基于全同态加密与对称加密融合的批处理研究（英文）

现有的全同态加密方案都具有很大的密文膨胀问题,该问题是制约实际应用的重要瓶颈.为了提高传输效率,Naehrig等提出了混合加密的想法,即用户使用密钥为k的对称算法E加密明文m,再使用公钥为pk的全同态方案加密密钥k,将缩小尺寸后的密文c′=(HE_(pk)(k),E_k(m))发送给云端,云端可以同态运算解密电路C_E~(-1)解压出同态密文HE_(pk)(m).本文将全同态加密与对称加密融合方案推广到批处理形式,利用中国剩余定理将l个密文E_k(m_0),…,E_k(m_(l-1))打包进一个密文C中,将C′=(HE_(pk)(k),C)发送给云端.云端利用C′,只需要同态运算C_E~(-1)一次就可以恢复出全部的HE_(pk)(m_i),这个过程在原方案中需要进行l次.通过这种方式,极大地缩短了原本需要耗费大量计算的同态运算解密电路过程.文中以批处理GSW13全同态加密与FLIP流密码融合方案为例详细说明了这一过程.与原方案相比,对于安全参数为λ的FLIP流密码方案,批处理方案可以将这个过程的计算复杂性从■缩小到■     

基于MGSW15方案的分组密码电路的同态运算

全同态加密(FHE)允许在不知道秘密信息的前提下对密文进行任意运算,已成为大数据和云安全背景下的热门研究方向,近年来取得了重大进展.但在实际应用中全同态加密仍面临诸多问题,其中严重的密文扩张给密文传输带来了巨大压力,通过将全同态加密方案与对称密码相融合可以有效解决这一问题.GSW类型的全同态加密方案效率较高,且进行同态计算不需要再线性化技术,本文选取了支持并行操作的MGSW15方案,其密文可以转化为任意基于LWE的FHE方案的密文.给出了在云计算背景下基于MGSW15方案实现密文压缩的基本框架,并利用该方案分别同态计算实现了分组密码AES-128、PRINCE、SIMON-64/128电路,根据每种分组密码的结构特点对其明文分组采用多种切割方式以提高同态运算效率,最后对效率和安全性进行了分析.结合AES算法的安全性、通用性以及轻量级分组密码算法PRINCE和SIMON的高效性,本文的工作在实际应用中效率更高、应用范围更广,密文传输量与明文规模的比值趋近于1,且传输1比特明文只需进行O(1)次同态乘法.     

基于全同态加密与对称加密融合的批处理方案

现有的全同态加密方案都具有很大的密文膨胀问题,该问题是制约实际应用的重要瓶颈.为了提高传输效率,Naehrig等提出了混合加密的想法,即用户使用密钥为k的对称算法E加密明文m,再使用公钥为pk的全同态方案加密密钥k,将缩小尺寸后的密文c′=(HEpk(k),Ek(m))发送给云端,云端可以同态运算解密电路CE-1解压出同态密文HEpk(m).本文将全同态加密与对称加密融合方案推广到批处理形式,利用中国剩余定理将l个密文Ek(m0),…,Ek(ml-1)打包进一个密文C中,将C′=(HEpk(k),C)发送给云端.云端利用C′,只需要同态运算CE-1一次就可以恢复出全部的HEpk(mi),这个过程在原方案中需要进行l次.通过这种方式,极大地缩短了原本需要耗费大量计算的同态运算解密电路过程.文中以批处理GSW13全同态加密与FLIP流密码融合方案为例详细说明了这一过程.与原方案相比,对于安全参数为λ的FLIP流密码方案,批处理方案可以将这个过程的计算复杂性从O~(λ3)缩小到O~(λ2).     

云计算环境中基于策略的多用户全同态加密方法

全同态加密技术是解决云环境隐私安全问题的有效方法。考虑云环境下用户多样性特征,提出基于策略的多用户全同态加密方案(PB-MUFHE),该方案在全同态加密算法的基础上,通过在密文中设定适当的访问策略以及在密钥中设定属性,从而满足多用户密文的全同态运算以及多用户共享,并支持细粒度的访问控制。安全分析证明PB-MUFHE可以抵制共谋攻击,且在LWE困难度假设随机域模型下是IND-CPA安全的。性能评估表明:PB-MUFHE高效地实现密文数据的全同态运算,并能有效地支持访问控制和多用户共享。     

一种高效的多身份全同态加密方案

利用高效的格陷门生成算法构造了身份基加密方案。方案的安全性可归约到标准LWE问题,大大降低了格安全维数,同时降低了密钥规模和计算复杂度。将该方案转化为单身份的全同态加密方案,利用近似奇异向量消除同态运算密钥,运用原象矩阵进行加密,使用子高斯随机变量分析参数,同时将方案的噪声膨胀率由O(n)降为O(n~(0.5))。最后进一步利用扩展密文方法和掩藏方案构造了高效的支持多身份的全同态加密方案。     

