支持语义扩展的动态多关键词密文排序检索

针对云存储环境下已有的动态多关键词密文排序检索方案不支持关键词语义扩展、不具备前向安全和后向安全的问题，提出一种支持语义检索且具备前向安全和后向安全的动态多关键词密文排序检索方案。该方案通过构建语义关系图实现查询关键词的语义扩展；使用树索引结构实现数据的检索和动态更新；利用向量空间模型实现多关键词排序搜索；基于安全K近邻算法对维度扩展后的索引和查询向量进行加密。安全性分析表明，该方案在已知密文模型下是安全的且具有动态更新时的前向安全和后向安全。效率分析及仿真实验结果表明，该方案在服务器检索效率方面优于目前同类型具有相同安全性或相同功能的方案。     

公开信道下多服务器多关键词多用户可搜索加密方案

可搜索加密服务中,为了避免服务器集中检索从而推测出密文关键词信息,数据属主希望将不同的数据密文与关键词索引分别存储在不同的服务器上。结合多用户可搜索加密方案和多服务器特性设计了一种公开信道下多服务器多关键词多用户可搜索加密方案。数据属主和数据用户利用服务器的公钥生成密文索引与陷门搜索凭证,满足在公开信道中传输。分析结果表明,新方案具有较低的通信代价,并且在随机预言机模型下基于判定性Diffie-Hellman问题假设证明了新方案在适应性选择关键词攻击下密文索引不可区分。     

医疗大数据隐私保护多关键词范围搜索方案

随着医疗信息系统的急速发展,基于医疗云的信息系统将大量电子健康记录（EHRs）存储在医疗云系统中,利用医疗云强大的存储能力和计算能力对EHRs数据进行安全与统一的管理.尽管传统加密机制可以保证医疗数据在半诚实云服务器中的机密性,但对加密后的EHRs数据执行安全、快速、有效的范围搜索,仍是一个有待解决的关键问题.提出一种支持多关键词范围搜索的可搜索加密方案：利用向量积保持加密机制实现复杂查询结构的可搜索加密,可支持连接关键词查询、范围查询以及通配符的查询;通过随机化构建搜索索引和搜索陷门,实现搜索模式隐藏,达到搜索语句的隐私保护;采用矩阵哈达马积缩小所需密钥矩阵的维度.理论分析和实验结果表明：该方案在达到医疗数据隐私保证的同时,对用户的检索策略也进行了有效的隐私性保护,有效提高了检索效率,降低了创建索引及陷门所用时间,实现了多用户多文件下医疗数据的范围搜索能力.     

非安全信道下的高效可搜索加密方案

为对云存储技术中的密文数据进行安全检索,提出一种非安全信道下的可搜索加密方案,并给出将双系统加密方案转换到非安全信道下的双系统可搜索加密方案的一般方法。云端服务器通过与用户提供的关键词相对应的陷门,从大量加密文件中检索包含特定关键词的文件,而无需获知关于云中原始文件的任何信息。分析结果表明,与传统可搜索加密数据检索方案相比,该方案能够缩短陷门与密文的长度,且验证过程仅需2次双线性对运算。     

满足规模隐藏的动态加密多映射方案

Kellaris等人利用查询的响应规模进行泄漏滥用攻击,其不仅可以攻击支持范围查询的结构化加密方案,还对基于ORAM和全同态加密设计的加密搜索方案有相同的攻击效果。因此,如何防止规模泄露成为加密搜索方案设计的一个重点。加密多映射作为结构化加密的一个重要分支是可搜索加密和加密数据库的基础。本文提出一个满足规模隐藏的动态加密多映射方案,其同时满足前向安全和二级后向安全。相较于大部分现有的动态加密多映射方案,本文方案在满足规模隐藏的前提下,优化了更新查询的通信开销,并以少量客户端开销为代价实现更安全的实时更新操作。通过一系列实验表明,本文提出的方案是高效且实用的。     

分布式环境下多关键词并行密文检索方案

对于可搜索加密需要均衡数据的安全性和检索效率。针对SSE-1密文检索方案中检索性能低、单关键词检索模式不足和传统单服务器架构中的单机资源局限性等问题，设计并实现了一种多关键词并行密文检索系统。该系统采用不同的索引加密方式提高密文检索性能；通过对密文倒排索引的切分实现倒排索引的分块检索，克服了单机资源的局限性并提高了检索效率；通过结合分布式特点扩展了传统单机检索架构并实现了多关键词的并行检索。实验结果表明，与SSE-1方案相比，在保证密文数据安全性的前提下所提方案能够提高检索、更新等操作的效率，实现多关键词的检索，同时动态扩展系统分布式架构以提高系统负载能力。     

