基于区块链的支持访问控制的可搜索加密方案

区块链技术因其分布式、去中心化、不可篡改等特点在多个领域得到广泛应用.然而,这些特点同时带来了大量的数据冗余与计算冗余,不能很好地适应区块链在数据规模较大的实际业务场景下的应用.针对链上数据容量较小的问题,设计了一种基于区块链的数据链上链下混合存储架构,利用云存储实现大规模数据外包存储功能;采用对称加密技术、可搜索加密...     

基于区块链的公钥可搜索加密方案

针对公钥加密方案的陷门安全问题,引入随机数构造陷门与索引,用于抵御来自服务器内部的关键字猜测攻击,避免因服务器好奇行为带来的数据泄露。对第三方的可信问题进行研究,将区块链技术与可搜索加密方案相结合,使用智能合约作为可信第三方进行检索工作,既可以防止服务器内部的关键字猜测攻击,又可以保证检索结果的正确性,从而限制服务器在下发数据时的恶意行为。通过安全性分析,验证了所提方案满足IND-KGA安全性。经过与其他方案进行实验对比,证明了所提方案在时间开销上具有一定的优势。     

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...     

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.     

基于区块链的多授权密文策略属性基等值测试加密方案

针对云环境下密文策略属性基加密方案中存在的密文检索分类困难与依赖可信第三方等问题,本文提出了一种基于区块链的多授权密文策略属性基等值测试加密方案．利用基于属性的等值测试技术,实现了支持属性级灵活授权的云端数据检索和分类机制,降低了数据用户对重复数据解密的计算开销．结合多授权属性基加密机制和区块链技术,实现了去中心化用户密钥生成．采用多属性授权机构联合分发密钥,有效抵抗用户和属性授权机构的合谋攻击．引入区块链和智能合约技术,消除了现有密文策略属性基密文等值测试方案中等值测试、数据存储与外包解密操作对可信云服务器的依赖．利用外包服务器执行部分解密计算,降低了用户本地的计算开销．将原始数据哈希和验证参数上传至区块链,保障外包服务器解密结果正确性和云端数据完整性．在随机预言模型下,基于判定性qparallel Bilinear Diffie-Hellman Exponent困难问题证明了本文方案在选择密文攻击下的单向性．与同类方案相比较,本文方案支持更多的安全属性,并具有较低的计算开销．     

基于区块链的结果可追溯的可搜索加密方案

在可搜索加密方案中,无论是云端服务器还是用户,都可能存在欺骗行为。为了解决这种安全问题,给出公平性安全的定义,提出基于区块链的可搜索加密方案。通过第三方可信机构（trusted authority,TA）验证数据传输过程中数据的一致性,区块链记录完整验证结果以防止篡改,使所涉及的实体达成一致的安全共识,从而实现公平性安全。安全性与复杂性分析表明,该方案是可行的。当该方案与搜索结果可验证的可搜索加密方案相结合时,可优化成基于区块链的搜索结果可验证的可搜索加密方案,其安全性将得到进一步的提高。     

基于区块链的细粒度云数据安全存储与删除方案

在基于云计算的存储与删除服务中,由于外包数据所有权和管理分离,现有的逻辑删除机制使云上的数据很容易暴露给未经授权的用户,甚至云服务器可能未遵循用户要求删除相应数据.为此,该文提出一种细粒度的安全云端数据存储与删除方案.基于椭圆曲线构造了基于密文策略的属性基加密以实现外包数据细粒度访问控制,应用区块链实现可公开验证的安全...     

基于区块链的细粒度云数据安全存储与删除方案

在基于云计算的存储与删除服务中,由于外包数据所有权和管理分离,现有的逻辑删除机制使云上的数据很容易暴露给未经授权的用户,甚至云服务器可能未遵循用户要求删除相应数据.为此,该文提出一种细粒度的安全云端数据存储与删除方案.基于椭圆曲线构造了基于密文策略的属性基加密以实现外包数据细粒度访问控制,应用区块链实现可公开验证的安全数据删除.该文方案具有责任可追踪性以及两方删除与可验证性等特性.理论分析与实验结果表明该文方案具有较好的安全性和较高的性能,能够满足云数据共享与安全删除的需求.     

