基于可搜索加密技术的云数据隐私保护研究
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基于区块链的可搜索加密方案研究基于区块链的可搜索加密方案研究引言随着互联网的快速发展,信息的安全性和隐私保护成为人们越来越关注的话题。
在现实生活中,我们常常需要在大量数据中搜索特定的信息,但是传统的搜索方式由于存在信息暴露的风险而受到了限制。
为了解决这个问题,可搜索加密技术应运而生。
而基于区块链的可搜索加密方案则进一步提高了数据的安全性和可信性。
一、可搜索加密技术的概述可搜索加密技术(Searchable Encryption)是一种能够在加密数据中进行搜索和检索的技术。
基于可搜索加密技术,用户可以对加密后的数据进行搜索、排序和过滤等操作,而无需解密整个数据集。
这在很大程度上保护了数据隐私。
二、区块链技术的特点与应用区块链作为一种去中心化的分布式账本技术,具有不可篡改性、透明性、高效性和安全性等特点。
这使得区块链技术成为了可搜索加密方案的理想载体。
在基于区块链的可搜索加密方案中,数据经过加密后存储在区块链上,并通过智能合约进行管理和操作。
三、基于区块链的可搜索加密方案1. 数据加密与存储在基于区块链的可搜索加密方案中,数据首先需要进行加密和存储。
通常使用对称加密算法,如AES,对数据进行加密。
然后,将加密后的数据分片存储在区块链上的不同区块中,以保证数据的安全性和可信性。
2. 可搜索索引的生成可搜索索引是实现可搜索加密的重要组成部分。
在传统的可搜索加密方案中,通常使用倒排索引来实现。
但在基于区块链的可搜索加密方案中,由于数据分片存储在区块链上,需要重新设计索引结构。
可以利用Merkle树等数据结构来生成可搜索索引。
3. 搜索与访问控制在基于区块链的可搜索加密方案中,用户可以通过搜索关键字的方式来查询数据。
首先,用户将搜索请求发送给区块链网络。
然后,通过智能合约的逻辑判断查询语句,从存储在区块链上的数据中检索相关信息。
访问控制机制可以保证只有授权用户能够获得查询结果。
4. 安全性和可信性保障基于区块链的可搜索加密方案有着较高的安全性和可信性。
云中基于内积加密的可搜索加密研究云中基于内积加密的可搜索加密研究近年来,随着云计算和大数据的快速发展,云存储的安全性和隐私问题成为了研究的热点。
在云计算环境中,用户通常将数据存储在云端,但是一旦数据存储在云中,用户就失去了对数据的直接控制权。
此外,为了提供更加便捷的数据访问和使用,用户需要将数据存储在云中可供搜索的状态。
然而,传统的搜索方法会暴露用户的数据隐私,如果没有合适的加密措施,敏感数据有可能被未经授权的用户或者恶意攻击者获取。
为了解决这一问题,云中基于内积加密的可搜索加密(SE)应运而生。
SE可以将数据在云中加密存储,并且在不泄露用户隐私的前提下,实现在加密状态下进行高效的搜索和计算。
而内积加密是一种重要的加密技术,可以实现对数据的高效存储和计算。
在云中基于内积加密的可搜索加密研究中,有几个关键的问题需要解决。
首先是加密方案的安全性。
加密方案应当能够抵抗各种类型的攻击,例如字典攻击、选择明文攻击等。
其次是加密方案的效率。
由于云计算的大规模性质,加密方案应当具备高效的搜索和计算能力,以满足快速响应和大规模数据处理的需求。
此外,加密方案还需要考虑用户的搜索隐私,既要保护用户数据免受未经授权的访问,也要满足用户对搜索结果的隐私保护需求。
目前,已经有一些基于内积加密的可搜索加密方案被提出。
其中,有基于陷门可搜索加密的方案,通过使用陷门来实现在加密状态下的搜索。
还有基于乘法同态加密的方案,通过对数据进行加密和计算,实现在加密状态下进行搜索和计算。
同时,也有一些基于属性加密的方案,通过为每个关键词分配属性标签,将搜索关键词与已加密的数据进行匹配。
然而,这些方案仍然存在一些问题。
首先,一些方案的安全性有待进一步的验证。
在设计和实现加密方案时,需要考虑各种攻击场景,并通过严格的数学证明来保证方案的安全性。
其次,一些方案的效率仍然较低,不能满足大规模数据处理和快速响应的要求。
对于云计算环境而言,高效的加密和搜索计算是至关重要的。
《基于同态加密和CP-ABE的可搜索加密方案的设计及优化》篇一一、引言随着云计算和大数据的快速发展,数据的安全存储和共享成为了重要的研究课题。
在保障数据安全与隐私的同时,还需要支持高效的数据共享和搜索功能。
因此,可搜索加密(Searchable Encryption, SE)方案成为了解决这一问题的有效途径。
本文旨在探讨基于同态加密(Homomorphic Encryption, HE)和CP-ABE (Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption)的可搜索加密方案的设计及优化。
二、同态加密与CP-ABE的概述同态加密是一种允许对密文进行复杂的数学运算并保持原有关系不变的技术,其在处理复杂的数据计算中具有重要意义。
而CP-ABE则是一种支持基于属性的加密方案,可以提供更为灵活的访问控制策略。
结合两者特性,我们可以在保证数据隐私的同时实现数据的可搜索和可访问控制。
三、方案设计3.1 设计思路基于同态加密的方案可以实现数据的无损处理,从而支持数据查询,但这种方法可能导致处理成本过高;而CP-ABE可以实现对密文的高效访问控制,但其缺点是只能满足固定模式的查询条件。
为了满足更加复杂的场景需求,我们将这两种技术结合设计新的可搜索加密方案。
3.2 整体框架该方案由三部分组成:密钥生成器(Key Generator, KGen)、加法同态密文创建模块(Homomorphic Encryption Module, HEM)以及基于属性的解密与查询模块(Attribute-Based Decryption & Search Module, ABDSM)。
其中,KGen用于生成公共和私有参数以及公私钥等;HEM则使用同态加密技术对数据进行加密,并在保持加密属性不变的情况下,实现对数据的计算;ABDSM则根据CP-ABE的访问控制策略进行解密和查询操作。
四、关键技术实现4.1 同态加密的实现在HEM中,我们采用加法同态加密算法对数据进行加密。
公开可验证的动态可搜索加密技术研究公开可验证的动态可搜索加密技术研究概述随着大数据时代的到来,数据的存储和处理成为了一项重要任务。
然而,数据的隐私和安全性也越来越引起人们的关注。
动态可搜索加密技术应运而生,它为用户提供了在云环境中对数据进行搜索和操作的能力,同时保护了数据的隐私性。
本文将探讨公开可验证的动态可搜索加密技术的研究进展和应用。
动态可搜索加密技术简介动态可搜索加密技术(Dynamic Searchable Encryption, DSE)是指用户可以在将数据存储在云服务器上的同时,对数据进行加密和搜索的一种安全保护技术。
与传统的加密方式不同,DSE能够实现在加密状态下对数据进行搜索、删除和插入等操作。
它适用于云存储等场景,可以帮助用户在保护隐私的同时享受便捷的数据搜索服务。
公开可验证的DSE技术公开可验证的DSE技术是在动态可搜索加密的基础上进行进一步拓展的一种技术,它保证了数据搜索的安全性和完整性。
由于云服务器是一个半可信的环境,用户需要确保云服务器不会篡改或泄露其数据。
而公开可验证的DSE技术能够通过使用公开可验证加密技术和数据结构的方式,使用户能够验证数据是否被修改或伪造,从而保护数据完整性。
公开可验证的DSE技术有两个主要的组成部分:可验证搜索和可验证更新。
可验证搜索确保了云服务器返回的搜索结果是正确的,没有被篡改的。
可验证更新则保证了用户可以在云服务器上正确地插入、删除和修改数据,同时保证数据的完整性。
研究进展和应用在研究方面,公开可验证的DSE技术已经取得了一些重要进展。
目前,已经提出了一些基于树结构的可验证DSE方案,如基于Merkle-Tree的方案和基于Bloom Filter的方案。
这些方案通过使用不同的加密和哈希算法,实现了对数据搜索和更新的验证。
在应用方面,公开可验证的DSE技术有广泛的应用前景。
首先,它可以应用于云存储服务中,保护用户数据的隐私和完整性。
其次,它可以应用于医疗健康领域,保护患者的隐私和个人信息。
第44卷第4期2021年4月Vol.44Ao.4Apr.2021计算机学报CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS基于可搜索加密机制的数据库加密方案孙僖泽周福才李宇溪张宗烨(东北大学软件学院沈阳第0年)摘要近年来,数据外包的日益普及引发了数据泄露的问题,云服务器要确保存储的数据具有足够的安全性•为了解决这一问题,亟需设计一套高效可行的数据库加密方案•可搜索加密技术可较好地解决面向非结构文件的查询加密问题,但是仍未较好地应用在数据库中.因此,针对上述问题,提出基于可搜索加密机制的数据库加密方案.本文贡献如下:第一,构造完整的密态数据库查询框架,保证了数据的安全性且支持在加密的数据库上进行高效的查询;第二,提出了满足ND-CHA1安全的数据库加密方案,在支持多种查询语句的前提下,保证数据不会被泄露,同时在查询期间不会降低数据库中的密文的安全性;第三,本方案具有可移植性,可以适配目前主流的数据库,如MySQL.PostgreSQL等.本文基于可搜索加密方案中安全索引的构建思想,利用非确定性加密方案和保序加密方案构建密态数据库安全索引结构,利用同态加密以及ARS-CBO密码技术对数据库中的数据进行加密,实现丰富的SQL查询,包括等值查询、布尔查询、聚合查询、范围查询以及排序查询等.本方案较BlindSeee在功能性方面增加了聚合查询的支持,本方案改善了CryptDB方案执行完成SQL查询后产生相等性泄露和顺序泄露的安全性问题,既保证了数据库中密文的安全性,又保证了系统的可用性可后数们使用一个有年000条记录的StudenD表进行实验,验证了方案框架以及算法的有效加同时,将本方案与同类方案进行功能和安全性比较,结果表明本方案在安全性和功能性之间取得了很好的平衡为关键词密态数据库;可搜索加密;同态加密第ES加密;SQL查询中图法分类号TP309DOI号年2年97/SP.J.