一个具有前向安全和后向安全的可验证多关键字可搜索加密方案

随着现代社会软硬件技术的快速发展，云计算技术对于客户端的数据存储和计算提供了巨大的帮助，为用户节省了大量成本.而在存储的同时，用户可以通过可搜索加密（SE,Searchable Encryption）技术，对存储数据进行加密搜索，同时确保数据的安全性和搜索隐私性.本方案使用公钥加密实现了数据拥有者和数据使用者之间的多关键字可搜索加密，数据使用者搜索时以出现频率最少的关键字作为主关键字进行加密搜索，并且云服务器对每个索引密文只需要一次计算即可得到准确的多关键字搜索结果，最大程度降低了无关文件的访问，节约了大量时间成本.而在存储和搜索过程中，我们认为云服务器是诚实且好奇的系统，它会诚实地为用户存储数据，并正确执行存储和计算过程，但是其会对存储的数据产生好奇感，即窥探用户的数据，并且对每次的搜索结果很感兴趣.为减少多关键字可搜索加密方案的信息泄露，提高安全性，提出的方案具有前向安全和后向安全的特性，在动态更新时为每次更新的状态创建一种隐式结构，使得云服务器只需要保存最新一次的更新状态就能保证对所有数据进行搜索，并且每个更新状态只保存前一次更新状态的信息，实现了前向安全性;通过将每次对文件的更...     

智能合约辅助下满足前后向安全的动态可搜索加密方案

动态可搜索加密过程易受文件注入攻击和信息泄露导致的信息滥用攻击,同时现有基于公钥密码体制构造的动态可搜索加密方案往往涉及大量双线性对运算,不能满足实际应用的效率要求。通过引入智能合约,提出一种满足前后向安全的动态可搜索加密方案。以智能合约取代传统的搜索服务器进行关键字陷门匹配测试,解决传统搜索服务器必须满足诚实且好奇的设定问题,在此过程中避免大量使用双线性对运算,而是只执行一些简单的哈希操作,从而提升密文数据搜索阶段的计算效率。该方案满足前向安全性和后向安全性,即旧的搜索陷门不能用于搜索更新后的文件,且后续搜索不会泄露已删除文件所对应的索引信息。分析结果表明,与现有公钥密码体制下的动态可搜索加密方案相比,该方案在安全性和计算效率方面更具优势,适用于大数据通信环境。     

支持连接关键词搜索的属性加密方案研究

基于属性的加密机制能够实现细粒度的访问控制,支持多用户数据共享。针对大部分基于属性的可搜索加密方案存在效率低下、密钥易泄露以及仅支持单关键词搜索的问题,提出了一个支持连接关键词搜索的属性加密方案。该方案采用线性秘密共享矩阵实现访问控制,将秘密共享和恢复操作在一个与参与方属性关联的矩阵中进行,通过矩阵运算减少了计算量。在陷门生成阶段,避免直接将用户密钥提交给云服务器,保证了用户密钥的安全性。基于多项式方程实现了连接关键词搜索,缩小了搜索范围,提升了用户的搜索体验,严格的安全性分析证明方案能够达到抵抗关键字攻击安全。     

基于BTM主题模型的对称可搜索加密方案

为了实现基于语义的密文检索,提高密文检索的准确率和效率,本文提出了一种基于biterm主题模型(biterm topic model,BTM)的多关键词可排序对称可搜索加密方案(BTM-MRSE).通过主题模型对关键词和文档之间的潜在语义进行建模,用户利用查询关键词的概率分布作为检索陷门,根据查询关键词与文档之间的语义...     

