成本与解密开销,在云存储环境中具有较好的应用前景.     

云环境下关键词搜索加密算法研究

现有方案将关键词搜索加密和属性基加密相结合,解决了云环境下访问控制问题,但是未充分考虑信道安全以及关键词猜测攻击等安全问题。针对上述问题,提出了一种指派搜索服务器的关键词搜索属性加密方案,实现了关键词搜索访问权限控制,且检索不需要安全信道,可抵抗离线/在线关键词猜测攻击。实验结果表明,方案性能方面可取得较好结果,可应用于云环境。     

基于区块链的多关键词模糊搜索加密方案

针对1对多数据密文共享中多关键词模糊匹配和用户公平性问题,该文提出一种基于区块链的多关键词模糊搜索加密方案。该文提出一种R-HashMap索引结构,通过使用对偶编码函数和位置敏感哈希函数来构建安全索引,并采用K最近邻算法来加密索引,通过计算欧式距离度量查询关键词向量与索引节点之间的相似性,实现多关键词模糊密文搜索。该文除了消除预定义词典和降低存储开销外,还在不增加搜索复杂度的前提下实现对安全索引的更新。此外,将以太坊区块链技术与可搜索加密方案相结合避免了恶意服务器对数据的篡改,使用智能合约作为可信第三方进行检索工作,不仅可以防止云服务器内部的关键词猜测攻击,还可以解决检索结果不正确的问题。通过安全性证明分析,该文不但满足自适应选择关键词语义安全性,还可以保护用户隐私和数据安全。将该文与其他方案进行实验对比,证明该文在保证精确度的前提下,时间开销上具有更好的效率优势。     

云存储环境下多服务器的密钥聚合可搜索加密方案

密钥聚合可搜索加密不仅可以通过关键字检索密文,还可以减少用户密钥管理的代价和安全风险。该文分析了一个可验证的密钥聚合可搜索加密方案,指出该方案不满足关键字猜测攻击,未经授权的内部用户可以猜测其他用户的私钥。为了提高原方案的安全性,提出了云存储环境下多服务器的密钥聚合可搜索加密方案。所提方案不仅改进了原方案的安全性问题,还增加了多服务的特性,提高了上传和存储的效率,更适合一对多的用户环境。     

加密邮件系统中基于身份的可搜索加密方案

在加密邮件系统中,公钥可搜索加密技术可以有效地解决在不解密的情况下搜索加密邮件的问题。针对公钥可搜索加密复杂的密钥管理问题,该文在加密邮件系统中引入了基于身份的密码体制。针对可搜索加密的离线关键字猜测攻击问题,该文采用了在加密关键字和生成陷门的同时进行认证,并且指定服务器去搜索加密电子邮件的方法。同时,在随机预言机模型下,基于判定性双线性Diffie-Hellman假设,证明方案满足陷门和密文不可区分性安全。数值实验结果表明,在陷门生成和关键字密文检测阶段,该方案与现有方案相比在计算效率上较高。     

一对多场景下的公钥时控性可搜索加密

为有效解决多接收者时间相关密文检索问题,采用广播加密技术提出一对多公钥时控性可搜索加密机制--发送者将加密的数据发送至云服务器,使得仅授权用户组成员可检索下载包含特定关键词的密文,但只能在指定的未来时间之后解密.给出方案及其安全游戏模型的形式化定义,提出两种基于q-DBDHI问题的可证明安全方案,并严格证明所提方案在自适应选择明文攻击下是安全的.效率分析表明,两种方案在执行过程中,实现了计算、存储、传输规模与用户规模无关;与相关方案相比,方案2具有更高效率.     

支持关键字搜索的无证书密文等值测试加密方案

公钥加密等值测试(PKEET)可以实现云环境下不同公钥加密数据之间的密文等值比较，即不对密文解密的情况下测试两个密文对应的明文是否一致。但是，密文等值测试加密不提供关键字密文搜索功能。已有密文等值测试加密方案直接以消息生成陷门作为等值测试的凭证，测试的准确度不高，搜索效率较低。针对此问题，该文首先提出了支持关键字搜索的无证书密文等值测试加密(CLEETS)方案。方案通过关键字检索判断是否包含自己需要的信息，根据判断结果选择执行等值测试，从而避免无效测试。然后，在随机预言机模型下证明该方案满足适应性选择关键词不可区分性。最后，对方案进行功能和效率对比。对比结果表明，该文方案的计算代价略高，但是方案在密文等值测试加密中实现了关键字的检索功能，弥补了效率低的不足。     

