强制数据隐私和用户隐私的外包数据库服务研究*

外包数据库中的数据隐私和用户隐私保护是现代外包数据库服务面临的新挑战,针对目前外包数据库服务中单方面考虑数据隐私保护或用户隐私保护技术难以同时满足外包数据库安全需求的不足,提出一种可同时强制数据隐私和用户隐私保护的外包数据库服务模型,采用属性分解和部分属性加密技术,基于结合准标志集自动检测技术的近似算法实现外包数据的最小加密属性分解,同时把密码学应用于辅助随机服务器协议,以实现数据库访问时的用户隐私保护。理论分析和实验结果表明,该模型可以提供有效的数据隐私保护和查询处理,以及较好的用户隐私保护计算复杂度。     

外包数据库服务隐私保护方法

针对目前基于数据库加密的隐私保护外包数据库服务技术需要对整个数据库进行频繁的加密和解密操作,不能有效实现数据处理性能与数据隐私保护之间平衡的不足,提出一种新的基于分布式外包数据库服务的隐私保护方法。该方法引入准标识属性集自动检测和概率匿名隐私保护技术,采用对部分敏感属性加密或匿名的方式和分解准标识属性集的方式实现数据的水平分解和垂直分解,并针对不同的数据分解方式,给出了分布式查询处理的方案。理论分析和实验结果表明,该方法可实现非可信数据库服务器的外包,并能较好地平衡数据查询性能和隐私保护之间的矛盾。     

基于分解和加密的外包数据库隐私保护

目前基于全部数据加密的外包数据库服务不能有效平衡数据处理性能与数据隐私保护之间的关系。针对该不足,提出一种基于单个外包数据库服务器的隐私保护方法,通过加密和分解关联隐私约束规则最大限度地减少加密属性,实现最小加密属性分解的近似算法,并给出基于元数据的查询分解方法,实现查询处理。理论分析表明,该方法能实现外包数据的隐私保护,又能较好地改善外包数据的查询性能。     

一种基于两步状态法的外包关系数据库查询执行技术

针对基于属性分解的外包关系数据库方案中属性集分散存储造成的执行查询困难问题,在包含可信第三方的外包数据库服务架构下,提出一种基于两步状态法的多DSP协同的查询执行机制。该机制在保护用户查询内容隐私的前提下,通过对用户查询进行元语句划分、状态值计算等实现了基于属性分解的外包关系数据库服务方案对用户查询的支持。实例分析验证了该技术在用户查询分解和查询结果获取方面的正确性和有效性。     

基于区块链的能源数据访问控制方法

针对能源互联网跨企业、跨部门的数据共享过程中存在的能源数据易篡改、泄密、数据所有权争议的问题,结合区块链可追溯、难以篡改等特点,提出一种基于区块链多链架构的能源数据访问控制方法,在保护用户隐私的同时实现了能源数据跨企业、跨部门的访问控制。该方法中采用监管链与多数据链相结合的方式保护了数据的隐私,提高了可扩展性;使用链上存储数据摘要、链下存储原始数据的方式缓解了区块链的存储压力;通过支持外包的多授权属性加密技术实现了对能源数据的细粒度访问控制。实验仿真结果表明,所提方法的区块链网络具有可用性而且该方法中支持外包的多授权属性加密技术在功能性及计算花销方面具有优势,因此所提方法可以在保护用户隐私的同时实现能源数据的细粒度访问控制。     

基于敏感数据加密的分布式安全数据库服务研究*

针对目前基于数据加密技术的安全数据库服务不能有效平衡数据处理性能与数据隐私保护的不足,提出一种新的基于分布式安全数据库服务的隐私保护方法,通过引入准标志属性集的自动检测技术,采用对部分敏感属性加密和分解准标志属性集的方式实现数据的垂直分解,通过基于元数据的查询分解实现分布式查询处理。实验结果表明,该方法能较好地平衡查询性能与隐私保护之间的矛盾。     

公共云环境下的多租户数据隐私研究

针对多租户应用中存在的越权访问和联合攻击问题,利用关系数据库理论的无损分解思想,提出了一种多租户环境下的隐私保护模型。该模型根据属性隐私约束进行最少属性分解,并采取不同的匿名化处理方法,进而通过数据扰动实现数据的平衡分布,同时重构调整后的数据,以实现数据库访问时的隐私保护。通过分析和实验,算法能够较好地保护用户隐私数据,在可信第三方环境下兼顾了租户的自定制需求。     

安全数据库隐私保护和访问控制集成研究*

数据库数据的合法使用和隐私保护是现代安全数据库系统面临的新挑战。针对目前单方面考虑隐私保护或访问控制技术难以同时满足数据库信息安全和处理性能需求的不足,提出一种集成访问控制和隐私保护技术的安全数据库模型,通过建立查询审计隐私保护模型中的查询可疑性与授权视图访问控制模型中查询有效性之间的关系,形成统一的查询判断方法,并给出多项式时间复杂度的审计算法和集成的安全检查框架,以同时实现数据库系统隐私保护和访问控制的安全功能。     

支持属性撤销的可追踪外包属性加密方案

属性基加密是一种能够对云服务器中数据实现细粒度访问控制的新型公钥加密方法,但是属性基加密中密钥分配、数据加密和解密过程的计算开销过大,给资源受限的用户造成很大的计算负担.为解决该问题,构造了一个将密钥分配与解密工作外包给云服务器的支持属性撤销的属性加密方案,同时该方案可验证外包计算的正确性.该方案使用线上/线下加密,既有效保护用户数据的隐私性,又减少用户的计算开销,提升方案运行效率;其次方案中使用树形访问策略,以提供更加细粒度的访问控制;同时利用重加密的方法实现细粒度的属性撤销,通过生成重加密密钥更新属性与密文,间接撤销单个属性;最后将用户身份嵌入密钥,达到用户可追踪的性质,并在标准模型下证明该方案是选择明文的不可区分安全性.     