年16.2021.00806A Database Encryption Scheme Based on Searchable EncryptionSUE Xi-Ze ZHOU Fu-CO Li Yu-Xi ZHANG Zong-Ye(Software College,NorLheasLern UniuersiLy,Shenyang110169)Abstract N recegg gears,the increasin-popularitp ol outsourcin-data D cloud servee hat leS表data leakape groblems,we neeS D ensure thah the dats storeS Y cloud server Y sufficientlp secure.N Y necessarp to desigc efficient anS feasible database encryption schemes to solve this problem.Searchable encryption can make^ncrypteS daD searchable while solve daD leakape problem for non-structural film,but it is still not well eplied Y the database.Therefore,Y Die paper,aiminp a_t the problem that the da_ta_Y the database servee is leaked,we designed a dah-base encryption framework based on searchable encryption.The noveltp of this work comee with three contributions.First,we construd a well-defined encrypten database query eramewory, which not only ensure the securitp of data,bui to made the encrypted query efficieS.Second,Oue scheme is secure undee INA-CHAI(semantir security againsi adaptive choses keyword p Z-tacb),it ensuree that the date is not compromised and that the securitp of the ciphertext Y the收稿日期第年-Y1在线发布日期:2020-06-30.本课题得到国家自然科学基金(62072090,61872069).中央高校基本科研业务费项目重点科学研究引导项目东201)资助.孙僖泽,硕士,主主研究领域为可搜索加密、密态数据库.T-mail:zecomputer@160.con.周福才东信作者),博士,教授,中国计算机学会东CF)会员,主主研究领域为密码学、网络安全、可信计算.T-mail:thou@miL s edu.周.李宇溪,博士,主要研究领域为可搜索加密、云安全.张宗烨,博士,主主研究领域为可搜索加密.4期孙僖泽等:基于可搜索加密机制的数据库加密方案807database is not compromised during the query.Third,our framework achieves high portability and is suitablr for many mainstream databases such me MySQL,PostgreSQL and se oo.Tased on the ides of constructing securs index in searchabls encryptioo scheme,Ws uss cryptographic techniques such be homomorphio oncryptioo and AES-CBC to encrypt database.Ous scheme implemente rich SQL queriee,including equivaleoa query,Boolean query,aggregated querp, rants411X0,sort querp and so oo.O us scheme adb support for aggregateS queriee compared ta BlindSees in pared to CryptDC,ous scheme doee not reveat the equalitp and the ordee of the ciphertext,which not onlp ensuree the securitp of the ciphertext in the database, bua also ensuree the availabilitp of the systern.Finally,we use s student table which hae10007 records to evaluate oue schenm,and the results show that the proposed framewory and algorithe are eSectivc.A c the same tirnw we compare the functionalitp and securitp of oue scherne with similae schemee,and oue scherne achievee o gooO balance between securitp and functionalitp.Keywords encrypted database;searchable symmetrio encryptiod;homomorphio encryptiod;AES encryptiod;SQL querp1引言随着数据量的增加,人们越来越倾向于选择将自有数据依托于第三方数据库服务提供商进行存储.目前将数据存储在外包数据库服务器上已成为一种常见的方案,常见的如华为、京东、阿里巴巴、亚马逊以及一些医院等机构将一些主要的信息存储在外包数据库服务器上.随着外包数据库服务器中存储信息量的增多,外包数据库服务器上的信息泄露(需要受保护的信息或隐私被泄露)引发了广泛关注.外包数据库服务器方面常常出现泄露或篡改等安全问题,因为潜在的恶意外包数据库服务器可能会尝试从他们存储的数据及其处理的查询中学习信息,甚至将其泄露给某些未经授权方O-种行之有效的方法是在将数据存储到外包数据库服务器中之前对数据进行加密.但是,这种需求是以功能为代价,一旦数据被加密,在查询时需要先解密数据,这样导致搜索变得困难.因此,安全研究人员已转向研究既保护数据库内容又支持高效操作(如搜索引勺方案,而不是仅仅加密数据.为了解决云服务器中的文档信息泄露的问题,2007年Song等人提出了可搜索加密方案,该方案通过输入单个关键字在云服务器上对加密文件集进行搜索⑵;CurtmoO等人在2006年提出了更高效更安全的方案,且该方案实现了多用户的SSS;;Kamara等人在2012年提出的方案中扩展了倒排索引方法,在保证安全性的前提下满足了次线性搜索效率并可以有效添加和删除文件42014年这ash等人提出了大数据集下的动态可搜索加密方案曰.上述这些方案都只局限于文件集的搜索,目前更多的企业、政府会把信息存储在数据库中,因此如何实现密态数据库的密文查询问题,具有重要现实意义和实用价值.为了解决数据库中数据的安全问题,2004年, Hore等人提出了一种基于数据库关系表构建的安全索引实现模糊范围查询—美国乔治亚理工学院的Amanatidie等人于2007年针对外包数据库的安全性研究提出了基于分组密码,对称加密方案和消息认证码等标准密码原语的加密模型,该方案能进行简单的密文搜索◎2010年Popa等人提出了CryptDC,为了支持更多的查询,设计了洋葱加密模型因卩一个数据通过多种加密方案进行嵌套加密. CryptDC针对字符类型列将其扩展为四列密态属性列,分别是初始向量列、通过EQ洋葱模型加密的列、ORD洋葱模型加密的列政earch洋葱模型加密的列,针对数值类型的就不会生成由Search洋葱模型加密的列,但是为了进行SUM操作生成了通过H0R洋葱模型加密的列然而CryptDC存在两个问题,其一是将明文数据库转换为密文数据库时有些密文列占用了更多存储的空间,这样无疑在查询时增加了磁盘读写开销,从而影响了系统的性能;其二是是通过洋葱模型对每个列进行加密,导致每剥掉一层洋葱加密层,它的安全性都会降低,尤其做等值查询时,会将加密方案降低到DQT方案,该808计算机学报2021年方案是确定性加密方案,极易泄露明文之间的信息,因此CryptDB的安全性一直饱受争议.2014年,Pappas等人提出了BlindSeey数据库加密方案,该方案通过Bloom filter、Yao混淆电路、BF搜索树技术实现了支持等值查询、布尔查询、范围查询的密态数据库系统,该方案的安全性较高,但是在查询过程中存在一定的误报并且支持的查询类型不够丰富年.2016年该oddar等人提出了Arx系统,该方案是通过Yao混淆电路和Arx-RANGE索引结构、Arx-EQ索引结构实现的,但是该方案适用于非关系型数据库年.2017年Momr等人提出一种通过索引搜索的数据库加密方案,该方案仅支持等值查询、布尔查询和范围查询,不能支持其他SQL (Structur等Querp Language)语句查询,同时其范围查询的效率非常低年.针对外包数据库中的数据泄露问题,以及现有的数据库加密方案不能将方案的安全性与功能性兼顾的问题,本文提出基于可搜索加密机制的数据库力□密方案(DataBase encryptiog schemr based on Searchablr Encryption,DB_SE),相比于其他方案,本方案既实现了数据的安全性,又能满足现实场景中功能性的需求,主要贡献如下:⑴提出基于可搜索加密机制的密态数据库查询框架,该框架有效地保证了在外包数据库服务器中存储的数据的安全性,并可以在加密的数据库上进行高效地查询.⑴基于提出的框架,设计了一个满足ING-CKA年年(选择关键词攻击下的索引不可区分性)安全的数据库加密方案,通过语义安全的加密方案对数据进行加密,不会造成信息泄露问题.选)方案支持丰富的SQL查询,包括等值查询、布尔查询、比较查询、聚合查询、范围查询、排序查询等多种复杂查询.其中,本方案通过构建保序安全索引进行范围查询,其范围查询的效率优于同类主流方案2选)本方案的框架具有可移植性,可适配于MySQLYos等reSQL等主流数据库,支持透明的SQL查询但卩在不需要更改SQL语义的情况下进行正常地查询,保证了本方案的可移植性.本文第0节介绍关于可搜索加密技术、哈希函数以及OPES加密算法;在第3节介绍本方案的框架、形式化定义、关键算法等内容;第4节对本方案进行安全性分析;第5节从功能性和安全性方面与两种主流的数据库加密方案进行对比,并通过实验进行性能测试;第6节总结本文所述的工作,并对未来研究作出展望.2预备知识2.1可搜索加密技术可搜索加密最早是由S。
