基于区块链的多关键字细粒度可搜索加密方案

密文策略下基于属性的关键字搜索(CP-ABKS)技术可以对加密的数据实现细粒度控制和检索。现有CP-ABKS方案较少考虑云服务器的恶意行为和搜索过程的公平支付,且通常只支持单关键字密文检索。对此,文章提出基于区块链的多关键字细粒度可搜索加密方案。利用密文策略下基于属性的加密技术满足多用户检索,实现了细粒度访问控制和访问策略隐藏。结合区块链技术避免了恶意云服务器对索引的篡改,使用智能合约保障了用户和数据拥有者之间的公平支付。此外,文章方案还实现了多关键字检索,且无需第三方验证实体就可以保证用户得到正确的检索结果。安全性分析表明文中方案能够保证关键字和访问策略的不可区分性,并通过性能评估验证了该方案在保证效率的同时具有更优的功能。     

一种基于区块链可验证的加密图像检索方案

由于难以构造通用的认证结构对图像类型数据的相似度计算过程进行验证,因此对加密图像检索结果的验证面临很大挑战。同时,现有多数加密图像检索方案没有考虑恶意云服务器的问题,可能返回不正确或不完整的检索结果。利用区块链技术的去中心化、不可篡改等特性,提出一种基于区块链可验证的加密图像检索方案BVEIR,确保搜索结果的可靠性与搜索过程的透明性。将加密索引存储在区块链（以太坊）上,通过区块链的共识机制保证在智能合约上完成搜索的功能,确保搜索结果完备性,同时将相应的加密图像数据外包到云服务器以降低存储成本,并在相似图片索引过程中使用基于视觉词袋模型和simhash的双层索引结构,进一步提高检索效率和精度。实验结果表明,BVEIR具有良好的隐私保护效果,其建立索引时间较SEIR方案更少,并且可实现对图像数据的细粒度访问控制,在提高索引效率的同时保证图像检索的精确率。     

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。     

基于计数型布隆过滤器的可排序密文检索方法

云计算环境下密文检索困难,已有的可搜索加密方案存在时间效率低、文件检索索引不支持更新、检索结果不能实现按精确度排序等问题。首先基于计数型布隆过滤器构建文件检索索引,将文件集中的关键词哈希映射到计数型布隆过滤器索引向量,实现了按关键词进行密文检索,同时,支持密文检索索引的动态更新。其次,由于计数型布隆过滤器本身不具备语义功能,不能实现按相关度对检索结果排序,引入关键词频率矩阵和词频逆文本频率（TF-IDF）模型计算关键词的相关度分值,以实现按相关度分值对检索结果排序。最后,理论和实验性能分析证明了该方法的安全性、可更新能力、可排序能力和高效性。     

基于以太坊区块链的公平可搜索加密方案

传统的对称可搜索加密解决了云存储中加密数据的检索问题,但是没有考虑到检索的公平性问题,即用户在支付了服务费后服务器没有返回检索结果或返回错误的检索结果的情况。随着区块链的出现,基于比特币的对称可搜索加密方案被提出,但是比特币系统的交易周期长,且比特币的脚本语言不是图灵完备的,不能适用于更多的场景。因此提出基于以太坊区块链和智能合约的对称可搜索加密方案,在保证数据隐私性的同时,解决了检索的公平性问题。安全性和性能分析结果表明该方案是可行的。     

基于区块链的属性基多关键词排序搜索方案

对云数据进行访问控制能够限制非法访问、提高数据隐私安全,属性基可搜索加密是实现数据细粒度访问控制的关键技术之一。针对云数据访问中单一授权性能瓶颈、搜索功能局限等问题,提出一种基于区块链的属性基多关键词排序搜索方案。该方案采用多授权机制降低了系统计算负担,同时将属性基可搜索加密技术与区块链技术相结合,实现了云数据的细粒度访问控制与公平搜索;此外,引入向量空间模型和TF-IDF加权技术实现了多关键词搜索结果排序,提高了搜索效率。安全性分析、性能分析表明,该方案能够抵抗选择明文攻击和关键词猜测攻击,并具备较低的通信和计算开销。     