基于区块链且可验证的智能电网多维数据聚合与分享方案

针对如何支持轻量级多维数据聚合,实现系统整体过程中多维数据的双端完整性验证,以及处理云服务器集中化等问题,提出了一种基于区块链且可验证的智能电网多维数据聚合与分享方案。首先,为了满足智能电网对电量数据细粒度分析的需求,利用掩蔽值和霍纳法则实现了隐私保护多维数据聚合。在此基础上,针对现有数据聚合方案在云存储数据与第三方分享方面存在的数据完整性验证问题,借用基于RSA的乘法同态承诺方案和同态哈希函数的同态性设计了一种新的签名算法,使云服务器不仅可以验证聚合数据的完整性,还可以验证数据分享阶段的完整性,即实现了云存储数据的双端可验证性,并且可以抵抗内部攻击。同时,提出了一种基于联盟链多链的聚合数据分享体系结构,有效地避免单机处理瓶颈和易受攻击等集中化问题。理论分析证明了所提方案的安全性。性能实验表明,所提方案比已有方案具有更低的计算和通信成本。     

基于区块链和雾计算的去中心化云端数据完整性审计方案

针对传统云端数据完整性验证方案中存在过度依赖完全可信第三方审计者(TPA)、复杂的密钥管理和不支持数据访问者授权等问题,该文提出一种基于区块链和雾计算的去中心化数据完整性审计方案。为了实现审计方案的去中心化,使用雾节点和智能合约代替第三方审计者。利用区块链设计智能合约保障方案中各个实体的公平交易;将审计过程生成的证据存储在区块链中以防止各个实体的不诚实行为。引入无证书密码体制,解决了传统审计方案中复杂的密钥托管和证书管理问题。此外,通过加密累加器实现访问用户授权和身份认证。分析结果表明,该方案满足签名的不可伪造性,与同类方案相比具有较高的计算性能。     

云计算与区块链平台的遥感影像安全检索方案

遥感影像外包到半可信的云平台进行存储和检索时,可能导致影像数据的泄露和返回不完整的检索结果。加密可以保护影像数据的安全,但无法保证云平台提供真实、完整的存储和检索服务。区块链技术能有效保证存储和检索服务的真实性和完整性,但区块链的计算和存储能力有限,如何实现遥感影像的安全存储和检索仍是一个具有挑战性的问题。该文提出一种结合云平台和区块链的遥感影像安全检索方法,将影像哈希等轻量级数据存储于区块链,云平台存储海量加密影像数据,确保云存储影像的真实性;区块链执行基于遥感影像属性的检索,在此基础上由云平台执行复杂度较高的基于内容的安全检索,保证了检索结果的完整性;利用区块链技术设计遥感影像检索交易机制。实验表明方案可以实现安全、真实、完整和高效的遥感影像检索,并构建一个双方信任的公平交易环境。     

基于区块链的多关键词模糊搜索加密方案

针对1对多数据密文共享中多关键词模糊匹配和用户公平性问题,该文提出一种基于区块链的多关键词模糊搜索加密方案。该文提出一种R-HashMap索引结构,通过使用对偶编码函数和位置敏感哈希函数来构建安全索引,并采用K最近邻算法来加密索引,通过计算欧式距离度量查询关键词向量与索引节点之间的相似性,实现多关键词模糊密文搜索。该文除了消除预定义词典和降低存储开销外,还在不增加搜索复杂度的前提下实现对安全索引的更新。此外,将以太坊区块链技术与可搜索加密方案相结合避免了恶意服务器对数据的篡改,使用智能合约作为可信第三方进行检索工作,不仅可以防止云服务器内部的关键词猜测攻击,还可以解决检索结果不正确的问题。通过安全性证明分析,该文不但满足自适应选择关键词语义安全性,还可以保护用户隐私和数据安全。将该文与其他方案进行实验对比,证明该文在保证精确度的前提下,时间开销上具有更好的效率优势。     