数据隐私保护技术在云计算中的应用案例分享随着云计算的快速发展,大量的数据被迁移到了云端进行存储和处理。
然而,与此同时,数据隐私保护也成为了一个备受关注的问题。
在云计算中,如何保护用户的数据隐私,防止数据泄露和滥用,是一个亟待解决的问题。
本文将从技术角度出发,分享一些数据隐私保护技术在云计算中的应用案例。
首先,差分隐私是一种常见的数据隐私保护方法,它通过在数据发布过程中加入一定的噪声来保护数据的隐私。
在云计算中,差分隐私可以用于保护用户的个人隐私。
例如,一家医疗机构想要将其患者的数据共享给研究机构,但又担心患者的个人隐私泄露。
通过采用差分隐私技术,医疗机构可以在发布数据之前加入噪声,使得数据中的个人信息无法被恢复,从而实现数据隐私的保护。
其次,同态加密是另一种常用的数据隐私保护技术。
它允许在不暴露数据内容的情况下进行计算。
在云计算中,同态加密可以用于保护用户在云端进行计算时的隐私。
例如,一个银行想要在云端进行大规模数据分析,但又担心敏感的客户信息被泄露。
通过使用同态加密技术,银行可以对客户数据进行加密,并将加密后的数据上传到云端进行计算,云端只能返回计算结果,而无法获知数据内容,从而保护了用户的隐私。
此外,可搜索加密是一种能够实现在加密数据上进行高效搜索的技术。
在云计算中,可搜索加密可以用于保护用户在云端存储的数据的隐私。
例如,一个企业想要将其机密文件存储在云端,但又担心文件内容被非法访问。
通过使用可搜索加密技术,企业可以将文件加密后上传到云端,用户可以通过在加密的文件上进行搜索操作,而无需解密文件内容,从而保护了数据的隐私。
最后,多方计算是一种能够在不公开数据的情况下进行计算的技术。
在云计算中,多方计算可以用于保护多个用户之间的数据隐私。
例如,一家广告公司希望通过云端数据联合分析的方式提高广告精准度,但又担心用户的个人数据被泄露。
通过使用多方计算技术,广告公司可以与用户和数据提供商共同进行数据分析,但保持各方数据的隐私,只通过加密计算结果进行共享,从而实现数据隐私的保护。
高效的可验证无证书可搜索加密方案高效的可验证无证书可搜索加密方案引言随着大数据和云计算的快速发展,数据存储和计算正逐渐从传统的本地环境转移到云服务器上。
然而,云服务器的安全性一直是一个关注的焦点。
为了保护数据的隐私性,加密是最常用的手段之一。
但在加密的情况下,如何实现快速的可搜索性是一个较为困难的问题。
本文将介绍一种高效的可验证无证书可搜索加密方案,旨在提供高效的数据搜索并保护数据的隐私。
一、问题描述在云环境中,用户通常将数据存储在云服务器上,希望实现数据的快速搜索。
然而,由于数据的加密,传统的搜索方法无法直接应用于加密数据上。
因此,需要提出一种可验证的加密方案,使得用户可以在云服务器上对加密数据进行搜索,并且保证搜索结果的正确性和完整性。
二、相关工作目前已经有一些研究者提出了一些可验证的无证书可搜索加密方案。
其中,Proxy Re-encryption(代理重加密)技术被广泛应用于实现搜索。
该技术允许用户委托一个云服务器作为中继进行数据搜索,从而避免用户将数据和搜索关键字直接传输给云服务器,保护数据的隐私和安全。
然而,现有的方案在验证搜索结果的正确性和完整性方面存在一些缺陷。
首先,现有的方案通常需要依赖服务器进行额外的数据通信,增加了通信开销。
其次,现有方案往往需要在服务器上保存大量的索引数据,占用了大量的存储空间。
最后,现有方案的搜索性能较低,用户需要等待较长的时间才能获得搜索结果。
三、提出的方案针对上述问题,本文提出一种高效的可验证无证书可搜索加密方案。
该方案基于Proxy Re-encryption技术,并结合零知识证明和哈希函数来增强可验证性。
首先,用户将数据加密,并将加密后的数据存储在云服务器上。
同时,用户生成搜索索引,并计算索引的哈希值。
用户还生成一个代理密钥,并将其发送给云服务器。
云服务器根据代理密钥对用户的搜索请求进行处理,并返回搜索结果。
在搜索过程中,用户可以发送一个零知识证明给云服务器,证明自己拥有真实的搜索关键字。
《基于同态加密和CP-ABE的可搜索加密方案的设计及优化》篇一一、引言随着云计算和大数据的快速发展,数据的安全存储和共享成为了重要的研究课题。
然而,传统的加密技术无法在保护数据隐私的同时实现高效的数据检索功能。
为此,基于同态加密和CP-ABE的可搜索加密方案被提出,它不仅确保了数据的安全性,同时也为数据的快速检索提供了有效的解决方案。
本文将探讨这一方案的设计思路及其优化措施。
二、同态加密与CP-ABE简介同态加密是一种特殊的加密技术,允许在密文上进行某些计算并保持数据的隐私性。
这种技术常用于云环境下的数据计算。
另一方面,CP-ABE(基于属性的加密)是一种访问控制机制,允许根据用户的属性来决定是否可以访问特定的数据。
这种机制为数据的共享提供了灵活的访问控制策略。
三、基于同态加密和CP-ABE的可搜索加密方案设计1. 方案设计概述本方案结合同态加密和CP-ABE的优点,设计了一个可搜索的加密方案。
在这个方案中,用户将数据通过同态加密算法进行加密后存储在云端,同时通过CP-ABE的访问控制策略对数据进行访问控制。
当用户需要检索数据时,可以在密文上进行同态计算以匹配关键词,并利用CP-ABE的访问控制策略进行验证。
2. 具体设计步骤(1)数据拥有者将原始数据通过同态加密算法进行加密后存储在云端。
(2)为每个用户生成一个属性集,并根据需要设定访问控制策略。
(3)当用户需要检索数据时,通过同态计算在密文中匹配关键词。
(4)云端将匹配到的密文返回给用户。
(5)用户使用自己的私钥对密文进行解密,并根据CP-ABE 的访问控制策略进行验证。
四、方案优化措施1. 性能优化为了提升方案的性能,我们可以采取以下措施:(1)选择高效的同态加密算法以减少计算开销。
(2)优化访问控制策略,减少不必要的验证过程。
(3)采用分布式存储技术以提高数据的存储和检索效率。
2. 安全性增强为了增强方案的安全性,我们可以采取以下措施:(1)引入更多的同态加密算法以提高数据的保密性。
基于多关键字搜索的加密算法研究随着互联网的发展和信息技术的快速进步,保护个人隐私和数据安全变得越来越重要。
多关键字搜索是一种增加隐私保护的搜索方式,通过对关键字进行加密,使得第三方无法直接获取用户的搜索信息。
基于多关键字搜索的加密算法的研究,旨在提供一种安全可靠的搜索方式,保护用户的隐私和数据安全。
在传统的搜索方式中,用户发送的搜索请求以明文的形式传输到服务器,服务器通过索引进行匹配,并返回符合搜索条件的结果。
这种方式存在一个严重的问题,即用户的搜索隐私暴露在网络传输过程中,容易被不法分子窃取和滥用。
为了解决这个问题,研究者提出了基于多关键字搜索的加密算法。
在基于多关键字搜索的加密算法中,用户的搜索请求被加密后再发送到服务器。
加密算法使用一种特定的加密函数,将用户的关键字进行转换,生成一个加密搜索请求。
该加密搜索请求与用户的真实搜索请求具有相同的意义,但无法被第三方解读。
服务器接收到加密搜索请求后,使用相同的加密函数对其进行解密,然后进行索引匹配并返回结果。
由于加密搜索请求的中间结果无法直接被解读,用户的搜索隐私得到了保护。
多关键字搜索的加密算法需要满足以下几个要求:1. 高安全性:加密算法必须具备很高的安全性,确保用户的搜索隐私不会被第三方窃取或解密。
这需要算法采用目前最先进的加密技术,并使用强密码保护加密密钥。
2. 高效性:加密算法需要具备高效性,确保搜索请求的加密和解密过程能够在较短的时间内完成。
用户不应被过长的等待时间所影响。
3. 可扩展性:加密算法需要具备良好的可扩展性,能够适应大规模的搜索请求和高并发的搜索需求。
随着互联网的普及,加密算法需要能够应对日益增长的用户量。
4. 兼容性:加密算法需要兼容现有的搜索引擎和服务器系统。
这样可以减少系统改造的成本,提高算法的可用性。
为了满足以上要求,研究者们提出了各种基于多关键字搜索的加密算法,如可搜索加密(Searchable Encryption)算法、同态加密(Homomorphic Encryption)算法以及有组织加密(Order-Preserving Encryption)算法等等。
云存储中可搜索加密方案的研究与设计的开题报告一、选题背景随着云计算技术的不断发展,越来越多的数据被存储到云端,并在云端上进行处理。
然而,传统的云存储存在许多安全问题,例如数据泄露、隐私保护等问题。
因此,加密技术被广泛应用于云存储中以保护数据安全。
但是,在使用加密技术的同时,搜索和访问加密数据变得非常困难。
因此,如何在云存储中实现可搜索加密技术成为了一个热门的研究方向。
二、选题意义云存储中的可搜索加密技术可以保护数据隐私,同时又允许用户在加密数据中进行搜索和访问。
这种技术可以防止数据被窃听或篡改,同时又便于用户在云端上管理和使用自己的数据。
因此,研究云存储中的可搜索加密技术对于保护用户数据安全,提高云存储服务的质量和可信度具有重要意义。
三、研究内容本文将研究云存储中可搜索加密方案的设计与实现,主要包括以下几个方面:1. 研究可搜索加密技术的基本原理和方法。
2. 分析现有的可搜索加密方案的优缺点,并根据实际需求设计适合云存储的可搜索加密方案。
3. 实现和评估设计好的可搜索加密方案。
对所设计的可搜索加密方案进行测试和验证,并分析其安全性、可用性和性能。
四、研究方法本文的研究方法主要包括文献调研、实验设计和实验验证。
首先,通过对可搜索加密技术的相关文献进行调研,了解可搜索加密技术的基本原理和方法。
然后,根据实际需求设计适合云存储的可搜索加密方案。
最后,实现和评估所设计的可搜索加密方案,并对其进行测试和验证,分析其安全性、可用性和性能。
五、预期成果及创新点本文研究的预期成果主要包括:1. 设计可用于云存储的新型可搜索加密方案。
2. 实现设计好的可搜索加密方案,并对其进行测试和验证。
