基于多机构属性加密的云数据确定性删除方案

云存储服务的使用越来越普遍,但是将大量数据存储在第三方云服务器中,给用户带来便利的同时也提出了更高的安全要求。由于云存储服务是半可信的,使得如何确定性删除云存储数据成为需要解决的问题。目前,云存储数据的确定性删除的相关研究大多基于单机构管理属性的属性基加密,该类方案虽然满足云数据的细粒度访问控制,但容易引起单点故障等问题。因此,提出一种基于多机构属性基加密的云存储数据确定性删除方案。将多机构属性基加密应用于该方案,不仅支持有多个机构管理属性时对云存储数据的安全删除,并实现了云数据的细粒度访问。此外,该方案通过利用策略隐藏保护存储在云服务器中的访问策略的隐私。最后,通过撤销属性改变密文实现云数据删除,并通过区块链存储删除证明实现删除结果公开可验证和责任可追溯。实验仿真和对比分析表明,该方案在云存储数据删除方面具有较高的安全性,为云储存数据的删除提供一种实用方案。     

支持访问更新的可验证外包属性加密方案

为满足公共云存储加密数据安全可靠的访问需求，提出支持访问更新的可验证外包属性加密方案。以经典的KP-ABE方案为基础，通过巧妙的算法设计实现方案的外包解密和密文访问权限可更新功能，同时支持外包计算的可验证性，确保第三方服务器诚实可靠地执行算法过程。在标准模型下证明方案关于原始密文和更新密文均具有选择 IND-CPA 安全性，并具备弱主私钥安全性和外包计算的验证可靠性。与同类方案相比，实现了功能、安全性和效率的协同优化。     

支持属性撤销的可验证外包的多授权属性加密方案

针对云存储中基于多授权属性加密（MA-ABE）访问控制方案存在数据使用者解密开销大,同时缺乏有效属性撤销的问题,提出了一种支持属性撤销的可验证外包的多授权属性加密方案。首先,利用可验证外包技术,降低数据使用者的解密开销,同时验证数据的完整性。然后,利用双线性映射保护访问策略,防止数据拥有者身份泄露。最后,利用每个属性的版本密钥实现立即的属性撤销。安全性分析表明所提方案在标准模型中判定性的q双线性Diffie-Hellman指数假设下是安全的,同时满足了前向安全性和抗合谋攻击。性能分析表明所提方案在功能性和计算开销两方面都具有较好的优势,因此所提方案更适用于云存储下多授权属性加密环境。     

高效且可验证的多授权机构属性基加密方案

移动云计算对于移动应用程序来说是一种革命性的计算模式,其原理是把数据存储及计算能力从移动终端设备转移到资源丰富及计算能力强的云服务器.但是这种转移也引起了一些安全问题,例如,数据的安全存储、细粒度访问控制及用户的匿名性.虽然已有的多授权机构属性基加密云存储数据的访问控制方案,可以实现云存储数据的保密性及细粒度访问控制;但其在加密和解密阶段要花费很大的计算开销,不适合直接应用于电力资源有限的移动设备;另外,虽然可以通过外包解密的方式,减少解密计算的开销,但其通常是把解密外包给不完全可信的第三方,其并不能完全保证解密的正确性.针对以上挑战,本文提出了一种高效的可验证的多授权机构属性基加密方案,该方案不仅可以降低加密解密的计算开销,同时可以验证外包解密的正确性并且保护用户隐私.最后,安全分析和仿真实验表明了方案的安全性和高效性.     

基于离线密钥分发的加密数据重复删除方法

重复数据删除技术受到工业界和学术界的广泛关注.研究者致力于将云服务器中的冗余数据安全的删除,明文数据的重复删除方法较为简单.而用户为了保护隐私,会使用各自的密钥将数据加密后上传至云服务器,形成不同的加密数据.在保证安全性的前提下,加密数据的重复删除较难实现.目前已有的方案较多依赖在线的可信第三方.提出一种基于离线密钥分发的加密数据重复删除方案,通过构造双线性映射,在不泄露数据隐私的前提下,验证加密数据是否源自同一明文.利用广播加密技术实现加密密钥的安全存储与传递.任意数据的初始上传者能够借助云服务器,以离线方式验证后继上传者的合法性并传递数据加密密钥.无需可信第三方在线参与,实现云服务器对加密数据的重复删除.分析并证明了方案的安全性.仿真实验验证了方案的可行性与高效性.     

