基于混合算法区块链和节点身份认证的数据存储方案

为了增强云数据存储的完整性和安全性,在无线传感器网络（WSN）中,提出一种基于混合算法区块链的数据存储方案,以及一种集成身份验证和隐私保护的去中心化框架。首先,簇头将采集到的信息传递至基站,而基站在分布式区块链上记录所有关键参数,并传递至云端存储。然后,为了获得更高的安全等级,合并椭圆曲线加密（ECC）的160位密钥与高级加密标准（AES）的128位密钥,并在云存储层之间进行密钥对交换。基于混合算法的区块链结合身份验证方案可以很好地保证云数据的安全性存储,因此所提方案在安全性方面较为优秀。此外,恶意节点可通过基站从区块链中直接移除并撤销认证,方便快捷。仿真结果表明,与去中心化的区块链信息管理（BIM）方案、基于信任和分布式区块链评估的安全定位（DBE）算法和利用密钥衍生加密和数据分析（KDE-DA）管理方案相比,所提方案在延迟、吞吐量、计算开销方面具有一定的优越性。     

基于属性基加密的区块链数据共享模型

为确保当前区块链数据共享机制中的隐私保护及数据安全,受属性基加密技术能够有效实现云上数据安全共享与访问控制的启发,提出了基于属性基加密的区块链数据共享模型.该模型基于Waters所提出的密文策略属性基加密(CP-ABE)方案,首先,在私钥生成阶段,数据使用方委托多个节点参与联合计算并存储部分私钥,其他数据使用者则不可获取完整密钥,从而提升了私钥的生成效率;其次,为防止密钥滥用及算法中参数的管理,定义了一种密钥传递事务数据结构,实现了CP-ABE算法的可追责性;最后,通过构建具有链上链下协同计算与存储功能的共享链,实现了属性基加密与区块链系统的有效融合.安全性分析和实验仿真结果表明,所提模型在密钥生成计算效率和实际业务场景方面有一定的优化,满足工程应用的需要.     

基于HDFS的云存储安全技术分析

现阶段云存储技术普遍出现数据丢失与数据窃取等各种安全问题,结合HDFS数据完整性校验体系的技术特点,研究一种在HDFS基础上的数据传输存储技术的实现方案。对系统用户上传到HDFS中的数据文件进行AES加密处理,文件通过密文的方式实现存储目的,同时使用RSA算法确保AES密钥的安全性能,能够有效地避免在数据的传输与存储过程中丢失与被盗。HDFS的存储格式主要分为文件密文与文件明文两种类型,用户能够根据实际需求自主选择是否需要加密处理。     

区块链上基于云辅助的属性基可搜索加密方案

可搜索加密技术在不解密的情况下搜索加密数据.针对现有的可搜索加密技术没有考虑数据用户细粒度搜索权限的问题,以及现有的可搜索加密方案中因云存储的集中化对数据安全和隐私保护带来的问题,提出了区块链上基于云辅助的属性基可搜索加密方案.该方案利用可搜索加密技术实现加密数据在区块链上的安全搜索,利用基于属性的加密技术实现数据的细粒度访问控制,利用区块链不可篡改的特性确保关键字密文的安全.在该方案中属性基加密技术用来加密关键字,区块链上存储关键字密文,云服务器上存储关键字密文和数据密文.基于困难问题假设,证明该方案能够保证关键字密文和陷门的安全性.数值实验结果表明:该方案在密钥生成阶段、陷门生成阶段、关键字搜索阶段具有较高的效率.     

基于HDFS的云存储安全技术研究

针对目前云存储技术存在的数据泄露和数据篡改等安全问题,结合HDFS数据完整性校验机制的特点,设计并实现了一种基于HDFS的数据传输存储安全技术方案.对用户上传至HDFS中的数据文件实施AES加密,文件以密文形式存储,同时应用RSA算法保障AES密钥的安全,可有效防止数据在传输和存储过程中被泄露.设计了基于HDFS的文件密文和文件明文两种存储格式,用户可自主选择是否进行加密.通过安全性分析和性能测试,验证了方案的安全性和可行性.     

基于区块链的电子医疗病历共享方案

针对当前各医疗相关机构间数据共享困难、数据隐私易泄露等问题,提出了一个基于区块链的电子医疗病历（EHR）共享方案。首先,基于区块链不可篡改、去中心化、分布式存储的特点,设计了基于区块链的EHR数据共享模型,采用区块链网络和分布式数据库共同存储加密的EHR及相关访问控制策略,防止EHR数据被篡改和泄露;其次,将分布式密钥生成（DKG）技术与基于身份的代理重加密（IBPRE）技术相结合,设计了数据安全共享协议,协议使用委托权益证明（DPOS）算法选取代理节点,重加密EHR,实现单对用户间的数据共享。安全性分析表明,所提方案能够抵抗身份伪装和重放攻击。仿真实验与对比分析表明,DPOS算法的效率高于工作量证明（POW）算法,略低于实用拜占庭容错（PBFT）算法,但所提方案去中心化程度更高,耗费算力较小。     

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。     

基于红黑树的共享电子病历数据完整性验证方案

为了解决共享电子病历的隐私性及数据完整性问题,在平行区块链架构的基础上,文中提出了一种基于红黑树的共享电子病历数据完整性验证方案.首先,医患完整性验证信息以不同的属性基加密的方式分别存储在患者链和医生链上,而医患数据具体信息存储在云服务提供商CSP的链下服务器上;其次,构造基于红黑树的数据完整性验证方案及动态数据更新方案.安全性分析表明,所提方案不但具有公开可验证性,能有效抵抗云服务器的伪造攻击,而且能保障用户及患者信息的隐私性,具有较高的完整性验证效率及数据更新效率.     