3. 分析所设计的可搜索加密方案的安全性、可用性和性能,并与现有的可搜索加密方案进行比较。
本文的创新点主要体现在以下方面:1. 设计新型的可搜索加密方案,兼顾数据安全和可用性。
2. 实现和验证所设计的可搜索加密方案,并对其进行全面的评估和分析,为云存储中可搜索加密技术的研究提供参考。
可搜索加密技术在云存储中的应用在当今数字化时代,数据的存储和管理方式发生了巨大的变革。
云存储作为一种便捷、高效的数据存储解决方案,已经被广泛应用于各个领域。
然而,随着数据量的不断增长和数据隐私的重要性日益凸显,如何在保障数据隐私的前提下,实现对云存储数据的有效搜索和访问,成为了一个亟待解决的问题。
可搜索加密技术的出现,为解决这一问题提供了可能。
一、云存储与数据隐私挑战云存储是指将数据存储在由云服务提供商运营的远程服务器上,用户可以通过网络随时随地访问和共享这些数据。
云存储的优势在于其强大的扩展性、高可用性和成本效益,使得企业和个人无需投资大量的硬件设备和维护成本,就能轻松存储和管理海量数据。
然而,云存储也带来了一系列的数据隐私问题。
由于用户的数据存储在云端,云服务提供商和潜在的攻击者有可能获取到这些数据。
如果数据没有经过适当的加密处理,一旦数据泄露,将会给用户带来巨大的损失,包括个人隐私泄露、商业机密被窃取等。
此外,即使数据在存储时进行了加密,传统的加密方法也使得在云端进行数据搜索变得极为困难。
因为加密后的数据变成了无意义的密文,无法直接进行关键词搜索和匹配。
这就导致了用户在需要搜索和访问特定数据时,不得不先将大量的加密数据下载到本地进行解密,然后再进行搜索,这不仅效率低下,而且增加了数据泄露的风险。
二、可搜索加密技术的原理可搜索加密技术是一种在加密数据上进行搜索操作的技术,它允许用户在不解密数据的情况下,对加密数据进行关键词搜索,并返回与搜索关键词相关的加密结果。
可搜索加密技术的核心原理是基于加密索引和陷门机制。
在数据上传到云端之前,首先对数据进行加密处理,并为加密数据构建一个特殊的加密索引。
这个索引包含了数据中可能出现的关键词以及它们对应的加密位置信息。
当用户需要进行搜索时,用户生成一个包含搜索关键词的陷门,并将其发送给云端。
云端使用陷门与加密索引进行匹配运算,如果匹配成功,则返回相应的加密数据。
软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@ Journal of Software,2015,26(1):109−128 [doi: 10.13328/ki.jos.004700] ©中国科学院软件研究所版权所有. Tel: +86-10-62562563∗可搜索加密技术研究综述李经纬1, 贾春福1,3, 刘哲理1, 李进2, 李敏11(南开大学计算机与控制工程学院计算机与信息安全系,天津 300071)2(广州大学计算机科学与教育软件学院,广东广州 510006)3(中国民航大学信息安全评测中心,天津 300300)通讯作者: 贾春福, E-mail: cfjia@摘要: 从可搜索加密的两类基本问题出发,回顾了相关研究历史.介绍了可搜索加密的分类,包括其应用场景和应用模型,并探讨了相应的解决策略,从构造角度,将其分为对称可搜索加密和非对称可搜索加密.基于这种分类,围绕基本定义、典型构造和扩展研究,对可搜索加密相关工作进行了综述.最后,总结和展望了待解决的关键性问题和未来的研究方向.这些工作将对可搜索加密的进一步研究起到一定的促进作用.关键词: 可搜索加密;对称可搜索加密;非对称可搜索加密;关键词猜测攻击;云安全中图法分类号: TP309中文引用格式: 李经纬,贾春福,刘哲理,李进,李敏.可搜索加密技术研究综述.软件学报,2015,26(1):109−128.http://www.jos. /1000-9825/4700.htm英文引用格式: Li JW, Jia CF, Liu ZL, Li J, Li M. Survey on the searchable encryption. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2015,26(1):109−128 (in Chinese)./1000-9825/4700.htmSurvey on the Searchable EncryptionLI Jing-Wei1, JIA Chun-Fu1,3, LIU Zhe-Li1, LI Jin2, LI Min11(Department of Computer & Information Security, College of Computer and Control Engineering, Nankai University, Tianjin 300071, China)2(School of Computer Science and Educational Software, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China)3(Information Security Evaluation Cener of Civil Aviation, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300, China)Abstract: This paper reviews previous research on the two basic searchable encryption problems, and introduces the classification of searchable encryption (SE), including its application scenarios and usage models. After discussing the resolution strategies, it divides SE into two groups, that is symmetric searchable encryption and asymmetric searchable encryption. Based on this classification, the research advance is surveyed on basic definition, typical construction and extended research. Finally, the need-to-be-solved problems and main research directions are discussed. This study aims at promoting further research of searchable encryption.Key words: searchable encryption; symmetric searchable encryption; asymmetric searchable encryption; keyword guessing attack;cloud security可搜索加密问题源于文献[1]:假设用户Alice试图将个人文件存放在一个诚实但具有好奇心的外部服务器,以降低本地资源开销.为保护文件隐私,须采用某种加密方式将文件加密后存储.使用传统分组密码,只有密∗基金项目: 国家重点基础研究发展计划(973)(2013CB834204); 国家自然科学基金(61272423, 61100224, 61472091); 高等学校博士学科点专项科研基金(20100031110030, 20120031120036); 天津市自然科学基金(14JCYBJC15300); 中国民航大学信息安全评测中心开放课题基金(CAAC-ISECCA-201403)收稿时间:2013-03-11; 定稿时间: 2014-07-09; jos在线出版时间: 2014-08-19CNKI网络优先出版: 2014-08-19 14:17, /kcms/doi/10.13328/ki.jos.004700.html110 Journal of Software 软件学报 V ol.26, No.1, January 2015钥拥有者才具备解密能力,意味着Alice 在执行基于关键词的查询操作时,需要下载所有已上传的文件,完全解密后再检索,会带来两个问题:① 如果Alice 在服务器上已存有大量文件,一一下载会占用大量网络带宽,可能造成服务器堵塞;② 对已下载的所有文件完全解密会占用大量本地计算资源,效率极低.解决此类问题的加密技术称为可搜索加密(searchable encryption,简称SE),该技术要求只有合法用户才具备基于关键词检索的能力.随着研究的推进,其应用并不仅限于此:2004年,Boneh 提出使用非对称可搜索加密(asymmetric searchable encryption,简称ASE)解决“不可信赖服务器路由”问题[2];最近兴起的云计算[3]将是SE 的最佳应用平台,由于服务提供商的不可控性,用户必须应对存储到云端的个人数据可能泄密的威胁,SE 提供的加密和密文直接检索功能使服务器无法窃听用户个人数据,但可以根据查询请求返回目标密文文件,这样既保证了用户数据的安全和隐私,又不会过分降低查询效率.本文关注近年来可搜索加密的研究进展,描述了可搜索加密基本问题的研究历史,并围绕定义、典型构造和扩展研究,分别对对称和非对称密码体制下的可搜索加密研究成果进行综述,最后展望了可搜索加密未来的研究方向,以期对其在国内的研究起到一定的推动作用.1 可搜索加密1.1 可搜索加密过程如图1所示,可搜索加密可分为4个子过程:Step 1. 加密过程.用户使用密钥在本地对明文文件进行加密,并将其上传至服务器.Step 2. 陷门生成过程.具备检索能力的用户,使用密钥生成待查询关键词的陷门,要求陷门不能泄露关键词的任何信息.Step 3. 检索过程.服务器以关键词陷门为输入,执行检索算法,返回所有包含该陷门对应关键词的密文文件,要求服务器除了能知道密文文件是否包含某个特定关键词外,无法获得更多信息.Step 4. 解密过程.