云环境中基于代理重加密的多用户全同态加密方案

为解决云环境下多用户共享、隐私安全和密文计算等问题,该文提出一种适用于云环境的基于代理重加密的多用户全同态(proxy re-encryption-based,multi-user,fully homomorphic encryption scheme for cloud computing,PREBMUFHE)加密方案。该方案使用不同的公钥对不同用户的密文进行加密,使得不同用户密文满足密文独立和不可区分性。为了使2个用户之间的密文运算结果满足全同态性,当密文上传到云端时,由云服务提供商(cloud service provider,CPS)作为代理方对其中一个用户的密文进行重加密,将其转化为对同一用户下的密文,然后再进行密文的运算。安全分析证明了该方案的安全性是基于容错学习(learning with errors,LWE)困难问题,在普通双线性群随机域模型下能抵御选择明文攻击(indistinguishability under chosen plaintext attack,IND-CPA)。实验结果表明:该方案能有效实现不同用户密文的全同态运算,支持多用户共享。     

基于同态加密的能源大数据安全系统

针对智能电网能源调度供给过程中储能单元隐私信息易泄露等问题，利用能源大数据对充电需求和能源供应情况进行管理，在云端协同的边缘服务系统框架下，设计基于同态加密的能源大数据安全聚合和智能调度系统.多个以边缘服务器为中心的边缘服务域负责进行用电需求的采集、验证和汇聚，然后各边缘服务域将汇聚数据提交给能源需求响应中心以制定电力调度方案.提出的多密钥同态加密运算协议，以支持不同密文域上的同态计算.然后设计了充电请求优先级计算公式，利用多密钥同态加密协议对密态用电数据(包括完成充电时间和电池充电状态等)进行计算，根据充电请求的不同优先级聚合充电请求数据，实现了隐私保护的数据协同处理、安全聚合和智能调度.与现有方案相比，本系统不仅保证了充电请求数据的保密性、完整性和可认证性，还实现了充电调度方案的隐私保护，并且能够抵抗优先级伪造攻击.大量实验的结果和仿真测试证实了方案具有较低的计算和通信开销.通过形式化的安全性证明证实了多密钥同态加密运算协议可抵抗内部和外部敌手的攻击，并且边缘服务器在整个数据聚合过程中不能获知储能单元的隐私信息.     

一种同态密文域可逆隐藏方案

利用Paillier加密的加法同态性质,构造了一个密文域可逆隐写方案。图像拥有者对图像进行预处理,为嵌入消息预留空间,尔后用图像接收者的公钥对图像进行Paillier加密并发送给消息嵌入者;消息嵌入者在接收到密文图像后,利用密钥解密部分信息并将要潜入信息的密文与原图像的密文进行一个同态密文操作;接收者在接收到密文图像后,利用私钥对其进行解密,得到均衡化后的图像,若接收者拥有提取密钥,则可以利用提取算法对消息进行提取并恢复出原始图像。通过MATLAB实验验证了该方案的正确性和良好的嵌入率。     

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.     

基于多密钥同态技术的安全多方计算协议

为构造具有良好性能的多密钥安全多方计算(SMC)协议,对Gentry-Sahai-Waters(GSW13)全同态加密(FHE)方案的密钥同态性质进行了研究.在此基础上提出了一个基于GSW13方案的层次型多密钥SMC协议,该协议构造方式简单,只需要3轮通信,且在半诚实与半恶意环境和公共随机串模型下,其安全性可以归结到容错学习问题(LWE)和它的一个变种问题;分析了该变种问题的困难性,并给出了半恶意模型下该协议的形式化安全证明.该协议自然构成一个相同环境下的层次型多密钥全同态加密方案.对比分析表明,文中协议在整体性能上优于已有方案.     

适用于云存储的并行无证书代理重加密方案

为了保证云存储中数据的安全访问控制,并基于CPU已进入多核阶段的现状,将并行计算思想用于代理重加密算法中,提出了一个并行代理重加密方案(PCL-PRE).数据拥有者使用对称加密密钥(DEK)加密敏感数据,同时使用代理重加密算法加密该DEK,将这些加密内容存储于云存储中心.云存储中心作为半可信的代理节点,根据访问控制列表,将数据拥有者的DEK进行代理加密,转化为多个接收者可以用自己私钥解密的密文,而在整个过程中都无法获取任何明文信息.接收者收到密文后,即可解密.该方案使用随机数复用技术,对消息进行优化并行,并结合密文聚合,进一步提高了传输效率.实验表明,并行代理重加密方案具有明显的效率优势.     