高效完全可验证外包解密属性基加密方案

属性基加密虽然能够很好地保护用户的数据安全,但是用户解密的计算代价随着访问结构的复杂性而线性增加。外包解密技术的提出使得用户只需要很少的开销就能够解密得到明文。然而,外包解密技术是将大量的解密操作交由云服务器来处理,而云服务器通常被认为是半可信的。因此,对云服务器部分解密得到的转换密文进行正确性验证是很有必要的。本文提出一种高效的完全可验证外包解密属性基加密方案,使得授权用户以及非授权用户都能够实现转换密文正确性的验证。      

云环境下SNS隐私保护方案

社交网络存储的数据实际都是外包给并不完全可信的云服务商。针对社交网络隐私安全和属性更新问题,提出一种云环境中具有策略隐藏和属性撤销的属性基加密方案。通过分解密钥产生方式降低用户端的计算量,引入合数阶的双线性群实现访问策略隐藏,并利用令牌树和陷门机制灵活且高效地完成属性撤销。而且,该方案在标准假设下可被证明是安全的。因此,将该方案运用于社交网络,将数据加密存储于云服务端是安全可行的。与其他方案相比,该方案既保护了访问策略的隐私,又具有多样的访问控制功能,在计算和存储等方面更有优势。     

云存储完整性验证密码学技术研究进展

云存储完整性验证技术允许用户将数据存储至云端服务器,并为用户提供可验证的完整性保证。典型的云存储完整性验证方案由两个阶段组成：一是数据处理阶段,用户使用私钥处理数据、生成可验证的元数据存储于云服务器,而本地只需保存与数据相关的一些参数,如密钥和数据标签等;二是数据完整性验证阶段,验证者通过和云服务器交互执行一个挑战/证明协议,能够以极高的概率判断出云端数据当前的完整性。到目前为止,已经涌现了大量的相关密码学方案。本文对可证明安全的可公开验证的云存储完整性验证关键密码学技术研究进展进行简要回顾,主要涵盖代理数据外包技术、代理完整性验证技术、基于身份的数据外包技术以及几种计算和通信效率优化技术等。     

支持非单调访问结构的可验证搜索属性加密方案

针对属性基密文搜索方案多数只支持单调访问结构,且对搜索结果缺乏有效检验等问题,提出支持非单调访问结构且搜索可验证的密文关键字搜索属性加密方案。首先,由属性值构造多项式,根据多项式整除性质实现密文细粒度搜索的权限设置;然后,在确保不泄露隐私信息的前提下,由云服务器完成密文搜索和外包解密;最后,借助所提承诺方案实现对搜索结果的正确性检验。所提方案支持非单调访问结构且具备密文细粒度搜索、数据共享、外包解密和搜索可验证等多项功能。在随机预言机模型中,基于扩展多指数序列判定Diffie-Hellman （aMSE-DDH）假设,可证明该方案在选择密文攻击和选择关键字攻击情况下均具有选择性的不可区分安全性。实验结果表明,所提方案的终端解密时间与属性个数无关,仅需约12.9 ms。     

基于信任值的云存储数据确定性删除方案

数据确定性删除是云存储安全的研究热点。目前云存储中分散式的数据确定性删除方案在密钥分量存储时没有考虑DHT((Distributed Hash Table)节点可信性,使得用户在授权时间内也存在无法访问自己敏感数据的问题。为此提出了一种基于信任值的云存储数据确定性删除方案,该方案的核心是对DHT节点进行可信度评价,密钥分量的存储选择可信度较高的节点。与已有的确定性删除方案相比,该方案仍然是利用DHT网络的动态特性实现密钥的定期删除,使得用户敏感数据能够在特定的一段时间之后自动销毁。不同的是,该方案在将密钥分量分发到DHT网络中时倾向于选择可信度高的节点进行交互,使得在密钥的过期时间戳之前从DHT网络中得到足够多的密钥分量来恢复出密钥的可能性大大提高,降低了用户在授权时间内无法访问自己敏感数据的概率。实验结果表明,该方案不仅可以有效地抑制恶意节点,还可以提高密钥分量提取成功率,从而增加用户在授权时间内访问自己敏感数据的成功率。