用户使用密钥解密服务器返回的密文文件,获得查询结果.Fig.1 Steps in searchable encryption图1 可搜索加密过程1.2 研究历史可搜索加密问题的提出,源于解决两类可搜索加密的基本问题:① 不可信赖服务器的存储问题;② 不可信赖服务器的路由问题.1.2.1 不可信赖服务器存储问题的相关研究不可信赖服务器的存储问题最早提出于2000年[1],Song 等人[1]提出了基于密文扫描思想的SWP 方案,将明文文件划分为“单词”并对其分别加密,通过对整个密文文件扫描和密文单词进行比对,就可确认关键词是否存在,甚至统计其出现的次数.Goh [4]提出了基于索引的Z-IDX 方案,使用布隆过滤器(Bloom filter)作为单个文件的索引结构,将文件包含的关键词映射为码字存储于该文件的索引中,通过布隆过滤器的运算,就能判定密文文件是否包含某个特定关键词.Chang 和Mitzenmacher [5]考虑了该可搜索加密基本问题的一个应用场景:用户通过个人电脑以密文形式存储文件至服务器,然后使用移动设备(例如手机等)检索服务器上的密文文件,并针对此应用提出PPSED(privacy preserving keyword searches on remoted encrypted data)方案.Curtmola [6]规范化了对称可密文文件关键词陷门密文文件 Step 1Step 2 Step 3Step 4 服务器李经纬等:可搜索加密技术研究综述111搜索加密(symmetric searchable encryption,简称SSE)及其安全目标,提出能够在非自适应和自适应攻击模型下达到不可区分性安全的SSE-1和SSE-2方案.这里,SSE-1和SSE-2都基于“关键词-文件”索引构建思想,服务器只需O(1)时间即可完成检索操作.然而,执行文件的添加或删除操作需要重新构建索引,时间开销较大.近年来,围绕基本SSE方案中仍然存在的一些需要解决的问题,学者们进行了广泛的研究,包括:(1) 如何对服务器存放的密文文件进行动态添加、更新或删除[7−9];(2) 如何对基本方案中“单个关键词精确匹配”查询方式进行扩展,以适应更广泛的查询需求[10−15];(3) 如何对基本方案中“包含与不包含”查询模式进行优化,以进一步降低用户端筛选目标文件的计算量[16−18];(4) 如何应对在半可信且具有好奇心的威胁模型下,服务器并不总是诚实地计算并返回检索结果的情况[19,20].1.2.2 不可信赖服务器路由问题的相关研究不可信赖服务器的路由问题源于文献[2]:Bob通过不可信赖邮件服务器向Alice发送包含某些关键词的邮件,要求服务器不能获取邮件内容和相关关键词信息,但需根据关键词将邮件路由至Alice的某个终端设备.例如,如果邮件的关键词为“urgent”,则服务器将邮件分配至Alice的手机,如果邮件的关键词为“lunch”,则服务器将邮件分配至Alice的电脑.Boneh等人[2]最早提出PEKS(public key encryption with keyword search)概念,并基于BF-IBE[21]构造了第一个PEKS方案BDOP-PEKS,安全性可归结为BDH(bilinear Diffie-Hellman)数学假设. Khader[22]基于K-resilient IBE构造KR-PEKS方案,在标准模型下达到IND-CKA安全.Crescenzo等人[23]提出基于二次剩余中二次不可区分性问题(quadratic indistinguishability problem,简称QIP)的PEKS方案.Abdalla等人[24]针对PEKS算法一致性定义缺陷,提出统计一致性(statistically consistency)和计算一致性(computationally consistency),并描述了从基于身份加密(identity-based encryption,简称IBE)到PEKS的一般变换算法IBE2PEKS.文献[25−27]指出了当前PEKS的一个较为严重的安全隐患:由于关键词空间远小于密钥空间,而且用户通常仅检索一些常用关键词,攻击者可借此实施关键词猜测攻击(keyword guessing attack,简称KGA),进而证明了不存在满足算法一致性并且在KGA下是安全的PEKS方案.因此,抵御KGA意味着需对PEKS机制本身加以修改.鉴于此,Tang等人[28]提出PERKS(public-key encryption with registered keyword search)方案,要求接收者在初始化阶段注册关键词,并将产生的预标签(pre-tag)通过安全信道传递给发送者;Xu等人[29]提出PEFKS(public key encryption with fuzzy keyword search)方案,向不可信赖服务器提供模糊陷门以进行初次检索,对返回结果再在本地进行基于精确陷门的二次检索.这些方案都能抵御KGA.近年来,关于PEKS的研究集中于:(1) 对基本PEKS方案的安全性加以完善,提高PEKS密文与邮件密文的耦合度[30−35];(2) 扩展查询方式,适应更广泛的查询需求[36−39];(3) 以实际背景为依托,探索满足高级应用需求的方案[40−43].2 可搜索加密的分类2.1 应用模型分类如图2所示,从当前的应用角度可将可搜索加密问题模型分为4类.1) 单用户(单服务器)模型.用户加密个人文件并将其存储于不可信赖外部服务器,要求:① 只有该用户具备基于关键词检索的能力;② 服务器无法获取明文文件和待检索关键词的信息.文献[1]中的应用问题以及单用户模式的云存储服务都是单用户模型的实例.2) 多对一(单服务器)模型.多个发送者加密文件后,将其上传至不可信赖外部服务器,以期达到与单个接收者传送数据的目的.要求:①只有接收者具备基于关键词检索的能力;②服务器无法获取明文文件信息.需要指出的是,不同于单用户模型,多对一模型要求发送者和接收者不能是同一用户.文献[2]中的应用问题和具备简单共享机制的云存储服务都是多对一模型的实例.3) 一对多(单服务器)模型.112Journal of Software 软件学报 V ol.26, No.1, January 2015与多对一(单服务器)模型类似,但为单个发送者将加密文件上传至不可信赖外部服务器,借此与多个接收者共享数据.该模型遵循着一种广播共享的模式,文献[7]中的研究问题是一对多模型的实例.4) 多对多(单服务器)模型.在多对一模型的基础上,任意用户都可成为接收者,其通过访问控制和认证策略以后,具备基于关键词的密文检索方式提取共享文件的能力.要求:① 只有合法用户(例如能够满足发送者预先指定的属性或身份要求)具备基于关键词检索的能力;② 服务器无法获取明文文件信息.该模型既是多对一模型的扩展,同时也是云计算中复杂共享机制的抽象,具备广阔的应用前景.Fig.2 Usage models classification in searchable encryption 图2可搜索加密应用模型分类 2.2解决策略从密码构造角度可将SE问题模型的解决策略分为3类.1) 对称可搜索加密,适用于单用户模型. 对称可搜索加密的构造通常基于伪随机函数,具有计算开销小、算法简单、速度快的特点,除了加解密过程采用相同的密钥外,其陷门生成也需密钥的参与.单用户模型的单用户特点使得对称可搜索加密非常适用于该类问题的解决:用户使用密钥加密个人文件并上传至服务器,检索时,用户通过密钥生成待检索关键词陷门,服务器根据陷门执行检索过程后返回目标密文. 2) 非对称可搜索加密,适用于多对一模型.非对称可搜索加密使用两种密钥:公钥用于明文信息的加密和目标密文的检索,私钥用于解密密文信息和生成关键词陷门.非对称可搜索加密算法通常较为复杂,加解密速度较慢,然而,其公私钥相互分离的特点,非常适用于多用户体制下可搜索加密问题的解决:发送者使用接收者的公钥加密文件和相关关键词,检索时,接收者使用私钥生成待检索关键词陷门,服务器根据陷门执行检索算法后返回目标密文.该处理过程避免了在发送者与接收者之间建立安全通道,具有较高的实用性.3) 对称可搜索加密或非对称可搜索加密,可解决一对多和多对多模型中的可搜索加密问题.非对称可搜索加密本身即能有效地支持最基本形式的隐私数据的共享,通过共享密钥,其可被拓展到多对多的应用场景.对称可搜索加密虽然通常适用于单用户模型,但其由于计算开销小、速度快,更适合于大型文件数据的加密和共享,通过混合加密与基于属性加密技术相结合,或与代理重加密结合,也可用于构造共享方案. 基于关键词查询 基于关键词查询 (a) 单用户单服务器模型 (b) 多对一单服务器模型发送密文文件发送密文文件 基于关键词查询 发送密文文件 发送者 服务器 发送者 发送者 接收者 基于关键词查询 发送密文文件共享密文文件基于关键词查询共享密文文件用户 服务器 用户 用户 基于关键词查询基于关键词查询(c) 一对多单服务器模型发送密文文件 基于关键词查询 服务器 发送者 接收者 接收者 接收者 (d) 多用户单服务器模型 上传密文文件用户服务器李经纬等:可搜索加密技术研究综述113鉴于对称和非对称可搜索加密作为基本工具,在解决实际可搜索加密问题时的重要性,本文接下来将围绕定义、构造和扩展研究,分别对对称和非对称可搜索加密的研究成果进行综述.3 对称可搜索加密3.1 定义3.1.1 算法描述定义1(对称可搜索加密). 定义在字典Δ={W1,W2,…,W d}上的对称可搜索加密算法可描述为五元组:SSE=(KeyGen,Encrypt,Trapdoor,Search,Decrypt),其中,1)K=KeyGen(λ):输入安全参数λ,输出随机产生的密钥K;2)(I,C)=Encrypt(K,D):输入对称密钥K和明文文件集D=(D1,D2,…,D n),D i∈2Δ,输出索引I和密文文件集C=(C1,C2,…,C n).对于无需构造索引的SSE方案(例如SWP方案[1]),I=∅;3)T W=Trapdoor(K,W):输入对称密钥K和关键词W,输出关键词陷门T W;4)D(W)=Search(I,T W):输入索引I和陷门T W,输出包含W的文件的标识符构成的集合D(W);5)D i=Decrypt(K,C i):输入对称密钥K和密文文件C i,输出相应明文文件D i.如果对称可搜索加密方案SSE是正确的,那么对于∀λ∈ ,n∈ ,W∈Δ,D=(D1,D2,…,D n)以及KeyGen(λ)和Encrypt(K,D)输出的K和(I,C),都有Search(I,Trapdoor(K,W))=D(W)和Decrypt(K,C i)=D i成立.这里,C i∈C,i=1,2,…,n.