基于物联网的云数据存储访问和隐私保护机制研究

针对物联网环境下云数据的可信存储、用户隐私信息的可靠保护和访问控制的有效性等问题,提出基于物联网的云数据存储访问与隐私保护机制。在该机制中,首先对云数据库中的数据信息进行基于关系模式的最小属性分解,针对单独属性或属性子集对象进行动态交换加密,生成满足隐私约束规则的最小粒度的密钥,然后针对用户隐私信息从预处理和在线查询两个方面进行保护,当用户进行数据信息访问时,依据授权进行密钥获取,并依据解密算法进行明文解析,当用户授权被撤销时,依据数据库代理服务器更新算法进行信息更新。实验证明,该机制具有良好的执行效率,当资源规模较大时,该访问机制更具有优势。     

外包数据库系统安全机制研究

在外包数据库系统模式下,组织将数据库业务外包给外部数据库服务器运行,外包服务提供者为数据拥有者及数据库用户提供远程的数据库创建、存储、更新与查询服务。由于外包服务器本身并非完全可信,外包数据库系统带来了一系列安全问题。本文讨论了数据库安全体系的分类,探讨了外包数据库的基本结构,综述了外包数据库在数据加密、密文查询策略、隐私保护、数据完整性验证及基于数据库水印技术的数据库版权保护等安全机制方面的研究现状,介绍了其研究进展,并展望了安全外包数据库系统的发展方向。研究认为,整合多种安全机制,兼顾安全性和可用性两方面的合理需求,是构建外包数据库系统的技术关键。     

隐私数据库——概念、发展和挑战

作为隐私数据的存储和管理者,隐私数据库正受到越来越多的关注.在综合国内外研究成果的基础上,对隐私数据库的概念和特性进行了阐述,并详细介绍了当前主流的隐私数据模型.对目前隐私数据库访问控制机制和释放控制机制的研究现状和研究成果进行了总结,并分析了现有研究成果中存在的一些问题.最后,本文讨论和分析了目前隐私数据库研究中的热点和难点问题.     

支持区间查询的基于位置服务外包数据隐私保护方案

随着云计算技术的迅猛发展,越来越多的LBS服务被外包到云上运行以减少本地的计算和存储成本.然而,外包环境下的云服务器通常被认为是一个半可信的实体,LBS提供商的数据安全和用户的个人隐私将会面临新的安全挑战.针对现有基于位置服务数据外包方案中不支持区间查询和隐私保护不足等问题,文章提出一种支持区间查询的LBS外包数据隐私...     

基于XML的时态数据库的隐私数据访问控制方案

为了保护时态隐私数据的隐私性,提出了一种对其安全访问控制方案.根据时态隐私数据的特点,在RBAC96模型的基础上,建立了一种基于角色的时态隐私数据访问控制模型(TPD-RBAC模型).依据该模型设计相应的隐私策略,然后将其应用于基于XML的时态数据库中,并从文件级别和元素级别对隐私数据的访问进行运级控制,进一步地满足隐私对象的保护需求.最后以电子病历系统为例讨论了该方案可行性.     

一种有效的差分隐私事务数据发布策略

近年来,隐私保护事务数据发布得到了研究者的广泛关注.事务数据的稀疏性导致个体隐私保护与数据效用性之间很难达到平衡.目前已有的方法大多是基于分组的匿名模型,但该类模型依赖于攻击者背景知识,且发布的数据无法满足事务数据分析任务的需要.针对事务数据隐私保护发布的数据安全性与效用性不足,基于差分隐私与压缩感知理论,提出一种有效的面向应用的事务数据发布策略(transaction data publish strategy, TDPS).首先构建事务数据库的完整Trie项集树,然后基于压缩感知技术对项集树添加满足差分隐私约束的噪音得到含噪Trie项集树,最后在含噪树上进行频繁项集挖掘任务.实验结果表明, TDPS不仅能很好地保护隐私,而且能有效保持数据效用性,满足事务数据分析任务对数据质量的要求.     

一种新型隐私数据库秘密同态检索协议

针对隐私数据查询中的隐私泄露威胁模型,本文提出了一种新型隐私数据库秘密同态检索协议,该协议基于SomeWhat部分同态算法进行设计,通过使用密文同态运算性质较好的解决了该威胁模型中涉及到的隐私泄露问题,同时本文在证明该协议正确性和安全性的基础上,通过适当的参数选择,对该协议的同态算法进行了测试,给出了算法的运行效率。     

基于隐私保护的关联规则挖掘算法

基于隐私保护的关联规则挖掘在挖掘项集之间的相关联系的同时,可以保护数据提供者的隐私。基于数据变换法,提出使用高效数据结构即倒排文件的隐私保护关联规则挖掘算法IFB-PPARM。针对特定的敏感规则以及给定的最小支持度和置信度,得到所需要修改的敏感事务并对其做适当的处理。算法只需对事务数据库做一次扫描,并且所有对事务的处理操作都在事务数据库映射成的倒排文件中进行。分析表明,该算法具有较好的隐私性和高效性。