基于词嵌入的云存储可搜索加密方案

【目的】提出基于词嵌入的云存储可搜索加密方案,视图解决云储存的加密数据的管理,并高效地检索加密数据这一难题。该方案的优势在于克服了加密方案不能进行语义搜索的难题。【方法】通过建立高维关键词的词嵌入,增加语义距离扩展关键词集的方式建立安全索引,并用伪随机函数对私钥和关键词进行安全保护。【结果】此设计方案既保证了数据存储的安全性,又提供了数据检索的灵活性,安全检索模型避免了用户检索过程中关键信息的泄露。【结论】采用全同态加密验证了方案的有效性。在维基百科数据集上进行测试表明维度越高的词嵌入搜索精确率越高,同时开销也随之增大。
     

基于词嵌入的云存储可搜索加密方案

【目的】提出基于词嵌入的云存储可搜索加密方案,视图解决云储存的加密数据的管理,并高效地检索加密数据这一难题。该方案的优势在于克服了加密方案不能进行语义搜索的难题。【方法】通过建立高维关键词的词嵌入,增加语义距离扩展关键词集的方式建立安全索引,并用伪随机函数对私钥和关键词进行安全保护。【结果】此设计方案既保证了数据存储的安全性,又提供了数据检索的灵活性,安全检索模型避免了用户检索过程中关键信息的泄露。【结论】采用全同态加密验证了方案的有效性。在维基百科数据集上进行测试表明维度越高的词嵌入搜索精确率越高,同时开销也随之增大。     

基于属性加密的用户隐私保护云存储方案

为了保护云存储环境下用户数据的隐私,该文提出一种基于属性加密(ciphertext-policy attribute based encryption,CP-ABE)的用户隐私保护云存储(user privacy-preserving cloud storage,UPCS)方案。首先,数据所有者为不同的文件设置不同的访问权限属性;其次,可信第三方使用CP-ABE方案将访问属性嵌入到密文中,只有当用户的属性满足密文的访问属性,才能解密相应密文;最后,为减少数据所有者和用户的计算时间开销,在索引生成和文件解密阶段,将部分操作授权给分布式代理服务器。结果表明:该方案可以有效地保证用户数据和关键词的隐私以及减少数据所有者和用户的计算时间开销。     

一种面向密文大型数据集的可搜索加密方案

为解决可搜索加密方案中由于安全索引过大而导致的关键词搜索时间复杂度过高这一问题,结合云存储应用环境,提出了一种面向密文大型数据集的可搜索加密方案.针对云存储环境中数据集过大的用户,使用块状存储结构优化安全索引的数据结构,将安全索引按照分块参数分为Small,Medium,Large三类.在关键词搜索过程中采用间接寻址的方式,使得在安全索引过大的情况下,仍然能保持良好的搜索时间复杂度,达到用户可接受的范围.实验结果表明,随着安全索引的增大,关键词搜索时间达到了亚线性.     

基于椭圆曲线加密的多关键词可搜索加密方案

针对用户在使用云端数据过程中遇到遍历速度过慢和数据安全性过低的问题,对关键词可搜索加密技术进行改进;将椭圆曲线加密(elliptic curve cryptography, ECC)机制与多关键词可搜索加密方案相结合,在可搜索加密过程中用椭圆曲线对关键词进行编码、加密以及解密处理,同时对关键词进行相关性分数计算,根据分数选择最符合查询要求的文档,使用倒排序索引结构,提高遍历速度;从数据集文件中提取关键词,在虚拟机上进行实验。结果表明,基于ECC的多关键词可搜索加密方案既能减少关键词陷门的生成时间,又能提高检索效率,保证检索文件的高效性以及安全性。     

云服务器中基于同态加密的关键词检索方案

针对云服务器中海量密文文件的存储与检索需求,基于错误学习(learning with errors,LWE)问题以及近似最大公约数(approximate greatest common divisor,AGCD)问题设计一种新型同态加密方案,并通过建立加密关键词索引提出了新的检索方案.安全性分析与实验测试表明,方案可有效保护用户数据在存储与检索阶段的隐私,与传统的密文检索方案相比,具有较高的检索效率及准确性.     