基于定义1,对称可搜索加密流程如下:加密过程中,用户执行KeyGen算法生成对称密钥K,使用K加密明文文件集D,并将加密结果上传至服务器.检索过程中,用户执行Trapdoor算法,生成待查询关键词W的陷门T W;服务器使用T W检索到文件标识符集合D(W),并根据D(W)中文件标识符提取密文文件以返回用户;用户最终使用K解密所有返回文件,得到目标文件.3.1.2 安全目标在设计密码方案时,主要考虑可能面临攻击模型下需达到的安全目标,通常使用安全目标与攻击模型相结合的方式定义方案的安全性.早在2000年,Song等人[1]将可证安全理论的不可区分性安全目标引入可搜索加密机制,要求密文不会泄漏任何原始文件信息.然而,Song的原始定义并不足以描述攻击者在现实场景中所具备的可搜索攻击能力.针对此问题,Goh[4]提出了选择关键词攻击下的不可区分性安全目标IND-CKA,要求攻击者即使能够任意询问(或以黑盒方式产生)密文文件和关键词陷门,也无法获得比通过陷门检索方式更多的原始文件信息.进一步地,Chang等人[5]考虑攻击者在实施攻击时能够获得之前所有轮次服务器端的查询结果的情况,描述了可搜索加密机制基于模拟的安全性定义,以限制服务器除每一轮查询结果外,无法获得任何信息.2006年,Curtmola等人[6]指出:① 文献[4]未明确考虑关键词陷门在可搜索加密机制中的安全性;② 文献[5]中的安全性定义无法描述具备自适应攻击能力的攻击者,且能够被任何可搜索加密方案平凡地(trivially)满足.Curtmola等人[6]进而在自适应(adaptive)和非自适应(nonadaptive)模型下形式化地定义了SSE的语义安全(semantic security,简称SS)和不可区分性安全(indistingsuishability,简称IND).描述安全目标之前,引入几个概念: 定义2. 假设Δ={W1,W2,…,W d}表示关键词字典,D=(D1,D2,…,D n)表示明文文件集合,W=(W(1),W(2),…,W(q))表示一组已查询关键词,这里,D i∈2Δ,W i∈Δ.可定义如下概念:1)q-查询历史H=(D,W),这里,|W|=q;2)H的查询格式∂(H)=(D(W(1)),D(W(2)),…,D(W(q)));3)H的检索格式σ(H)为q×q矩阵,对于1≤i,j≤q,如果W(i)=W(j),那么第i行j列元素σ(H)ij=1;否则,σ(H)ij=0;4)攻击者关于H的视图定义为V K(H)=(I,C,T1,T2,…,T q,id(D1),id(D2),…,id(D n)),包括密钥K作用下产生114Journal of Software 软件学报 V ol.26, No.1, January 2015的密文文件及其索引、历史查询关键词的陷门和一些额外信息,例如各文件标识符等;5) H 的轨迹τ(H )=(|D 1|,|D 2|,…,|D n |,∂(H ),σ(H )),包括H 的查询格式、检索格式和D 中各文件长度信息. SSE 安全目标的定义源于攻击者和挑战者的博弈过程:挑战者首先执行KeyGen 算法产生对称密钥K ,并按 照如图3所示的某种方式(在图3(b)和图3(d)中,S (⋅)为模拟算法,可根据历史的轨迹模拟产生密文文件集及其索 引),根据秘密产生的随机参数b 响应攻击者的询问,最后,由攻击者通过计算输出一个判定值b ′作为对b 的猜测: 如果b ′=b ,判定成功;否则失败.因此,可定义攻击者A 在相应安全目标下的攻击优势为Adv SSE (A )=|2⋅Pr[b ′=b ]−1|.如果对任意A 和ε>0,都有Adv SSE (A )<ε,那么对称可搜索加密算法SSE 达到了相应的安全目标.Fig.3 Games in SSE security notions图3 SSE 安全目标中的博弈过程自适应和非自适应模型下的安全目标之间的关系如图4所示.Fig.4 Relation of security goals under adaptive and nonadaptive attack model图4 自适应和非自适应模型下安全目标间的关系图4中,箭头表示能推导出.通过图4可以看出:• 非自适应攻击模型下,SS-Nonadaptive 和IND-Nonadaptive 相互等价,即,达到SS-Nonadaptive 安全的SSE 同时也达到IND-Nonadaptive 安全;反之亦然;• 自适应攻击模型下,SS-Adaptive 安全能够推导出IND-Adaptive 安全,因此,SS-Adpative 比IND-Adaptive 具备更高的安全度.3.2 典型构造SSE 典型构造方式包括SWP 方案[1]、Z-IDX 方案[4]和SSE-1方案[6].本节从构造角度对3种典型方案的加密过程进行综述.由于Z-IDX 和SSE-1采用基于索引的加密,对数据文件本身采用传统分组密码直接加密即可,因此,这里只详细介绍这两种方法的索引构建过程.SS-Nonadaptive IND-Nonadaptive 非自适应模型下的安全目标:自适应模型下的安全目标:SS-Adaptive IND-Adaptive返回V .这里,(,), 0(()), 1Encrypt K D b V D b τ=⎧=⎨=⎩如果如果S 提交q -查询历史H 攻击者挑战者 返回V .这里,(), 0(()), 1K V H b V H b τ=⎧=⎨=⎩如果如果S 提交q -查询历史H 1,H 2 攻击者挑战者返回攻击者视图V K (H b ).这里,b ∈R {0,1}返回关键词陷门()i W T 提交询问关键词对()()01(,)i i W W 返回(I b ,C b )=Encrypt (K ,D b ).这里,b ∈R {0,1}提交明文文件集D 1,D 2攻击者挑战者自适应询问 返回()(1)(2)(1), 0(,,,...,), 1i i T b D W W W b −=⎧⎪=⎪⎩如果如果S 提交询问关键词W (i ) 提交明文文件集D 攻击者挑战者 自适应询问 (a) 非自适应模型下不可区分性安全(b) 非自适应模型下语义安全 (c) 自适应模型下不可区分性安全(d) 自适应模型下语义安全李经纬 等:可搜索加密技术研究综述1153.2.1 SWP 方案 SWP 方案[1]在预处理过程中根据文件长度产生伪随机流S 1,S 2,…,S n (n 为待加密文件中“单词”个数),然后采用两个层次加密:在第1层,使用分组密码E 逐个加密明文文件单词;在第2层,对分组密码输出E (K ′,W i )进行处理:① 将密文等分为L i 和R i 两部分;② 基于L i 生成二进制字符串S i ||F (K i ,S i ),这里,K i =f (K ″,L i ),||为符号串连接,F 和f 为伪随机函数;③ 异或E (K ′,W i )和S i ||F (K i ,S i )以形成W i 的密文单词.查询文件D 中是否包含关键词W ,只需发送陷门T W =(E (K ′,W ),K =f (K ″,L ))至服务器(L 为E (K ′,W )的左部),服务器顺序遍历密文文件的所有单词C ,计算C XOR E (K ′,W )=S ||T ,判断F (K ,S )是否等于T :如果相等,C 即为W 在D 中的密文;否则,继续计算下一个密文单词.SWP 方案[1]通过植入“单词”位置信息,能够支持受控检索(检索关键词的同时,识别其在文件中出现的位置).例如,将所有“单词”以W ||α形式表示,α为W 在文件中出现的位置,仍按图5所示加密,但查询时可增加对关键词出现位置的约束.SWP 方案[1]存在一些缺陷:① 效率较低,单个单词的查询需要扫描整个文件,占用大量服务器计算资源;② 在安全性方面存在统计攻击的威胁.例如,攻击者可通过统计关键词在文件中出现的次数来猜测该关键词是否为某些常用词汇.Fig.5 SWP scheme图5 SWP 方案3.2.2 Z-IDX 方案Z-IDX [4]方案使用布隆过滤器作为文件索引,以高效跟踪文件中的关键词.布隆过滤器由二进制向量Mem (假设为m 位)和哈希函数族{h 1(⋅),h 2(⋅),…,h r (⋅)}(h i :{0,1}*→{1,2,…,m },i =1,2,…,r )组成,用于判断某元素是否存在于某集合中.例如,对集合S ,初始时刻,Mem 所有比特位置0.以后,对每个元素s ∈S ,置Mem [h 1(s )], Mem [h 2(s )],…,Mem [h r (s )]为1.因此,为确定待判断元素a 是否属于S ,只需检查比特位Mem [h 1(a )],Mem [h 2(a )],…, Mem [h r (a )],如果所有比特位都为1,则a 属于S ;否则a 不属于S .Z-IDX [4]构建索引的过程如图6所示,关键词通过两次伪随机函数作用形成码字存储于索引中,第1次伪随机函数以关键词W i 为输入,分别在子密钥K 1,K 2,…,K r 作用下生成x i 1,x i 2,…,x ir ;第2次伪随机函数分别以x i 1,x i 2,…, x ir 为输入,在当前文件标识符id 作用下生成码字y i 1,y i 2,…,y ir ,确保了相同关键词在不同文件中形成不同码字.另外,在布隆过滤器中加入混淆措施(随机添加若干个1)预防了针对关键词数目的攻击.判断文件D id (id 为该文件的标识符)中是否包含关键词W i :① 用户使用密钥K =(K 1,K 2,…,K r )生成W i 的陷门T i =(x i 1,x i 2,…,x ir ),这里,x ij =f (K j ,W i ),j =1,2,…,r ;② 服务器基于T i 生成W i 的码字(y i 1,y i 2,…,y ir ),这里,y ij =f (id ,x ij ),j =1, 2,…,r ;③ 服务器判断D id 的索引Mem id 的y i 1,y i 2,…,y ir 位是否全为1:若是,则W i ∈D id ;否则,D id 不包含W i .Z-IDX [4]存在一些不足:(1) 空间代价上,服务器除存储密文文件本身外,还需记录文件索引,当文件较短时,其索引可能是文件长度 第1层加密…… W 1K 1=f (K ″,S 1) E (K ′,W 1) L 1R 1 S 1 F (K 1,S 1) C 1 XOR W 2K 2=f (K ″,S 2) E (K ′,W 2)L 2 R 2 S 2F (K 2,S 2)C 2XOR W n K n =f (K ″,S n ) E (K ′,W n ) L n R n S n F (K n ,S n ) C nXOR 第2层加密明文文件116Journal of Software 软件学报 V ol.26, No.1, January 2015的数倍,空间利用率较低.