云计算网络数据库中的加密优化模型仿真分析

针对云计算网络数据库中大数据加密耗时长的弊端,提出一种新的并行同态加密(DGHV)方案。在云计算网络环境下,采用DGHV同态加密算法进行初步数据加密,并对加密过程产生的噪声进行去噪处理。引入MapReduce计算框架的并行特性,使用分块算法对云环境中的大数据进行分割,并采用同态算法进行加密,最后将加密后的密文块汇总,得到整个数据库中的密文。实验结果表明,通过相同的实验平台对云环境网络数据进行加密优化。相比较其他方法针对大数据的处理的加速比较高,能够有效地减少加密时间。     

基于LWE的单层同态云计算方案

为了实现安全的远程操作,通过分析研究一次或单层的同态运算,构造了一个基于错误学习(LWE)的单层同态云计算方案(s LHCC).首先,根据解密者是否知道LWE问题中所使用的随机向量,构造了2个不同的单层同态加密方案s LHE1和s LHE2,并得到了相应的s LHCC方案.该方案在保持LWE问题困难性的基础上,实现了云端单次的同态加和乘运算.根据合理的操作约定和同态结果,用户可以在不泄露操作需求(密文)的情况下,执行远程操作和控制.结果表明,与其他同态加密方案相比,s LHCC的公钥尺寸从传统的矩阵降为向量,从而减小了密文尺寸和云端的存储需求.     

基于身份的同态加密

目的提出一种格上的基于身份的同态加密方案。方法利用格上的LWE(learning with error)难题将身份信息加入参数的设置,选取加密所用的密钥,以LWE加密算法,身份加密算法以及同态加法的要求为基础。结果利用该密钥加密的输出结果满足同态加法,证明了方案的正确性和在适应性选择身份和选择明文攻击下(IND-ID-CPA)的安全性。结论方案可以抵抗量子计算的攻击,密钥短,便于密钥的管理,可以直接对加密信息进行处理。     

密文数据库中支持快速密钥更新的数据共享方案

云环境中常采用属性基加密机制进行一对多的数据共享,这种方式会影响到系统效率,数据拥有者在更新加密密钥时操作复杂。针对此问题,提出一种支持快速密钥更新的数据分享方案。数据拥有者使用属性基加密数据密钥并传送给数据中心,重加密机制支持密钥的快速更新,降低了用户和服务器的工作量,并提高系统安全性。方案基于判定双线性Diffie-Hellman(Decision bilinear Diffie-Hellman,DBDH)假设,在标准模型下满足自适应选择明文攻击安全。通过与其他方案对比,该方案中属性密钥长度、密文长度有所优化,数据分享和读取数据计算开销有所减少,适用于移动终端云环境数据分享的性能需求。     

适应性安全的多主密钥KP-ABE方案

功能加密能很好地满足多对多的网络环境下的机密性需求,功能性函数提供了比传统公钥更灵活的密文存取能力.已有的功能加密系统均只支持单主密钥功能性函数,本文提出了功能加密子类KP-ABE(key-policy attribute-based encryption)上的多主密钥适应性安全模型,该模型具有更强的表达能力及更广义的特性.利用线性多秘密共享方案,设计了该安全模型下的一个加密方案,并采用对偶法在标准模型下证明方案是IND-CPA(indistinguishability against chosen-ciphertext attacks)安全的.该方案加密数据的存取策略更为灵活,用户可根据权限存取多种类型的密文;提出的构造方法可应用于功能加密的其他子类,且计算量与单主密钥方案相比不存在线性扩张,具有较高的效率.     

一个基于双线性映射的无证书多接收者签密方案

多接收者密码机制能将一个密文发送给多个接收者,与将同一个消息分别加密后再将密文发给对应接收者相比,其运行效率更高。签密机制以较低的通信成本同时完成认证和加密两种功能。无证书密码体制避免了公钥基础结构的公钥证书的存储问题和基于身份系统中的密钥托管问题。提出了一个新的无证书多接收者签密方案,并在随机预言模型下证明了其安全性。在方案中,签密过程无双线性对运算,解签密过程中也仅仅需要3次双线性对的运算。方案与现存的无证书多接收者签密方案相比,运算量更低,更具实用价值。     

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.     

云环境下支持多用户的保序加密方案

提出一种适用于云环境下多用户场景的保序加密方案(OPESMU)。该方案将多用户问题定位到多对多模型,将原始明文空间随机分割成不同长度的连续区间,通过加密函数对明文进行加密;引入可信的密钥生成中心生成用户密钥和对应的辅助密钥,利用代理重加密机制将加密后的数据进行重加密,得到的重加密密文允许其他用户用自己的私钥去破解。安全性分析和实验结果验证了OPESMU方案的安全性和有效性。     

基于身份加密的OOXML文档安全自毁方案

针对办公开放XML(Office Open XML,OOXML)格式的文档在全生命周期的隐私安全问题,提出了基于身份加密的OOXML文档安全自毁方案,使得用户的隐私性办公开放XML文档在用户设置的授权期限后主动删除.选择密钥把文档对称加密,同时对该密钥进行基于身份的加密(Identity-Based Encryption,IBE),然后把文档的一部分密文和密钥的密文混合处理,并将混合密文份额发送到对象存储系统上.