交叉学科背景下信息安全数学基础理论与实践教学方法研究

针对信息安全数学基础课程教学存在的问题,结合本科生网络安全专业课程设置特点、创新人才培养需求以及交叉学科课程建设需求,提出将传统的教学手段与现代化教学方法、教学手段相结合,将数学理论教学、计算机编程能力和密码算法应用能力相结合,探讨信息安全数学基础课程的新型教学方法。     

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.     

多源线性网络编码的同态签名算法

网络编码易遭受污染攻击,但传统的签名技术不适用于多源网络编码。为此,基于同态函数,使用双线性对技术,提出一种可抵御污染攻击的多源线性网络编码签名算法,其中,每个源节点用自己的私钥对文件签名,中间或信宿节点仅用公钥即可验证收到的签名,利用随机预言模型证明该算法能够抵抗信源节点和中间节点的攻击。     

抵抗共谋攻击的服务器辅助验证签名方案

为了使服务器辅助验证算法一次能够验证由不同私钥签名的多个消息,提出了一个基于聚合签名的服务器辅助验证方案,由服务器执行验证算法中计算代价大的对运算,有效的减少了验证阶段的计算量。在服务器可知道签名密钥的假设下,证明了该方案在共谋和选择性消息攻击下是安全的。     

区块链上基于B+树索引结构的密文排序搜索方案

为了克服云存储不可信及云存储中密文检索效率低的问题,该文提出区块链上基于B+树的密文排序可搜索加密方案。该方案结合区块链技术解决了在互不了解的多方建立可靠信任的问题;使用向量空间模型降低了文本的复杂性实现了高效的文本检索系统;采用B+树的索引结构提高了区块链上密文交易的检索速度;利用加权统计(TF-IDF)算法实现了多关键词查询结果的排序。在随机预言机模型下,证明该方案是适应性不可区分安全的,通过效率对比分析,表明该方案在区块链上实现了高效的密文检索。     

基于代理重加密的电子病历数据共享方案

现有的电子病历大部分只能在医生与患者之间实现数据共享,数据用户难以访问患者的电子病历。针对该问题,提出一种利用代理重加密的电子病历数据共享方案。患者通过搜索陷门得到加密电子病历,数据用户要获取其电子病历,可请求患者和云服务器进行交互,云服务器生成重加密密钥,并对电子病历密文进行代理重加密,经患者授权后将重加密密文发送给数据用户,数据用户用其私钥解密密文,最终获取电子病历数据。基于随机预言机模型的实验结果表明,该方案在改进双线性Diffie-Hellman假设和q决策双线性Diffie-Hellman逆转假设下,均可实现关键字隐私安全和消息隐私安全。     

适用于车载网的匿名异构聚合签密方案

异构聚合签密既能够实现不同密码系统之间信息传输的机密性和不可伪造性,也能够降低通信开销。结合车载网的特点,提出了一个无证书密码系统到基于身份密码系统的异构聚合签密方案,并采用不同的系统参数来增强系统的安全性。方案能够同时为多个消息进行验证,并为发送者实现了身份匿名,有效解决了用户的隐私安全问题。同时,在随机预言模型下证明了该方案满足不可区分性和不可伪造性。数据对比实验表明,该方案相对于同类型方案有效地降低了通信开销,适合用于车载网络。     

基于异构密码系统的混合群组签密方案

群组签密既能实现群组签名,又能实现群组加密,但是现有的群组签密方案的发送者和接收者基本上在同一个密码系统中,不能满足现实环境的需求,而且基本上采用的是公钥加密技术,公钥加密技术在加密长消息时效率较低。因此该文提出由基于身份的密码体制(IBC)到无证书密码体制(CLC)的异构密码系统的混合群组签密方案。在该方案中,私钥生成器(PKG)和密钥生成中心(KGC)能够分别在IBC密码体制和CLC密码体制中产生自己的系统主密钥;而且群组成员只有协作才能解签密,提高了方案的安全性;同时在无需更换群组公钥和其他成员私钥的情况下,用户可以动态地加入该群组。所提方案采用了混合签密,具有可加密任意长消息的能力。在随机预言模型下,证明了该文方案在计算Diffie-hellman困难问题下具有保密性和不可伪造性。通过理论和数值实验分析表明该方案具有更高的效率和可行性。     

移动社交网络中基于属性加密的隐私保护方案

为了保护用户在移动社交网络中的个人信息和交友偏好等隐私,该文提出支持外包解密的基于密文策略的属性基加密(CP-ABE)方案。在该方案中,将用户的交友偏好和自我描述分别生成属性列表,通过将交友偏好转换为密文控制策略,自我描述转化为属性密钥来隐藏属性,从而实现隐私保护。该方案提出了先匹配后解密的算法机制:社交平台对用户信息进行匹配验证,当满足相应的匹配条件时,该算法将计算量较大的双线性对运算外包给交友中心,之后用户再对密文解密。通过快速排除不匹配用户,避免了无效解密。外包解密在保护信息的同时,减少了移动设备的计算负担和通信开销。安全性分析表明,该方案是安全有效的,此外性能评估显示所提方案在计算和通信开销方面是高效且实用的。