基于区块链的电子病历共享与可验证方案

为解决传统电子病历存储方案共享难、数据易篡改和隐私泄露问题,为此构建一种基于区块链的电子病历可搜索加密存储、高效共享与可验证方案。通过使用简洁非交互零知识证明(zero-knowledge succinct non-interactive arguments of knowledge, zk-SNARKs)构建用户身份认证系统,提高用户身份的隐私性,匿名性。通过提出基于改进Merkle树的格可搜索加密方案,实现电子病历的可搜索加密与验证方案;并在此基础上通过智能合约构造搜索方案的双重验证。通过将相应的加密数据外包到星际文件系统(interplanetary file system, IPFS)以降低存储成本。通过实验对加密算法性能、智能合约时间和花费开销、链下存储性能进行仿真测试。验证了该系统能够满足电子病历系统应用需求,并提高了数据完整性、搜索效率性和身份保密性。     

基于BSSEVD的可搜索加密方案原型系统设计与实现

针对大型数据集条件下，安全索引文件过大而导致可搜索加密方案的关键字搜索时间复杂度过高、效率低的问题，提出了大型数据集下支持布尔搜索的可搜索加密方案(BSSEVD).方案采用三层间接寻址块状存储安全索引的方法优化安全索引存储结构，通过增加关键字交集安全索引解决多关键字布尔搜索导致的泄露增加问题.并在该方案基础上，设计与实现可搜索加密方案原型系统.该系统主要包括文件预处理模块、初始化模块和关键字搜索模块等三大模块.通过实验测试对系统的性能进行分析，实验结果表明该方案计算效率得到了较大的提升.     

具有前向安全特性的密态图像搜索方案

围绕当前多数密态图像搜索方案在更新时产生的信息泄露问题,提出一个云环境下具有前向安全特性的密态图像搜索方案.方案首先采用Tensorflow机器学习模型进行图像识别,设计高效图像关键字信息提取方法;然后基于动态可搜索加密思想,利用GGM范围受限伪随机函数生成搜索令牌,构造出支持动态更新的安全密态图像索引结构.搜索时利用搜索令牌和哈希函数计算匹配结果,不会泄露查询者隐私.安全分析和实验结果表明,本方案在满足高效搜索的同时实现前向安全性,并具有良好的更新性能.     

云计算环境下基于布隆过滤器的可验证可搜索加密方案

提出一种基于布隆过滤器的可验证可搜索加密方案,通过构造布隆过滤器安全索引进行搜索,再对关键词和文件构造可验证集合以验证云存储服务器是否返回全部搜索结果、是否篡改和删除文档,实验结果表明该方案可行。     

基于以太坊的格上属性基可搜索加密方案

提出了一种基于以太坊的安全、灵活、高效的格上属性基可搜索加密方案.方案基于格密码体制提出,解决了传统基于双线性配对技术的属性基可搜索加密方案存在的不可抗量子攻击安全问题.方案使用基于以太坊技术的分散存储方法解决了传统云存储系统中单点故障问题,并且方案中数据拥有者代替私钥生成器为用户生成私钥,这避免传统方案由于密钥托管问题造成的密钥滥用以及隐私泄露.采用以太坊的智能合约解决了以往属性基可搜索加密方案中云服务提供商不可信情况下关键字搜索结果的可靠性问题.与传统属性基可搜索加密方案相比,方案不仅可实现对加密关键字的细粒度检索,并且可抵抗量子攻击,增强了方案的安全性.在容错学习问题(learning with errors,LWE)假设下,证明了方案的安全性.     