一个高效的基于连接关键词的可搜索加密方案

在存储服务中,可搜索加密方案使得用户能够有选择地访问其密文数据,同时还能确保用户搜索数据的机密性。基于连接关键词(即多个关键词的布尔组合)的可搜索加密方案因其更高的搜索精度在安全存储服务中有着重要的应用价值。目前已有的基于连接关键词的可搜索加密方案存在诸如连接关键词的陷门太大、搜索效率不高及不支持多用户等问题。该文采用授权用户和存储服务器先后对关键词加密的方式提出了一个高效的基于连接关键词的可搜索加密方案,使得授权用户能够利用连接关键词的陷门搜索加密文档。在确定性Diffie-Hellman问题假设下,证明了方案的安全性。通过与现有方案相比较,提出的方案在通信和计算代价,即搜索陷门大小、关键词加密和搜索的速度等方面的综合效率得到提高。此外,提出的方案支持多用户,即能够动态地增加和撤销用户,使得用户能够直接在存储服务器上进行数据共享。     

数值型云外包数据范围查询隐私保护方法

随着云计算的发展,在数据即服务的模式下,数据托管业务越来越普遍。将数据保存在半可信任的云服务器上存在隐私泄露的可能性,所以需要在存储前加密被托管的数据。然而大量加密的数据需要在服务器返回后再解密,无疑占用大量带宽和计算开销,因此,可搜索加密技术的应用价值日益凸显。综合考虑目前可搜索加密对范围查询的支持情况以及安全和效率,提出一个带关键字的面向数值型数据的加密和查询的方案。该方案基于对称加密设计和实现,相比公钥加密效率更高。云服务器可在加密数据上进行任意范围的检索并返回符合查询方案的结果,降低带宽且提高查询效率。另外,该方案有效对抗频率、顺序等多种攻击,解决云存储环境下的多种安全隐患问题。     

支持属性撤销的可验证多关键词搜索加密方案

近年来,可搜索加密技术及细粒度访问控制的属性加密在云存储环境下得到广泛应用。考虑到现存的基于属性的可搜索加密方案存在仅支持单关键词搜索而不支持属性撤销的问题,以及单关键词搜索可能造成返回搜索结果部分错误并导致计算和宽带资源浪费的缺陷,该文提出一种支持属性撤销的可验证多关键词搜索加密方案。该方案允许用户检测云服务器搜索结果的正确性,同时在细粒度访问控制结构中支持用户属性的撤销,且在属性撤销过程中不需要更新密钥和重加密密文。该文在随机预言机模型下基于判定性线性假设被证明具有抵抗选择关键词集攻击安全性及关键词隐私性,同时从理论和实验两方面分析验证了该方案具有较高的计算效率与存储效率。     

区块链上基于云辅助的密文策略属性基数据共享加密方案

针对云存储的集中化带来的数据安全和隐私保护问题,该文提出一种区块链上基于云辅助的密文策略属性基(CP-ABE)数据共享加密方案。该方案采用基于属性加密技术对加密数据文件的对称密钥进行加密,并上传到云服务器,实现了数据安全以及细粒度访问控制;采用可搜索加密技术对关键字进行加密,并将关键字密文上传到区块链(BC)中,由区块链进行关键字搜索保证了关键字密文的安全,有效地解决现有的云存储共享系统所存在的安全问题。该方案能够满足选择明文攻击下的不可区分性、陷门不可区分性和抗串联性。最后,通过性能评估,验证了该方案的有效性。     

区块链上基于云辅助的密文策略属性基数据共享加密方案

针对云存储的集中化带来的数据安全和隐私保护问题,该文提出一种区块链上基于云辅助的密文策略属性基(CP-ABE)数据共享加密方案.该方案采用基于属性加密技术对加密数据文件的对称密钥进行加密,并上传到云服务器,实现了数据安全以及细粒度访问控制;采用可搜索加密技术对关键字进行加密,并将关键字密文上传到区块链(BC)中,由区块链进行关键字搜索保证了关键字密文的安全,有效地解决现有的云存储共享系统所存在的安全问题.该方案能够满足选择明文攻击下的不可区分性、陷门不可区分性和抗串联性.最后,通过性能评估,验证了该方案的有效性.     

具有细粒度访问控制的隐藏关键词可搜索加密方案

针对现有的可搜索加密算法在多用户环境中密钥管理难度大并且缺乏细粒度访问控制机制的问题,利用基于密文策略的属性加密机制(CP-ABE, ciphertext-policy attribute based encryption)实现了对隐藏关键词可搜索加密方案的细粒度访问控制。数据拥有者可以为其在第三方服务器中存储的加密指定灵活的访问策略,只有自身属性满足该访问策略的用户才有权限对数据进行检索和解密。同时还能够实现对用户的增加与撤销。安全性分析表明方案不仅可以有效地防止隐私数据的泄露,还可以隐藏关键词的信息,使得第三方服务器在提供检索功能的同时无法窃取用户的任何敏感信息。方案的效率分析表明,该系统的检索效率仅为数十微秒,适合在大型应用系统中使用。