半可信云服务器辅助的高效隐私交集计算协议

隐私集合交集（private set intersection,PSI）是隐私计算中的热点,其允许参与两方在不泄露任何额外信息的要求下计算交集.现有的隐私集合交集计算方案对参与双方的计算能力要求高,且计算能力差的参与方无法在保证集合数据隐私的前提下将计算安全外包给云服务器.设计了一种新的不经意两方分布式伪随机函数,允许半可信的云服务器参与相等性测试,又不泄露参与方任何集合信息.基于该不经意伪随机函数构建了半可信云服务器辅助的隐私集合交集计算协议,将主要计算量外包给云服务器.在半诚实模型下证明了协议的安全性.同时,该协议可保密地计算隐私集合交集的基数.通过与现有协议分析与实验性能比较,该协议效率高,计算复杂度与通信复杂度均与集合大小呈线性关系,适用于客户端设备受限的应用场景.     

基于隐私保护的可证明安全委托计算协议

通过云计算提供的委托计算服务能够为委托方节省大量的计算时间和计算成本,但如何保证委托计算的隐私性和可证明安全性是具有挑战性的问题。结合全同态加密和多线性映射技术的优势,提出基于隐私保护的可证明安全多元多项式委托计算协议。根据委托计算的输入输出隐私安全需求设计委托计算安全模型,通过多线性映射方案和全同态加密技术构造任意第三方可公开验证的委托计算协议,并在标准模型下基于多线性Diffie-Hellman困难性问题假设证明协议的安全性与隐私性。实验与性能分析结果表明,该协议可保证安全性,同时能够减少计算成本,满足大数据环境下委托计算模式的应用需求。     

可验证的安全矩阵行列式计算云外包协议

云计算外包越来越流行的同时也带来了新的安全问题和挑战：输入/输出数据的隐私性和结果的可验证性。本文围绕云计算环境下的安全矩阵行列式计算外包展开研究,构建一个适用于大矩阵行列式计算的可验证的安全云外包协议,在客户端将原始矩阵盲化加密后传送到云服务器端执行计算,云服务器将计算结果和验证值返回给客户端进行解密和验证。理论分析表明,在恶意云的安全模型下协议满足正确性、输入/输出私密性、高效性和结果可验证性。     

一种支持完美隐私保护的批处理数据拥有性证明方案

数据拥有性证明技术是当前云存储安全领域中的一项重要研究内容,可使用户无须下载所有文件就能高效地远程校验用户数据是否完整存储于云服务器。现实中,用户趋向于委托第三方验证机构TPA代替自己来验证数据的完整性;然而,多数支持第三方公开审计的数据拥有性证明方案通常只考虑恶意服务器是否能够伪造标签或证明的问题,鲜有考虑恶意TPA可能会窃取用户隐私的情况。近几年,一些既针对服务器保证数据的安全性又针对TPA实现数据隐私保护的数据拥有性证明方案逐渐被提出,但多应用于单云服务器环境下;个别应用在多云服务器环境下可支持批量审计的方案,或者不能有效抵抗恶意云服务器的攻击,或者无法实现针对TPA的零知识隐私保护。因此,文中在Yu等工作的基础上,提出了一个多云服务器环境下支持批量审计的数据拥有性证明方案。所提方案既可保证针对恶意云服务器的安全性,还可实现针对TPA的完美零知识隐私保护。性能分析及仿真实验表明所提方案是高效且可行的。     

智慧健康中基于属性的访问控制方案

针对智慧健康（S-health）中个人健康档案（PHR）的隐私保护问题,提出了一种外包解密可验证并可代理的基于属性的访问控制方案。首先,利用密文策略属性基加密（CP-ABE）方法,实现PHR的细粒度访问控制;其次,通过将复杂的解密计算外包至云服务器,并利用授权机构来验证云服务器返回的部分解密密文（PDC）的正确性;然后,基于代理方法,受限用户可将外包解密及验证委托给第三方用户执行而不泄露隐私;最后,在标准模型下证明了方案的自适应安全性。理论分析结果表明,用户端解密仅需执行一次指数运算,该方案具有较强的安全性与实用性。     