文献[4]给出一个例子,只包含一个单词且长度为9字节的文件,加密后的索引 却为90字节;(2) 时间代价上,服务器检索需逐个文件地计算和判断,整个关键词查询操作时间消耗为O (n )(n 为服务器上存储文件数目),效率较低.Fig.6 Z-IDX scheme图6 Z-IDX 方案3.2.3 SSE-1方案SSE-1[6]为支持高效检索,引入额外数据结构:对任意关键词W ∈Δ:① 数组A 存储D (W )的加密结果;② 速查表T 存储W 的相关信息,以高效定位相应关键词信息在A 中的位置. SSE-1[6]构建索引过程如下所示(图7描述了一个采用SSE-1方案构建仅包含一个关键词索引的实例,其中, SKE 为使用的底层对称加密算法):1) 构建数组A初始化全局计数器ctr =1,并扫描明文文件集D ,对于W i ∈Δ,生成文件标识符集合D (W i ),记id (D ij )为D (W i )中字典序下第j 个文件标识符,随机选取SKE 的密钥K i 0∈{0,1}λ(这里,λ为安全参数),然后按照如下方式构建并加 密由D (W i )中各文件标识符形成的链表::1|()|1i W i L j D W −≤≤,随机选取SKE 密钥K ij ∈{0,1}λ,并按照“文件标识符||下一个节点解密密钥||下一个节点在数组A 的存放位置”这一形式创建链表i W L 的第j 个节点.N ij =id (D ij )||K ij ||ψ(K 1,ctr +1).这里,K 1为SSE-1的一个子密钥,ψ(⋅)为伪随机函数.使用对称密钥K i (j −1)加密N ij 并存储至数组A 的相应位置,即 A [ψ(K 1,ctr )]=SKE .Encrypt (K i (j −1),N ij );而对于j =|D (W i )|,创建其链表节点|()||()|()||0||i i i D W i D W N id D NULL λ=并加密存储至数组A ,1(|()|1)|()|[(,)].(,)i i i D W i D W A K ctr SKE Encrypt K N ψ−=;最后,置ctr =ctr +1.2) 构建速查表T对于所有关键词W i ∈Δ,构建速查表T 以加密存储关键词链表i W L 的首节点的位置及密钥信息,即:T [π(K 3,W i )]=(addr A (N i 1)||K i 0) XOR f (K 2,W i ).这里,K 2和K 3为SSE-1的子密钥,f (⋅)为伪随机函数,π(⋅)为伪随机置换,addr A (⋅)表示链表节点在数组A 中的地址.检索所有包含W 的文件,只需提交陷门32((),())W K K T W f W π=至服务器,服务器使用3()K W π在T 中找到W相关链表首节点的间接地址3[()]K T W θπ=,执行2XOR ()||K f W K θα′=,α为L W 首节点在A 中的地址,K ′为首节 点加密使用的对称密钥.由于在L W 中,除尾节点外所有节点都存储下一节点的对称密钥及其在A 中的地址,服务器获得首节点的地址和密钥后,即可遍历链表所有节点,以获得包含W 的文件的标识符.… W n 明文文件D id … x 1rx 11 x 12 W 1f (K 1,⋅)f (K 2,⋅) f (K r ,⋅) … y 1r x 21 x 22 W 2f (K 1,⋅)f (K 2,⋅)f (K r ,⋅)f (id ,⋅)y 11 y 12 … x 2r y 21y 22… y 2r f (K 1,⋅)x n x n 2 f (id ,⋅)f (id ,⋅) y 21y 22 … y 1 111 111 1 1 1 111 111 1 1 … … …… ……1 1… … … ………… 混淆 … x nr f (K 2,⋅) f (K r ,⋅)。
可搜索加密技术在保护隐私的前提下实现数据搜索在保护隐私的前提下实现数据搜索的可搜索加密技术随着信息技术的飞速发展,数据安全和隐私保护的问题越来越受到人们的关注。
在现实生活中,我们经常会遇到这样的情况:需要对大量的数据进行搜索和查询,但又担心数据的泄露和被滥用。
为了解决这一问题,可搜索加密技术应运而生。
可搜索加密技术是一种在保护数据隐私的前提下,实现对加密数据进行搜索和查询的技术。
它将传统的明文数据加密后存储在服务器上,只有授权用户能够解密和搜索数据,从而保证了数据的安全性。
下面将详细介绍可搜索加密技术的原理和应用。
一、可搜索加密技术的原理可搜索加密技术的实现主要基于对称加密和不可逆加密的原理。
1. 对称加密:可搜索加密技术利用对称密钥算法对数据进行加密和解密。
在数据存储映射阶段,用户对明文数据进行加密,并将加密后的数据存储在服务器上。
在数据搜索阶段,用户需要输入搜索关键字,通过搜索关键字和加密算法生成一个查询密文,将查询密文发送给服务器。
服务器接收到查询密文后,通过解密算法解密查询密文,并将明文关键字与数据库中的密文数据进行比较,最终返回匹配结果给用户。
2. 不可逆加密:为了保护数据的隐私,在数据存储映射阶段,可搜索加密技术通常采用哈希函数对数据进行不可逆加密。
哈希函数是一种将任意长度的输入转化为固定长度输出的函数,具有单向性和抗碰撞性。
通过将明文数据经过哈希函数计算后得到一个哈希值,并将哈希值与明文数据关联存储在服务器上。
在数据搜索阶段,用户输入搜索关键字后,通过哈希函数计算关键字的哈希值,然后将哈希值与服务器上的数据进行比较,从而实现数据搜索。
二、可搜索加密技术的应用可搜索加密技术具有广泛的应用场景,包括云计算、大数据分析、医疗健康等领域。
1. 云计算:云计算作为一种资源共享和计算模式,对数据的安全和隐私保护提出了更高要求。
可搜索加密技术能够在云计算环境下,实现对加密数据的搜索和查询,为用户提供更加安全可靠的服务。
可搜索加密技术在医疗大数据中的应用与隐私保护随着医疗行业逐渐数字化和信息化,医疗大数据的应用已经成为一个备受关注的领域。
然而,医疗大数据的安全性和隐私保护问题也逐渐暴露出来。
为了保护医疗数据的隐私,可搜索加密技术被广泛应用于医疗大数据的存储与处理。
本文将通过介绍可搜索加密技术的原理及其在医疗大数据中的应用案例,探讨这一技术在医疗领域中的潜力与挑战。
一、可搜索加密技术原理可搜索加密技术是一种能够在加密数据的同时,允许用户对数据进行搜索和查询的技术。
它通过结合了对称加密和哈希函数的方法,使得数据在被加密的同时保持检索和查询功能。
常见的可搜索加密技术包括对称加密、公钥加密和零知识证明等。
对称加密是一种常见的可搜索加密技术。
它通过使用相同的密钥对数据进行加密和解密,保证了数据的安全性和可检索性。
同时,对称加密也可以通过在加密前对数据进行哈希处理,以增强搜索的安全性。
公钥加密是一种使用不同的密钥进行加密和解密的技术。
它通过将数据加密时使用的密钥与搜索关键字相结合,使得只有持有对应私钥的用户能够解密搜索结果。
这样可以保证数据的安全性和查询的可行性。
零知识证明是一种通过证明过程验证搜索结果的正确性,同时不泄露搜索关键字的技术。
它通过建立一个可验证的证明,使得用户可以验证搜索结果的正确性,而无需知道搜索关键字的具体内容。
二、可搜索加密技术在医疗大数据中的应用1. 医疗数据的安全存储与传输可搜索加密技术可以通过对医疗大数据进行加密存储和传输,保护敏感的医疗信息不被未经授权的人员访问和泄露。
通过应用对称加密和公钥加密等技术,医疗机构可以将医疗数据加密后存储在公共云平台上,只有具备相应权限的用户才能够解密和访问。
2. 医疗数据的可搜索和查询可搜索加密技术使得医疗机构能够对大规模的医疗数据进行高效的搜索和查询,提高数据的利用价值。
通过在数据被加密前对关键字进行哈希处理,医疗机构可以在加密数据中进行关键字的匹配和搜索,快速找到所需的数据。
云计算环境下的数据安全和隐私保护技术研究随着云计算技术的发展,越来越多的企业和用户将其数据存放在云端,同时也催生了相关的数据安全和隐私保护技术的研究。
在这篇文章中,我们将探讨云计算环境下的数据安全和隐私保护技术的研究现状及未来发展趋势。
一、云计算环境下的数据安全问题云计算的流行和应用,使得企业所拥有的数据规模越来越大,同时也给数据的安全造成了巨大挑战。
云计算数据安全问题主要包括以下几个方面:1. 数据泄露云平台上的数据可能被黑客非法入侵窃取,或者是被人员内外勾结,将数据卖给他人,从而导致企业重要信息泄露,进而造成不可估量的损失。
2. 数据灾害云计算平台的数据一旦出现灾害,很容易导致企业瘫痪,甚至可能会遭受巨大打击。
因此,数据故障和灾难恢复变得尤为重要。
3. 数据错误云计算平台上的数据可能会出现错误。
例如:储存、传输、处理等过程中的错误会导致数据的误解和错觉,进而影响企业的决策和行动。
二、云计算环境下的隐私保护问题除了数据安全问题之外,隐私保护也是企业应该高度重视和处理的问题。
云计算环境下,数据隐私泄露的风险增大,如何保护数据隐私是企业需要解决的重要问题。
1. 用户隐私泄露在云计算时代,用户的隐私信息储存在云端服务器上,因此如果云安全措施没有得到妥善保障,则会导致用户的隐私泄露。
2. 数据拍卖在数据开放模式下,一些拥有数据的人或机构往往会通过数据拍卖的方式将数据出售,从而使一些数据主体的隐私暴露,企业的商业机密被泄露。
三、当前解决方案1. 安全加密技术数据安全问题的解决方案之一是安全加密技术,它将数据加密后储存在云平台上,即使被窃取也无法获取真实信息。
基于这种技术的方案包括可搜索加密方案、同态加密方案等。
但是,加密技术也同时存在着诸多问题,如加密解密需要消耗大量的计算和储存资源,同时重新设计整个系统可能会给企业带来不切实际的重工作量和开支。
2. 访问控制技术访问控制技术是对存储在云平台上的数据进行管理的另一种方案。
可搜索加密算法的研究与应用随着互联网的迅猛发展和数据爆炸式增长,数据安全和隐私保护面临着巨大的挑战。
在许多场景下,数据需要保持加密,但同时还要能够高效地进行搜索和查询。
为了解决这一问题,可搜索加密算法应运而生。
本文将对可搜索加密算法的研究和应用进行探讨。
一、可搜索加密算法概述可搜索加密算法(Searchable Encryption)是一种能够在加密的数据上进行高效搜索的技术。