支持邻接关系查询的图结构密文搜索方案

现有的密文搜索方案不支持复杂数据结构,因此,提出一个针对图结构的密文搜索模型,给出其算法的形式化定义及安全模型.利用矩阵结构的加密索引提出一个支持邻接关系查询的图结构密文搜索方案,给出了方案算法的具体描述,并对安全性与效率进行分析.方案使用伪随机函数和伪随机置换,保证了用户的图数据和索引信息不被泄露,并通过现实模型实验和理想模型实验的方法进行安全性证明.对比传统密文搜索方案,该方案支持更加灵活的查询,并拥有更高的效率,在大数据环境下拥有广泛的应用前景.     

一种新型的安全云存储模型

针对云存储中的数据安全访问控制问题,设计了一个以云服务器为中心节点,支持不同权限多用户访问的安全高效的云存储模型。该模型利用椭圆曲线公钥密码设计具有语义安全的可搜索加密算法,并结合关键字相关度定义和保序加密算法提高数据检索准确性,降低系统通信负担;通过代理加密思想、用户访问控制列表和用户——数据访问控制矩阵实现不同权限用户的访问控制,安全灵活解决动态用户密钥管理问题。最后通过对模型安全性和模型效率两个方面对比分析,对模型可行性给出了证明。     

基于后缀树的基因数据可搜索加密方法

为保障用户免遭侵犯隐私的风险,提出了一种特别支持基因数据的可搜索加密方法.针对目前密文搜索方案大多数仅支持通过关键字进行搜索,而无法用于不含关键字的基因数据的问题,利用后缀树和伪随机函数等密码学原语构建安全索引,实现对密文基因数据的任意子字符串搜索.安全性证明该方法满足动态自适应安全,利用理论分析和真实数据对效率进行测评.该方法可以对基因数据进行高效安全的任意子字符串搜索,保护数据完整性和隐私性,在个性化医疗大众化的环境下具备广阔的应用前景.     

基于Paillier和PSI的多关键字可搜索加密方案

围绕多关键字的高效密文搜索和数据安全性保障问题,展开分析与研究,基于同态加密和私有集合交集技术,提出一种面向多关键字的高效的保护搜索模式的可搜索加密方案.该方案使用随机数填充和Paillier同态加密方法构造安全索引和陷门,保护了索引隐私和陷门隐私,进而保护了搜索模式;该方案通过私有集合交集技术进行连接多关键字搜索,搜索中只使用到了乘法和指数运算,与其他方案相比大大提高了效率;安全性和性能分析表明,该方案具有可搜索加密的语义安全性,可以高效地实现对密文的多关键字搜索,且具有良好的计算代价.     

一个基于分级身份的密码系统

提出一个基于分级身份的密码系统:包括分级的基于身份的加密和签名方案。在随机预言模型下,新的基于分级身份的加密和签名方案都是可证明安全的,同时在标准模型下,基于分级身份的加密方案是在给定身份攻击下可证明安全的。基于给出的基于分级身份的加密方案,首次提出了分级代理解密的概念,并且给出了安全模型和构造方法。     

属性盲化的模糊可搜索加密云存储方案

为保护基于属性的密文策略（ciphertext-policy attribute-based encryption,CP-ABE）可搜索加密云存储机制中数据使用者的属性隐私,实现云存储模糊可搜索加密,该文提出一种属性盲化的模糊可搜索加密云存储（attribute blinding fuzzy searchable encryption cloud storage,ABFSECS）方案.数据使用者的每个访问属性被随机盲化,再聚合为一个完整的盲化属性.通过关键字索引集和数据使用者生成的关键字陷门的匹配计算,实现了模糊可搜索加密云存储机制.利用云服务器的强大计算资源,引入预解密操作,减少了数据使用者的计算时间开销.安全性分析表明,ABFSECS方案具有不可伪造性,可抵抗数据使用者与云存储服务器间的共谋攻击,不会泄露数据使用者的属性隐私信息.