基于双层加密和密钥共享的云数据去重方法

数据去重技术在云存储系统中的广泛应用,可以有效地节省网络通信带宽,提高云服务器的存储效率.随着信息安全问题的日益凸显,用户对于数据隐私的重视程度越来越高.为保护数据隐私,用户普遍将数据加密后上传至云服务器.相同的数据经过不同用户加密后得到不同的密文,使得云服务器难以进行数据重复性检测.如何在保护数据隐私的前提下,实现云存储中加密数据的去重,成为研究的热点问题.现有方案大多借助可信第三方实现云数据安全去重,但可信第三方在现实应用中极难部署,且易成为系统瓶颈.提出一种基于双层加密和密钥共享的云数据去重方案,无需可信第三方参与,实现云存储中加密数据的安全去重.通过划分数据流行度,对隐私程度较高的非流行数据采用双层加密机制进行保护.内层为收敛加密,外层为对称加密.借助门限秘密共享机制,将外层加密使用的加密密钥保存到多个密钥管理服务器,实现不同用户间的密钥共享.对隐私程度不高的流行数据,采用简单高效的收敛加密.安全性分析与性能对比体现本文的方案具有较高的安全性与执行效率.通过仿真实验,验证了方案的可行性和高效性.     

高稳定性区块链节点存储数据防篡改仿真

与一般的区块链相比，高稳定性区块链中的节点存储数据更容易受到防篡改威胁，为了保证数据的安全性，进行了高稳定性区块链节点存储数据防篡改仿真研究。通过滑动窗口分段将区块链节点存储的数据分割成多个子序列，通过判断子序列的变化趋势给出特征函数，利用字符串的方式表示区块链节点存储数据的时间序列组成，基于变步长计算，通过匹配测度的计算提取出区块链节点存储数据的关键特征。通过用户信息的加密生成用户密钥，得到区块链节点存储数据的密文，完成数据加密。引入水印防篡改算法，分割嵌入数据中的水印信息，通过水印信息与二进制信息之间的转换，结合矩阵置乱实现区块链节点存储数据防篡改。实验结果表明，本文方法能够有效防止区块链节点存储的数据被篡改，保证数据的隐蔽性和安全性。     

基于区块链的云数据审计方案

云存储凭借高扩展性、高可靠性、低成本的数据管理优点得到用户青睐。然而,如何确保云数据完整性成为亟待解决的安全挑战。目前的云数据完整性审计方案,绝大部分是基于半可信第三方来提供公共审计服务,它们存在单点失效、性能瓶颈以及泄露用户隐私等问题。针对这些缺点提出了基于区块链的审计模型。该模型采用分布式网络、共识算法建立一个去中心化、易扩展的网络解决单点失效问题和计算力瓶颈,利用区块链技术和共识算法加密用户数据保证数据不可窜改和伪造,确保了用户数据的隐私。实验结果表明,与基于半可信第三方云数据审计方案相比,该模型能够保护用户隐私,显著提高了审计效率,减少通信开销。     

Hopfield神经网络和AES结合的超混沌图像加密算法

针对近几年人工神经网络在图像加密领域的应用进行了研究,提出了一种新的四维Hopfield神经网络和AES（高级加密标准）加密算法相结合的超混沌图像加密算法。该方法首先定义了四个数和提取一个明文像素值的平均值作为密钥,通过Hopfield神经网络生成的超混沌序列作为AES加密算法的目标密钥;然后,将明文与目标密钥进行异或处理;最后,将目标密钥代入算法进行三重AES加密算法进行加密得到密文。通过仿真实验表明,该算法能够很好地结合两种算法的优点,达到非常好的加密效果。     

基于跨链的医疗数据安全共享方案

医疗机构之间的医疗数据共享对于实现跨医院诊断并促进医学研究发展有着举足轻重的作用.为了解决医疗机构之间医疗数据共享困难的问题,我们提出了一种基于跨链的医疗数据安全共享方案.采用中继链、跨链网关和数据链结合的跨链架构,结合AES和CP-ABE加密算法进行细粒度的医疗数据访问控制.同时利用可搜索加密技术实现医疗数据的安全搜索.为缓解区块链的计算存储开销,将IPFS和区块链相结合,链下存储密文,链上存储密文地址和密钥.通过安全性分析和实验证明,该方案在医疗数据安全共享方面具有可行性.     