基于布隆过滤器属性基的多关键词可搜索方案

在云计算环境下,基于属性加密的多关键词可搜索加密能够同时实现对加密数据的访问控制和加密数据可搜索。为提高密文检索效率、降低关键词索引代价,本文提出一种基于布隆过滤器属性基的多关键词搜索方案。首先,对于文件关键词集合,利用布隆过滤器生成对应于关键词集合的固定长度索引向量,从而降低关键词索引的存储复杂度。然后,为防止敌手对索引的统计分析,利用置换将索引向量中元素随机化,同时利用属性加密技术将此置换进行共享,只有合法用户才能获取此置换并构建查询关键词的陷门。最后,通过安全性分析和实验分析,表明本文方案的安全性、高效性和实用性。     

完全隐藏策略的基于属性可搜索加密方案

目前的基于属性可搜索加密方案（ATT-PEKS）,虽然解决了关键词密文只能被唯一用户搜索的限制,实现了加密数据的多用户共享,但是却没有隐藏访问策略,访问策略一旦被不好奇且不可信赖的服务器攻击者获取到,可能会造成机密信息的泄露。所以,为了解决此问题,提出了完全隐藏策略的基于属性可搜索加密方案,并给出了具体的算法构造,使得方案不仅具有多用户数据共享的优势,还实现了访问策略的完全隐藏。并对此方案进行了安全性以及性能分析,证明了方案具有在属性集合模型下的抗攻击性安全,还能保证索引和关键词明文的机密性。在性能方面使用较少的运算量就可实现隐藏访问策略和加密数据共享两大功能。     

云存储中支持属性撤销的多关键词可搜索加密方案

云存储的便捷性和管理高效性使得越来越多的用户选择将数据存放在云端。为支持用户对云端加密数据进行检索,提出云存储中基于属性加密支持属性撤销的多关键词搜索方案。采用线性秘密共享矩阵来表示访问控制结构,实现密文细粒度访问控制,在属性撤销过程中不需要更新密钥,应对用户属性变更的情况,在此基础上构造基于多项式方程的搜索算法支持多关键词搜索,从而提高搜索精度。理论分析和实验结果表明,该方案具有陷门不可伪造性和关键词隐私性,能够保证用户数据的隐私和安全,相比CP-ABE方案,具有较高的存储性能和计算效率,功能性更强。     

云环境下基于属性的多关键字可搜索加密方案

可搜索加密技术可在不解密数据密文的同时实现密文关键字的检索,很好地保护了数据存储方的隐私。针对目前大多数可搜索加密方案无法支持用户自定义搜索策略的问题,提出了一种安全、高效、可支持任意表达的基于属性可搜索加密方案。该方案首先基于LSSS搜索结构,支持任意合取、析取或单调布尔表达式的多关键字搜索策略,用户使用私钥为LSSS搜索策略生成陷门,云服务器通过陷门可以搜索包含满足特定关键字搜索策略的密文;其次,通过与基于属性加密方案结合,可以实现对云中加密数据的细粒度访问控制;另外,该方案通过将关键字拆分成关键字名和关键字值以及“线性拆分”技术,使得攻击者无法从密文和陷门中推测出关键字值敏感信息;最后,通过将部分解密工作转移到云服务器来降低用户的计算负担。基于DBDH、(q-2)和判定线性假设证明了所提方案的安全性,理论分析和实验结果也表明了该方案的有效性。     

区块链电子病历中基于密钥聚合的密文检索方案

为实现对多个电子病历文件的密文检索,提出一种基于密钥聚合的密文检索方案。当数据用户对多个文件进行搜索时,利用密钥聚合技术生成一个聚合陷门即可实现对多个文件的批量搜索。当数据用户检索得到医疗云服务返回的文件时,通过区块链中的智能合约技术完成检索数据的完整性和正确性验证。分析结果表明,该方案满足聚合密钥、陷门和关键字隐私安全需求,在数据加密阶段和关键字搜索阶段相比现有方案具有更高的检索效率。     

基于区块链的公平可验证的多关键词密文排序检索

针对区块链环境下已有的可搜索加密方案实现结果验证和公平支付的成本过高、检索功能局限的问题,提出基于区块链的支持验证与公平支付的多关键词排序检索方案。该方案通过云服务器（CSP）存储加密索引树和执行搜索操作,并且构建了包含验证证明的查找表来辅助智能合约完成检索结果的验证以及公平支付,从而降低智能合约执行操作的复杂性,节约时间和费用成本。此外,结合向量空间模型与词频逆文档频率（TF-IDF）技术构建平衡二叉树结构的索引,并使用安全K邻近对索引和查询向量进行加密,从而实现支持动态更新的多关键词排序检索。安全性和性能分析表明,所提方案在区块链环境下和已知密文模型下是安全可行的;仿真实验结果表明,所提方案能够以可接受的开销实现结果验证与公平支付。     

