面向多用户的多层嵌套数据库加密方案

围绕外包数据的安全性问题与用户隐私性问题,展开对加密数据库方案的研究,提出了一个面向多用户的多层嵌套数据库加密方案.该方案根据洋葱模型多层理论,采用多种不同类型的加密算法对用户的外包数据进行多层嵌套加密,实现了既保证数据机密性又满足多种不同SQL查询类型的数据库加密方案.针对用户递交包含敏感信息的查询语句在一定程度上泄露用户自身的隐私这一问题,设计了基于单服务器私有信息检索(private information retrieval,PIR)技术的用户隐私保护机制,实现了用户匿名查询.安全性分析表明,该方案满足数据机密性与用户隐私性.Sysbench基准测试实验分析表明,该方案具有良好的查询处理效率、读写吞吐量以及健壮性.     

支持多用户操作的外包数据库可验证方案

针对目前大多数的可验证计算方案只能支持单用户即数据拥有者修改数据的问题,提出了一个支持多用户操作的外包数据库可验证方案.通过在多用户和外包数据库服务器之间设置代理实现对多用户的访问控制,不需要数据拥有者在线参与;利用基于身份标识的数据结构来实现对数据进行修改,提高计算效率;利用数字签名算法和挑战应答对查询结果进行验证,保证查询结果的完整性.安全性分析表明,该方案能够保证多用户操作数据场景下查询结果的正确性和完整性.实验结果和效率分析表明,该方案不仅满足多用户场景,而且有较高计算效率.     

云计算中可验证的外包数据库加密搜索方案

云上外包数据库的安全问题已成为云计算安全的研究热点。给出两个具有数据保密性的云上外包数据库模型,可以验证查询完整性,并能有效保护数据搜索者的搜索隐私。这两个数据库模型支持单属性等值选择操作及其与投影的复合操作,支持数据的添加与删除。与已有的此类方案相比,在计算量相当的前提下,具有较高的安全性和较多的功能。     

云环境下一种强隐私保护的安全Top-k查询方案

在一个多用户应用场景下，为了防止云勾结一个数据拥有者或一个数据使用者对授权用户的查询隐私进行合谋攻击，构建了云计算环境下针对查询隐私的合谋威胁模型，并实现了一种高效的强隐私保护查询方案.方案采用动态的安全查询索引结构，该结构可以保证外包数据的安全性，且适用于数据文件频繁动态更新的多用户环境，极大地提高了系统的可伸缩性和可用性.为了满足用户的个性化查询需求，依据关键字权重对查询结果进行秘密相关性排序，实现了安全的top-k查询.     

数据库驱动认知无线电网络位置隐私的攻击与保护

针对数据库驱动认知无线电网络(cognitive radio networks)存在的位置隐私泄露风险,提出两种攻击方法:覆盖交集攻击和频道切换攻击,可根据二级用户(secondary user,SU)频道使用情况,在不直接获取查询信息中的位置信息的前提下,间接推断SU位置。为应对上述攻击,提出查询信息盲化机制来实现隐私保护的频谱查询,同时对频道选择方案进行优化使得SU能够最大程度地保护自身位置隐私。根据真实数据进行的攻击实验提高了对SU的定位精度,基于模拟数据的隐私保护方案验证实验证明了本文提出的保护方案的有效性和效率。     

支持全操作的公共可验证外包数据库方案

针对当前外包数据库完整性研究方案存在的时空开销大、查询和更新效率低、无法同时支持多种SQL查询结果的完整性验证等问题,提出一个支持全操作的公共可验证外包数据库模型,并给出该模型的形式化定义和安全性定义.在模型的基础上利用双线性映射累加器和认证跳表实现了包含三方实体且支持全操作的公共可验证外包数据库方案,给出了方案中各算法的具体描述及实体间的交互过程.最后分别对方案的安全性和效率进行分析,结果表明,该方案具有不可伪造性,并具有较高的效率.     

非交互式可验证的模指数外包方案

基于现有的模指数外包方案中单个服务器验证概率较低,以及2个服务器完全可验证需要多次交互等问题,设计了2个不可信的服务器模型下非交互式可验证的模指数安全外包方案.利用逻辑分割的方式,保护用户数据的隐私性;利用安全外包形式化定义证明了该外包方案是安全的.方案具有以下优势:输入数据具有保密性;服务器与用户不需要交互;服务器计...     

云计算中安全的向量点积计算

安全问题是云计算研究的关键问题之一.提出云计算模型中安全的向量点积计算方案,同时提供计算结果的正确性验证和数据的隐私保护功能.通过分析向量和向量点积的代数性质,为数据所有者端的原始向量构建转换向量和影子向量,使客户能够验证计算结果的正确性.将现有两方间隐私保护的向量点积计算协议扩展到云计算模型中的三方.安全性分析表明该方案能够抵御多种可能的威胁.实验结果表明了该方案的高效性.     

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。     

一个盲公开可验证的矩阵乘积外包计算方案

基于可验证数据库,提出了支持盲公开可验证的矩阵乘积匿名外包计算方案,该方案满足对计算结果公开可验证,同时可以保护用户身份及数据的隐私,防止恶意云服务器的欺骗行为。给出的安全性分析说明了方案在随机预言机模型下是适应性选择消息安全的。方案使用摊销模型,以降低计算开销,并通过模拟实验证明,与已有方案相比本方案计算开销更小。