云辅助医疗物联网系统是智慧医疗领域发展的新趋势,患者隐私数据通常以密态的形式外包存储于云端,这将导致数据拥有者失去对自身数据的控制权限,并带来数据检索不便.针对上述问题,本文提出了一种支持策略隐藏的可搜索属性加密方案,结合...云辅助医疗物联网系统是智慧医疗领域发展的新趋势,患者隐私数据通常以密态的形式外包存储于云端,这将导致数据拥有者失去对自身数据的控制权限,并带来数据检索不便.针对上述问题,本文提出了一种支持策略隐藏的可搜索属性加密方案,结合密文策略属性加密与公钥可搜索加密的优势,确保云辅助(cloud-assisted Internet of Medical Things,IoMT)系统中共享数据的机密性,实现了敏感数据的细粒度访问控制并支持关键字搜索.并且,利用在线/离线加密和外包解密等方法降低了资源受限设备的计算开销,使得密文策略的属性加密方案可以在云辅助IoMT系统中实施.同时,引入策略隐藏技术,将属性加密访问策略中的属性值隐藏于密文中,防止数据拥有者的隐私泄露.在安全性方面,证明本方案的密文信息在选定访问结构和选择明文攻击下具有不可区分性,以及陷门信息在选择关键字攻击下具有不可区分性.最后,利用JPBC(Javapairing-based cryptography)密码库对本方案与其他相关方案在功能特性、通信开销和计算开销等方面进行对比,结果表明本方案在密钥生成和加密阶段计算效率更高且存储开销更低.展开更多
针对属性基可搜索加密(ABSE)方案大都基于非国密算法设计,且无法抵抗内部算法替换攻击(ASA)的问题,提出一种支持密码逆向防火墙的基于SM9的属性基可搜索加密方案(SM9ABSE-CRF)。该方案将国密算法SM9扩展至ABSE领域,实现了细粒度数据访...针对属性基可搜索加密(ABSE)方案大都基于非国密算法设计,且无法抵抗内部算法替换攻击(ASA)的问题,提出一种支持密码逆向防火墙的基于SM9的属性基可搜索加密方案(SM9ABSE-CRF)。该方案将国密算法SM9扩展至ABSE领域,实现了细粒度数据访问控制,并引入密码逆向防火墙(CRF)技术有效抵御ASA。分析了SM9ABSE-CRF在判定性Diffie-Hellman(DBDH)假设下满足了选择关键词下的不可区分性,并形式化证明了CRF的部署满足维持功能性、保留安全性以及抵抗泄漏性。理论分析和仿真实验结果表明,与提供CRF的ABSE方案cABKSCRF(consistent Attribute-Based Keyword Search system with CRF)相比,SM9ABSE-CRF具有更高的安全性,并且在索引与陷门生成阶段也表现出显著的性能优势。展开更多
文摘云辅助医疗物联网系统是智慧医疗领域发展的新趋势,患者隐私数据通常以密态的形式外包存储于云端,这将导致数据拥有者失去对自身数据的控制权限,并带来数据检索不便.针对上述问题,本文提出了一种支持策略隐藏的可搜索属性加密方案,结合密文策略属性加密与公钥可搜索加密的优势,确保云辅助(cloud-assisted Internet of Medical Things,IoMT)系统中共享数据的机密性,实现了敏感数据的细粒度访问控制并支持关键字搜索.并且,利用在线/离线加密和外包解密等方法降低了资源受限设备的计算开销,使得密文策略的属性加密方案可以在云辅助IoMT系统中实施.同时,引入策略隐藏技术,将属性加密访问策略中的属性值隐藏于密文中,防止数据拥有者的隐私泄露.在安全性方面,证明本方案的密文信息在选定访问结构和选择明文攻击下具有不可区分性,以及陷门信息在选择关键字攻击下具有不可区分性.最后,利用JPBC(Javapairing-based cryptography)密码库对本方案与其他相关方案在功能特性、通信开销和计算开销等方面进行对比,结果表明本方案在密钥生成和加密阶段计算效率更高且存储开销更低.
文摘针对属性基可搜索加密(ABSE)方案大都基于非国密算法设计,且无法抵抗内部算法替换攻击(ASA)的问题,提出一种支持密码逆向防火墙的基于SM9的属性基可搜索加密方案(SM9ABSE-CRF)。该方案将国密算法SM9扩展至ABSE领域,实现了细粒度数据访问控制,并引入密码逆向防火墙(CRF)技术有效抵御ASA。分析了SM9ABSE-CRF在判定性Diffie-Hellman(DBDH)假设下满足了选择关键词下的不可区分性,并形式化证明了CRF的部署满足维持功能性、保留安全性以及抵抗泄漏性。理论分析和仿真实验结果表明,与提供CRF的ABSE方案cABKSCRF(consistent Attribute-Based Keyword Search system with CRF)相比,SM9ABSE-CRF具有更高的安全性,并且在索引与陷门生成阶段也表现出显著的性能优势。