多云存储中保护隐私的数据完整性验证方案

随着云存储的应用,越来越多的用户选择将数据分散地存储在多个云服务器上,但是这种远程存储方式给用户数据的完整性带来了挑战。同时,代替用户校验数据完整性的第三方审计（TPA）近来也被指出存在泄露用户数据隐私的风险。针对现有的远程数据安全性、隐私性及高效验证的问题,提出一种多用户多服务器环境下支持隐私保护的批处理数据完整性验证方案。方案在一般群模型和随机谕言机模型下是可证明安全的。性能分析和实验表明,与其他在多用户多服务器环境下拓展并保护隐私的方案相比,该方案具有较低的通信复杂度和计算复杂度。     

多个模指数运算的安全外包方案

模指数运算是公钥密码体制中的基本运算,但造价昂贵。可验证外包计算将用户的计算代价转移给服务器,能大大提高用户的计算效率,且能有效验证服务器的计算结果。我们利用指数之间的相互隐藏,提出了新的两个模指数运算外包方案,并推广到多个模指数运算。方案基于两个服务器,实现了模指数运算底数和指数的隐私性,并且用户的可验证概率接近于1。与已有方案相比,所提方案同时提高了用户的计算效率和外包结果的可验证概率。理论分析和仿真实验均表明,所提方案极大地降低了用户的计算代价。     

大型线性方程组求解的可验证外包算法

随着云计算的发展,可验证的外包计算受到了越来越多的关注。对普通用户来说,大型线性方程组的求解是一个困难问题,可通过外包计算进行解决。现有的大型线性方程组外包求解方案计算效率较低或计算结果无法完全验证。本文提出了一个可验证的大型线性方程组求解的外包计算协议。在完全保护用户隐私的前提下,所提方案大大提高了用户的计算效率。与同类方案相比,所提方案降低了用户的计算代价,且用户可以完全验证服务器的外包计算结果。     

安全云环境中一种改进的多关键字检索方案

为了降低硬件购置成本,许多机构倾向于使用稳健快速的云服务将他们的数据转包出去。然而,外包数据可能含有需要防护的敏感数据,而云提供商并不能可靠地满足这一要求。因此,必须采取防护措施,以保护敏感数据不受到云服务器和其他未授权机构的破坏。针对该问题,提出一种基于minhash函数的高效加密云数据隐私保护多关键字检索方法。该方法根据数据所有者生成并外包给云服务器的加密可检索索引进行加密云检索。已知检索内容后,服务器采用tf-idf加权法将检索内容与可检索索引相比较,除了鉴于隐私因素可被泄露的信息外,不需其他信息即可返回结果。基于公开的Enron数据集的仿真实验结果表明,该方法可保证用户只会检索到最相关的条目,不会对用户造成不必要的通信和计算负担。另外,在检索精度方面,也要优于现有的方法。     

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。      

基于属性的BGN型密文解密外包方案

云计算的安全问题是制约其发展的关键瓶颈,其中对云计算结果的访问控制是当前研究的一个热点。在经典的类同态BGN方案基础上,结合CP-ABE（Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption）型密文解密外包设计,构造了基于属性的BGN型密文解密外包方案,部分密文的解密被外包到云上进行,减小了用户的存储开销与计算开销,并且只有用户属性满足访问策略时,才会得到正确的解密结果。与现有的基于属性的外包方案相比,新方案能对密文进行任意次加法同态和一次乘法同态操作。最后,分析了方案的安全性。所提方案在子群判定问题假设下达到语义安全,在随机预言机模型下满足属性安全。     

A secure re‐encryption scheme for data services in a cloud computing environment

Cloud computing as a promising technology and paradigm can provide various data services, such as data sharing and distribution, which allows users to derive benefits without the need for deep knowledge about them. However, the popular cloud data services also bring forth many new data security and privacy challenges. Cloud service provider untrusted, outsourced data security, hence collusion attacks from cloud service providers and data users become extremely challenging issues. To resolve these issues, we design the basic parts of secure re‐encryption scheme for data services in a cloud computing environment, and further propose an efficient and secure re‐encryption algorithm based on the EIGamal algorithm, to satisfy basic security requirements. The proposed scheme not only makes full use of the powerful processing ability of cloud computing but also can effectively ensure cloud data security. Extensive analysis shows that our proposed scheme is highly efficient and provably secure under existing security model. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