其基本思想是在加密数据的基础上,构建一个能够支持搜索操作的数据结构,使得用户可以在不泄露明文信息的情况下,通过加密的方式进行关键字搜索。
可搜索加密算法具有很高的隐私保护性能,能够有效保护数据的机密性。
二、可搜索加密算法的分类可搜索加密算法主要可以分为对称可搜索加密算法和公钥可搜索加密算法两种类型。
1. 对称可搜索加密算法对称可搜索加密算法采用相同的密钥进行加密和解密操作,具有高效性能和较低的存储开销。
通过对文档集合进行预处理,构建倒排索引等数据结构,实现关键词的搜索。
然而,对称可搜索加密算法需要信任服务器方,存在一定程度的安全隐患。
常见的对称可搜索加密算法有Bloom Filter、可逆性加密等。
2. 公钥可搜索加密算法公钥可搜索加密算法采用公钥和私钥进行加密和解密操作,具有更好的安全性和更低的信任要求。
在搜索过程中,用户的搜索请求会被加密,并且只有拥有私钥的用户才能解密并获得搜索结果。
公钥可搜索加密算法的代表性方法有同态加密、属性加密等。
三、可搜索加密算法在实际应用中的场景1. 云存储安全可搜索加密算法在云存储场景中具有重要的应用价值。
用户可以将数据加密后存储在云端,同时利用可搜索加密算法实现对数据的保密和检索。
这样一来,云服务提供商无法直接访问用户的明文数据,大大提升了数据的安全性。
2. 物联网数据查询物联网中产生的数据规模庞大,同时也存在很多隐私敏感的信息。
通过可搜索加密算法,可以在保护数据隐私的前提下,实现对物联网数据的高效查询和分析。
《基于同态加密和CP-ABE的可搜索加密方案的设计及优化》篇一一、引言随着云计算和大数据时代的到来,数据安全与隐私保护已成为公众和各行业高度关注的问题。
在云端数据存储与处理的过程中,用户对数据的保护需求愈加强烈。
可搜索加密(Searchable Encryption, SE)技术,以及结合同态加密(Homomorphic Encryption, HE)和基于属性的加密(Attribute-Based Encryption, ABE)的混合加密方案,为解决这一问题提供了有效途径。
本文将详细探讨基于同态加密和CP-ABE(Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption)的可搜索加密方案的设计及优化。
二、背景与相关技术1. 同态加密:同态加密是一种允许对加密数据进行计算并得到加密结果,而解密后结果与明文计算结果一致的加密技术。
其特性使得在不解密的情况下对密文进行处理成为可能。
2. CP-ABE:CP-ABE是一种基于属性的加密方案,允许策略控制访问权限。
根据一组属性(如用户角色、权限等)是否满足某个策略,决定用户是否能够解密数据。
3. 可搜索加密:可搜索加密技术使在加密数据上进行有效搜索成为可能,而不会泄露数据内容。
这通常通过构建索引、倒排索引等机制实现。
三、方案设计与优化1. 方案设计(1)整体框架:基于同态加密和CP-ABE的可搜索加密方案由五个部分组成:用户端、密钥生成中心、属性权威机构、同态加解密模块和搜索模块。
(2)具体步骤:首先,密钥生成中心为用户生成公私钥对和策略密钥;其次,属性权威机构根据用户的属性为其生成相应的访问凭证;然后,用户使用同态加解密模块对数据进行同态加密并存储至云端;最后,用户在搜索模块进行关键词的搜索操作。
2. 优化措施(1)结合同态加密:使用同态加密对关键词进行预处理和加密操作,使得用户在云端直接对密文进行搜索成为可能,避免了关键词泄露的风险。
密码学中的可搜索加密与关键字检索技术研究密码学中的可搜索加密与关键字检索技术是为了在安全的前提下,实现在加密数据集合中进行关键字检索的方法。
该技术在云计算、大数据分析以及隐私保护等领域具有重要应用价值。
本文将对密码学中的可搜索加密与关键字检索技术进行综述,并探讨其现状、挑战与未来发展方向。
可搜索加密技术是一类能够在加密状态下进行搜索的加密技术。
它能够保护数据的隐私性,同时实现在加密数据集合中高效地搜索出包含特定关键字的文档或记录。
可搜索加密技术的关键问题是如何在保持数据的机密性的同时实现快速的搜索性能。
在过去的几十年里,研究人员提出了多种可搜索加密方案,如基于陷门捆绑算法的方案、基于倒排表加密的方案以及结合同态加密和索引技术的方案等。
其中,基于陷门捆绑算法的方案是可搜索加密的经典方法之一。
它的基本思想是在加密过程中生成一组“陷门”(trapdoor),这些陷门能够与关键字相匹配,从而实现对数据的检索。
然而,该方法的效率存在问题,因为在进行搜索时需要遍历整个数据集合,导致搜索效率低下。
为了提高搜索效率,研究人员提出应用索引技术,如倒排表索引和布隆过滤器等,来加速可搜索加密的过程。
另外一种可搜索加密技术是结合同态加密和索引技术的方案。
同态加密技术具有数据在加密状态下进行计算的能力,可以在不暴露数据内容的情况下进行搜索操作。
将同态加密和索引技术相结合,可以实现在可搜索加密数据集合中进行高效的关键字检索。
这种方法在云计算环境中被广泛应用,因为它能够保护用户数据的隐私,同时提供快速的搜索性能。
可搜索加密技术的发展离不开对安全性和效率的不断追求。
安全性是可搜索加密技术的首要问题,因为任何一种可搜索加密方案都需要保障数据的机密性和完整性。
研究人员提出了各种安全模型和技术方案,如单关键字搜索、多关键字搜索、可变长度关键字搜索等,以满足不同应用场景下的安全需求。
同时,效率也是可搜索加密技术的重要指标。
随着数据集合规模的不断增大,如何在保持搜索效率的同时提高加密和解密的速度成为了一个重要挑战。
可搜索加密的原理与实现可搜索加密(Searchable Encryption)是一种通过加密保护用户隐私的技术,同时允许在加密数据上进行搜索操作。
在现实生活中,我们经常需要在云存储或其他存储介质中查找特定的数据,传统的数据加密技术无法满足这一需求,因为加密后的数据变得不可搜索。
可搜索加密通过巧妙结合加密和搜索算法,实现了高效的安全搜索。
本文将介绍可搜索加密的原理和实现方法。
一、可搜索加密的原理可搜索加密的原理是在数据加密的同时,保持了一定的搜索能力。
为了实现这一目标,可搜索加密算法通常结合了对称加密和不对称加密两种加密方式。
1. 对称加密对称加密是一种使用相同密钥进行加密和解密的加密算法。
在可搜索加密中,对称加密用于加密数据并确保数据的机密性。
用户可以使用一个密钥对数据进行加密,再将加密后的数据存储在云端或其他媒介中。
而且,在加密的同时,额外的信息也会被添加到数据中,以便支持后续的搜索操作。
2. 不对称加密不对称加密是一种使用两个密钥进行加密和解密的加密算法,其中一个密钥被称为公开密钥,另一个则是私钥。
在可搜索加密中,不对称加密用于加密搜索关键字。
用户可以使用公开密钥将搜索关键字加密,然后将加密后的搜索关键字传输到云端或其他媒介中。
只有拥有私钥的用户才能解密搜索关键字,并将其与加密数据进行匹配,从而完成搜索操作。
二、可搜索加密的实现方法根据具体的应用场景和需求,可搜索加密可以有多种实现方法,下面将介绍两种常见的实现方法。
1. 基于属性加密基于属性加密是一种常见的可搜索加密实现方法。
它将数据加密,并将额外的属性信息添加到加密后的数据中。
用户可以通过搜索属性信息来快速定位到加密数据,从而实现搜索操作。
这种方法在云存储和数据库等应用场景中广泛使用。
2. 基于布隆过滤器布隆过滤器是一种很好地支持可搜索加密的数据结构。
它是一种快速判断某个元素是否属于一个集合的方法,具有高效的查询速度和较小的存储空间。
在可搜索加密中,将搜索关键字转化为布隆过滤器的位向量形式,并将其存储在云端或其他媒介中。
基于可搜索加密技术的云数据隐私保护研究
近年来,随着互联网和云技术的不断发展,越来越多的个人数据和企业数据被存储在云平台上。
虽然云计算技术使得数据的存储和处理更加便捷,但也带来了数据隐私面临的巨大挑战。
在云计算环境下,数据传输与存储过程中的威胁主要包括数据泄露、数据篡改、数据丢失等方面。
为了保护用户的数据隐私,需要采用可搜索加密技术来实现加密存储和搜索。
一、可搜索加密技术介绍
可搜索加密技术是一种新型的加密技术,是对传统加密技术的进一步完善和发展。
在可搜索加密技术下,数据仍然可以加密存储,但用户可以根据自身需要,通过搜索关键字等方式,快速查询到需要的信息。
同时,可搜索加密技术可以保证数据的隐私性和完整性,从而有效保护数据隐私。
在可搜索加密技术中,需要实现以下功能:
1. 数据加密:将数据以某种方式加密存储在云端,确保数据的机密性。
2. 搜索加密:通过一定的技术手段将关键词和查询请求加密,使得云平台中的数据不会被攻击者获得。
3. 搜索匹配:在加密的数据集中找到包含搜索请求的加密数据,保证查询请求得到响应。
4. 结果正确性:确保查询结果是正确的,保证数据的完整性。
二、可搜索加密技术的实现方法
可搜索加密技术目前主要有两种实现方法:基于对称加密和基
于公钥加密。
1. 基于对称加密技术的实现方法是指数据与关键词都是用相同
密钥进行加密/解密。
具体来说,数据在上传到云端前进行加密,
然后关键词也经过加密,用相同密钥存储在云端。
用户在需要查
询数据时,将关键词进行对称解密,然后云端根据解密后的关键
词进行匹配查询,找到相应数据后,再通过相同密钥进行解密后
返回给用户。
2. 基于公钥加密技术的实现方法是指数据和关键词使用不同的
密钥进行加密/解密。
在这种方法中,数据在上传到云端之前进行
加密,然后将加密后的数据和公钥存储在云端。
用户在查询时,
通过公钥将关键词进行加密,然后上传到云端,云端使用私钥将
其解密后进行匹配,然后再将匹配结果通过公钥加密后返回给用户。
三、可搜索加密技术的应用场景
可搜索加密技术相对于传统加密技术,具有更加灵活和实用的
特点,因此在很多领域得到了广泛的应用,尤其是在医疗、金融、政府管理等领域。
以医疗行业为例,病人的电子病历等隐私数据需要在不同的医
院和医生之间进行共享,但可能会面临数据泄露等隐私风险。
可
搜索加密技术可以保证每个人的数据隐私性和完整性,尤其适合
医疗行业这种需要共享信息,但隐私性要求极高的场景。
四、可搜索加密技术的未来发展
随着云计算技术的不断发展,可搜索加密技术也将逐步完善和
发展。
尤其是在对数据安全问题的认识和重视不断加强的背景下,可搜索加密技术将在更多的应用场景得到应用。
同时,可搜索加
密技术也将逐步与人工智能等技术相结合,实现更加智能化的数
据管理和搜索。
总之,在当前这个信息安全问题日益突出的时代,可搜索加密
技术已成为数据隐私保护的重要手段,对于推动云计算技术的安
全与发展具有非常重要的价值和意义。