基于区块链的公平可验证搜索加密方案

针对现有搜索加密方案缺乏对数据拥有者行为约束的问题,提出了一种基于区块链的公平可验证搜索加密方案。该方案提供公平高效的搜索和验证。引入向量数字承诺约束数据拥有者行为,同时采用区块链计算哈希验证基准实现高效的轻量级多关键字搜索结果验证,避免第三方验证不可信问题。方案通过对偶编码算法函数和局部敏感哈希函数将关键字映射至布鲁姆过滤器中,实现模糊搜索的同时提高搜索前关键字转化为向量的效率。经实验表明,该方案搜索前关键字转化效率更高,验证过程与现有使用公钥密码原语的验证方案相比,时间消耗更少。安全性分析证明该方案在随机预言模型下是安全的。     

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。     

基于录制重放的区块链交易执行追溯方法

区块链上运行的智能合约具有一经部署难以修改、调用执行需经过共识等特点, 现有的需要修改智能合约代码或打断其执行过程的调试方法难以直接应用到智能合约上. 由于智能合约的运行过程由区块链交易顺序执行过程组成, 实现对区块链交易执行过程的追溯是提升智能合约可调试性的一个有效途径. 对区块链交易执行过程进行追溯主要目标是找出一条已经出块的区块链交易是如何得到当前的执行结果的. 区块链交易的执行依赖于区块链内部状态, 且该状态取决于之前区块链交易的执行结果, 因此存在着传递性依赖. 区块链交易的依赖性和区块链所提供的执行环境的特点给区块链交易执行追溯带来了挑战. 区块链交易执行追溯面临的挑战主要有3方面, 即如何从智能合约部署的生产环境中获取足够追溯的信息、如何获取区块链交易之间的依赖关系, 以及如何保证追溯结果与实际在线执行过程一致. 提出了一种基于录制重放的区块链交易执行追溯方法, 在合约容器中建立录制重放机制, 无需修改合约代码即可支持交易执行中对状态读写操作的录制, 并且不会打断智能合约运行; 提出了基于状态读写的交易依赖分析算法, 支持对存在依赖关系的前序交易进行按需回溯; 此外, 设计了录制读写操作记录的验证机制, 确保重放的执行过程与真实执行过程之间的一致性可被验证. 所提出的方法能够追溯区块链交易调用智能合约的执行过程, 可用于智能合约调试, 并且当智能合约异常造成损失时可用于举证. 在实验中对比了将录制的读写操作记录存储于链上和存储于链下之间的性能差异, 通过案例研究展示了所提方法在追溯区块链交易执行方面的有效性和优点.     

群组内基于区块链的匿名可搜索加密方案

公钥可搜索加密技术不仅可以保护云存储中用户的数据隐私,还可以提供数据在不解密的条件下进行密态数据搜索的功能。针对群组内用户进行密文安全搜索的需求,本文以群组为单位使用基于身份的广播加密进行数据的加密与密钥封装,以基于身份的可搜索加密构造关键词密文及关键词陷门,提出了一种群组内的公钥可搜索加密方案,保证了只有群组内的授权用户才可以进行安全搜索并解密数据。此外,为保护用户的身份隐私,通过构造匿名身份,避免了因云服务器好奇行为而造成的用户身份泄露问题。同时,在按需付费的云环境中,为了防止云服务器向用户返回部分或不正确的搜索结果,文章结合区块链技术,使用区块链作为可信第三方,利用智能合约的可信性,在用户验证搜索结果正确后向云服务器支付搜索费用,解决了用户与云服务器之间的公平支付问题。并加入了违规名单机制,防止恶意用户对系统可用性造成影响。在安全性方面,通过基于判定性双线性Diffie-Hellman问题与判定性Diffie-Hellman问题进行安全性分析,证明了在随机谕言机模型与标准模型下方案满足关键词密文与关键词陷门的不可区分性。最后,通过功能对比表明本方案有较强的实用性,利用Charm-crypto密码库对方案进行效率对比,其结果表明本方案与其他相关方案相比具有较低的计算以及通信开销。     