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。     

Efficient and secure identity-based encryption scheme with equality test in cloud computing

Efficient searching on encrypted data outsourced to the cloud remains a research challenge. Identity-based encryption with equality test (IBEET) scheme has recently been identified as a viable solution, in which users can delegate a trapdoor to the server and the server then searches on user outsourced encrypted data to determine whether two different ciphertexts are encryptions of the same plaintext. Such schemes are, unfortunately, inefficient particularly for deployment on mobile devices (with limited power/battery life and computing capacity). In this paper, we propose an efficient IBEET scheme with bilinear pairing, which reduces the need for time-consuming HashToPoint function. We then prove the security of our scheme for one-way secure against chosen identity and chosen ciphertext attacks (OW–ID–CCA) in the random oracle model (ROM). The performance evaluation of our scheme demonstrates that in comparison to the scheme of Ma (2016), our scheme achieves a reduction of 36.7% and 39.24% in computation cost during the encryption phase and test phase, respectively, and that our scheme is suitable for (mobile) cloud deployment.     

基于同态加密的全文检索方案设计与实现

为了有效保障外包数据的安全性,满足用户高效检索储存在云中的数据。提出一种基于同态加密的云存储全文检索方案。该方案以整数向量加密技术为基础,建立向量空间模型,进而在密文下计算检索向量与文档向量的余弦相似度,进行检索。方案利用加密算法的同态性,在上传文件,检索以及下载文件的整个过程中,云服务器均无法获取明文数据,方案可进行多关键词检索。在第三方不可信云存储场景中具有准确和更高的检索效率,方案描述简单,保证了用户数据的机密性,在实际场景中具有良好的应用。     

自适应安全的带关键字搜索的外包属性基加密方案

为同时解决属性基加密（ABE）方案的计算成本过高和云服务器中数据查找效率低下的问题,提出了一种带关键字搜索的外包属性基加密（OABE-KS）方案。首先,使用外包计算技术将加解密用户的本地计算成本降低到常量级;然后,由加密用户和解密用户分别生成对应关键字的索引和陷门,并由云服务器为其进行匹配,在此之后云服务器会将匹配成功的结果返回给解密用户。在合数阶群下证明了所提方案是自适应安全的。根据实验分析可知,属性数量从10个到100个变化的过程中,该方案各个阶段的运行时间基本不变,可见该方案在各个阶段的运行时间不随属性数量的变化而变化。实验结果表明,该方案适合应用在资源受限的设备上,使其在实际应用中不受属性数量变化的影响。     

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...     

面向混合云的可并行多关键词Top-k密文检索技术

随着云计算技术的迅猛发展,越来越多的企业和个人青睐使用私有云和公有云相结合的混合云环境,用于外包存储和管理其私有数据。为了保护外包数据的私密性,数据加密是一种常用的隐私保护手段,但这同时也使得针对加密数据的搜索成为一个具有挑战性的问题。文中提出了面向混合云的可并行的多关键词Top-k密文检索方案。该方案通过对文档、关键词分组进行向量化处理,并引入对称加密和同态矩阵加密机制,保护外包数据的私密性,同时支持多关键词密文检索;通过引入MapReduce计算模式,使得公有云和私有云合作完成的密文检索过程能够按照并行化方式执行,从而能够支持针对大规模加密数据的并行化检索。安全分析和实验结果表明,提出的检索方案能够保护外包数据的隐私,且其检索效率优于现有的同类方案。     

DECENT: Secure and fine-grained data access control with policy updating for constrained IoT devices

The Internet of Things (IoT) is a novel paradigm where many of the objects that surround us can be connected to the internet. Since IoT is always related to user’s personal information, it raises lot of data security and privacy issues. In this paper, we present a secure and fine-grained data access control scheme for constrained IoT devices and cloud computing based on hierarchical attribute-based encryption, which reduces the key management by introducing hierarchical attribute authorities. In order to relieve local computation burden, we propose an outsourced encryption and decryption construction by delegating most of laborious operations to gateway and cloud server. Further, our scheme achieves efficient policy updating, which allows the sender device to update access policies without retrieving and re-encrypting the data. The security and performance analysis results show that our scheme is secure and efficient.