不可信更新的前向安全公钥加密方案：安全性模型和构造

已提出的不可信更新的前向安全公钥加密方案没有安全性证明,因此对方案的安全性存在质疑。对前向安全公钥加密方案进行扩展,给出首个具有可证明安全的不可信更新前向安全公钥加密方案。首先给出了不可信更新的前向安全公钥加密的方案定义和形式化安全性模型;根据方案定义,运用双线性映射技术以及高效的对称加密机制,提出一个不可信更新的前向安全公钥加密方案,并在随机预言机模型下证明了该方案的安全性。通过分析,该方案具有定长密文,定长私钥,固定加/解密开销,固定密钥更新开销的特点,具有一定的实用性。     

支持关键字更新的基于属性可搜索加密方案

针对云存储环境中重要通知、广播消息、数据共享等敏感性较高的数据访问控制需求,提出和设计出一种适用于云存储环境支持关键字更新的可搜索加密方案。方案中的文件明文采用基于属性的加密算法,可以实现文件密文只加密一次就可被多个用户私钥搜索,避免了针对不同用户数据拥有者需要多次加密的问题,降低了网络开销。但是现有的基于属性的可搜索加密方案无法实现文件索引的更新,针对此问题,采用带计数器的布隆过滤器对文件关键字进行处理,能够允许用户在索引密文中添加或者删除关键字,实现文件索引的动态更新,提高了检索效率。给出方案的正确性分析、安全分析以及效率分析。分析结果表明:文件索引和陷门经过带计数器的布隆过滤器并进行向量加密后,的确能够实现增加和删除关键字;采用对称加密的思想对文件和索引进行加密后,明文和索引也都是安全的;通过与其他方案的计算量和适应性对比,可以发现方案的计算量较低,适应性强。     

基于区块链的多关键字属性基可搜索加密方案

云存储服务的出现可将文件上传至云服务器, 节约了本地的信息存储空间以及管理开销。文件以明文的形式存储显然无法满足隐私保护和安全需求, 但若将加密后的文件上传至云服务器, 将失去搜索原文件的能力。因此, 可搜索加密技术的出现解决了用户如何在文件不解密的情况下搜索加密数据。目前现有的单关键字可搜索加密方案会产生许多与检索内容不符合的信息,没有考虑数据用户细粒度搜索权限和搜索效率, 以及因云存储的集中化带来的数据安全和隐私保护等问题。针对以上问题, 该文提出了基于区块链的多关键字属性基可搜索加密方案。该方案使用多关键字可搜索加密技术实现了加密数据的有效搜索; 利用基于属性的加密技术实现加密数据的细粒度访问控制; 结合区块链的智能合约技术, 经过多笔交易获得搜索结果。并且利用区块链的不可篡改性, 满足了方案中相关性质的公平性, 保证了在方案中三方的公平性和安全性并进行了相关分析。在随机预言机模型下, 基于困难问题假设证明了方案的关键字安全及陷门安全, 即所提方案满足在选择关键字攻击下的关键字密文不可区分性安全和陷门不可区分性安全。最后通过数值分析表明该方案在关键字密文生成阶段和关键字搜索阶段具有较高的效率。并展望了在未来的工作中考虑将其应用于电子病历数据共享等场景中, 以获得更实用的价值。     

支持检索关键词语义扩展的可排序密文检索方案

针对云计算环境下已有的密文检索方案不支持检索关键词语义扩展、精确度不够、检索结果不支持排序的问题，提出一种支持检索关键词语义扩展的可排序密文检索方案。首先，使用词频逆文档频率（TF-IDF）方法计算文档中关键词与文档之间的相关度评分，并对文档不同域中的关键词设置不同的位置权重，使用域加权评分方法计算位置权重评分，将相关度评分与位置权重评分的乘积设置为关键词在文档索引向量上相应位置的取值；其次，根据WordNet语义网对授权用户输入的检索关键词进行语义扩展，得到语义扩展检索关键词集合，使用编辑距离公式计算语义扩展检索关键词集合中关键词之间的相似度，并将相似度值设置为检索关键词在文档检索向量上相应位置的取值；最后，加密产生安全索引和文档检索陷门，在向量空间模型（VSM）下进行内积运算，以内积运算的结果为密文检索文档的排序依据。理论分析和实验仿真表明，所提方案在已知密文模型和已知背景知识模型下是安全的，且具备对检索结果的排序能力；与多关键字密文检索结果排序（MRSE）方案相比，所提方案支持关键词语义扩展，查询准确率比MRSE方案更加准确可靠，而检索时间则与MRSE方案相差不大。