支持策略隐藏且密文长度恒定的可搜索加密方案

属性加密体制是实现云存储中数据灵活访问控制的关键技术之一,但已有的属性加密方案存在密文存储开销过大和用户隐私泄露等问题,并且不能同时支持云端数据的公开审计。为了解决这些问题,该文提出一个新的可搜索属性加密方案,其安全性可归约到q-BDHE问题和CDH问题的困难性。该方案在支持关键词搜索的基础上,实现了密文长度恒定;引入策略隐藏思想,防止攻击者获取敏感信息,确保了用户的隐私性;通过数据公开审计机制,实现了云存储中数据的完整性验证。与已有的同类方案相比较,该方案有效地降低了数据的加密开销、关键词的搜索开销、密文的存储成本与解密开销,在云存储环境中具有较好的应用前景。     

基于混合隐私的区块链高效模型协同训练共享方案

针对海量数据下,基于区块链的联邦学习数据共享平台面临的效率低下和隐私泄露问题,该文提出基于混合隐私的区块链高效模型协同训练共享方案。在该方案中,首先根据欧氏距离设计了一种基于相似度的训练成员选择算法来选择训练成员,组成联邦社区,即通过选取少量的高匹配训练节点来提高训练的效率和效果。然后,结合阈值同态加密和差分隐私,设计一种基于混合隐私技术的模型协同训练共享方案来保证训练和共享过程中的隐私性。实验结果和系统实现表明,所提方案可以在保证训练结果准确率的情况下,实现高效训练和隐私保护下的数据共享。     

基于B树的否定选择算法及其应用

针对传统的方法在带钢表面缺陷图像检测中存在的问题,提出了基于B树的否定选择算法.根据影响成熟检测器生成的因素,通过低频和高频变异生成初始检测器集合,改变检测器的表示方式,以数值型的检测数代替二进制字符串形式的检测器,提取自体数值、检测数值和待检数值,使用B树建立索引并构建自体信息树和检测信息树,来实现其质量检测.实验表明,该方法明显优于传统的图像检测算法,提高了检测效率.     

基于LKH混合树模型的新型组播密钥更新方案

安全组播是组播技术走向实用化必须解决的问题。在组成员动态变化时,设计一个高效的密钥管理方案是安全组播研究的主要问题。提出了一种基于新型混合树模型的组播密钥更新方案。该方案将GC的存储开销减小为4,同时,在成员加入或离开组时,由密钥更新引起的通信开销与nm保持对数关系(n为组成员数,m为每一族包含的成员数)。     

An Efficient Information Hiding Scheme Based on Closest Paired Tree Structure Vector Quantization

Information hiding schemes based on vector quantization (VQ) usually require lengthy VQ encoding and decoding processes. In this paper, we propose an efficient information hiding method based on closest paired tree structure vector quantization (CPTSVQ). The simulation result shows that the execution time of the proposed scheme is much shorter than that attained by previous approaches.     

融合区块链与雾计算系统中基于网络时延和资源管理的优化任务卸载方案

针对如何基于有限的系统剩余资源进行任务优化卸载以增加移动终端的数字货币收益问题,该文在融合区块链与雾计算系统中提出一种基于节点剩余资源、网络时延的任务卸载方案。为了实现任务的优化卸载,首先基于任务量对移动终端的预期收益进行了分析,其次基于网络节点剩余计算资源、存储资源、功率资源、网络时延联合分析了移动终端的支出。此后以最大化移动终端的数字货币收益为优化目标建立了数学优化模型,并利用模拟退火(SA)算法对优化模型进行求解。仿真结果证明上述方案的有效性。