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。     

基于区块链的电子医疗记录安全共享

针对电子医疗记录（EMR）共享面临的数据提供商集权化、患者数据管理显被动、互操作效率低、恶意传播等问题,提出一种基于区块链的电子医疗记录安全共享方法。首先,基于商用密码SM2数字签名算法提出一种更加安全高效的泛指定验证者签名证明（UDVSP）方案;然后,设计具有上传、验证、检索、撤销等功能的智能合约,构造基于区块链的电子医疗记录安全共享系统;最后,通过安全性分析和性能分析论证UDVSP方案和共享系统的可行性。安全性分析结果表明,所设计的UDVSP方案满足可证明安全性。性能评估结果表明,与现有常用的UDVSP/UDVS方案相比,节省至少87.42%的计算开销和93.75%的通信代价。区块链智能合约原型系统的仿真结果进一步论证了共享系统的安全性和高效性。     

基于Simhash的安全密文排序检索方案

针对密文检索中存在的计算量大、检索效率不高的问题，提出一种基于Simhash的安全密文排序检索方案。该方案基于Simhash的降维思想构建安全多关键词密文排序检索索引（SMRI），将文档处理成指纹和向量，利用分段指纹和加密向量构建B+树，并采用"过滤-精化"策略进行检索和排序，首先通过分段指纹的匹配进行快速检索，得到候选结果集；然后通过计算候选结果集与查询陷门的汉明距离和向量内积进行排序，带密钥的Simhash算法和安全k近邻（SkNN）算法保证了检索过程的安全性。实验结果表明，与基于向量空间模型（VSM）的方案相比，基于SMRI的排序检索方案计算量小，能节约时间和空间成本，检索效率高，适用于海量加密数据的快速安全检索。     

多服务器可验证的属性基多关键字排序检索方案

针对现有可搜索加密方案搜索行为不可控、搜索结果不可信以及搜索语义单一的问题,提出一种多服务器模式下可验证的属性基多关键字排序检索方案。构造多维B+树作为索引存储结构将索引和密文分开存储,并在检索时使用提前剪枝策略去除相关性较低的子树,实现快速多关键字排序查找。运用属性基加密技术实现搜索行为的授权,通过授权的验证服务器对检索结果进行验证,保证检索结果的正确性。安全性及效率分析结果表明,基于DL假设和q-BDHE假设,该方案在随机预言模型下可抵抗选择明文攻击和抗关键字猜测攻击,并且能够减小计算开销。     

一种云环境中密文数据的模糊多关键词检索方案

越来越多的企业和个人用户将大量的数据存储在云服务器。为了保障数据隐私,重要数据以密文形式存储在云端,但却给数据检索操作带来严峻挑战。传统的基于明文的检索方案不再适用,已有的基于密文的检索方案存在不支持模糊检索或多关键词检索、效率较低、空间开销较大、不支持检索结果排序等问题。因此,研究安全高效的密文检索方法具有重要意义。提出了一种新的云环境中密文数据的模糊多关键词检索方案,该方案能够从云服务器上检索出包含有指定多个关键词的密文,支持模糊关键词检索,并且不会向云服务器和其他攻击者泄露与数据和检索相关的任何明文信息;使用计数型布隆过滤器和MinHash算法构建索引向量和查询向量,使得索引构建和查询过程更加高效,且排序结果更加准确。安全性分析和性能评估表明该方案具有高安全性、可靠性、检索效率和准确率。     

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B+树的多关键字密文排序检索方法

针对当前社会信息量大、隐私信息需要加密存储带来的检索难度大等问题,研究分析了现有的基于密文的可搜索加密方案,提出了一种基于B⁺树的多关键字密文排序方法。利用向量模型构建索引和查询陷门,根据相关性分数和关键字匹配度对检索结果进行排序。在真实数据集上进行了实验,结果证明本方案具有较高的检索效率。