区块链中可验证外包解密的匿名属性加密方案

属性加密是云计算环境下实现数据机密性和细粒度访问控制的关键技术。然而,一般的属性加密方案中存在访问策略敏感信息泄露、解密成本高、属性授权机构权力过大等问题。为了解决上述问题,提出一种基于区块链的可验证外包解密的匿名属性加密方案。该方案使用策略隐藏保护敏感属性信息,通过两方共同生成完整属性密钥,在解密前进行属性匹配操作。利用区块链不可篡改性存储验证参数存储对第三方外包解密结果进行正确性验证,并使用区块链生成、存储属性证书。在随机谕言模型下证明了选择性密文策略和选择明文攻击的安全性,并与其他方案进行功能、通信开销对比,使用PBC Go密码学库对方案进行仿真,仿真结果表明该方案可以有效地减少用户解密开销。     

一种基于区块链的医疗数据隐私保护方法

为解决医疗数据的泄露或恶意被窜改以及医疗纠纷问题,提出一种基于区块链的医疗数据隐私保护方法。利用哈希算法加密患者的身份信息,治疗结果通过AES（advanced encryption standard）算法加密,而AES的密钥使用ECC（ellipse curve ctyptography）算法加密,所有的加密密钥、治疗结果、患者身份信息存储到联盟链上。采用群签名技术追溯签名医院,群管理员可以解密医疗数据,将其作为重要依据协助第三方解决医疗纠纷。效率分析表明,在安全性相同情况下,该方法较的加/解密效率比对比方案分别提高了14%和46%,同时分析了群签名各类算法的时间开销。通过与同类方法对比,该方法既可实现患者身份、医疗数据的分类隐私保护,又可保证交易存储开销是合理的,在医疗数据隐私保护领域具有一定的应用价值。     

细胞神经网络与改进AES的超混沌图像加密方案

针对当前一类基于混沌系统的图像加密算法的应用进行研究,提出了一种五维细胞神经网络和AES（高级加密标准）加密算法相结合的超混沌图像加密算法。该方法定义了五个数和提取一个与明文像素值相关的参数作为密钥,通过细胞神经网络生成的超混沌序列作为AES加密算法的目标密钥;将明文与目标密钥进行异或处理;将目标密钥代入算法进行若干次AES加密算法进行加密得到密文。通过实验仿真表明,该算法能较好地抵抗差分攻击、统计特性分析等,而且还能有效抵抗明文攻击,加密效果较好。     

一种基于区块链的数据完整性验证解决方案

数据在物联网环境下采集、传递、存储过程中,如果缺少严密的安全防范措施,可能会出现假冒的、被篡改的或者过期的数据,这些缺乏完整性保护的物联网数据会对物联网应用造成极大的危害。数据的完整性是确保数据可信的必要条件。区块链的去中心化、分布式、持久性、不可篡改等属性,使得区块链目前成为在具有隐私保护应用需求的数据完整性验证的优选方法。文中提出了一种基于区块链的数据完整性验证的区块链结构和基于去中心化时间戳的数据完整性验证机制,设计了基于区块链的数据完整性验证的智能合约,在以太坊平台上模拟真实场景。实验结果表明,基于区块链的数据完整性验证技术方案,可以在去中心化的应用环境下,并在数据分散存储以保护数据隐私的前提下,确保数据的完整性。     

一种基于区块链的安全云存储方案设计

云存储方式是将数据上传到云服务器中,以此来减轻本地存储的负担。然而,把数据存储到不受信任的第三方云服务器上,可能导致一些数据安全隐患的出现,其中最典型的是数据的完整性问题和隐私问题。针对数据完整性问题和隐私问题,提出一种基于区块链的云存储方案。该方案利用区块链的梅克尔树属性、匿名性、不可篡改等特点构建安全云存储系统,有效地解决了数据完整性问题和隐私保护问题。     

基于云存储的混合加密算法研究

近些年来,云存储技术得到了高速发展,对云存储的安全也提出了更高的要求；针对目前云存储的数据安全问题,通过对传统加密算法的研究与分析,提出了一种适合云存储的线性AES-ECC混合加密算法；算法综合了AES适应于大块数据加密且加解密速度快而ECC加密强度高的特点,使用交叉加密的方式,极大地提高了云存储的安全性,并从多个角度对算法进行了安全性分析；最后在Hadoop平台上用不同算法对多种文件类型进行加密、解密实验,并对比其加密解密时间；实验结果表明,算法在云存储中相比传统加密算法有显著优势。     

基于ARM920T的AES算法实现方案

为了提高高级加密标准(AES)算法在ARM上执行的效率,提出AES算法在ARM处理器上的高效实现方案,并在ARM920T处理器上得以实现。密钥扩展采用一次性生成方式。在算法实现上,将字节替换和列混合定义成T表进行存储,可以提高运行速度。采用C语言编程,在ARM Develop v1.2平台上进行了仿真及调试。对算法的不同实现方式所占的存储空间和运算速度进行了比较,并给出了不同密钥长度算法的各种性能指标。实验表明,算法执行速度得到了明显提高。