Public-Key Authenticated Encryption with Keyword Search Without Pairings
-
摘要: 随着云计算与5G通信的快速发展与广泛应用,云移动用户数迅速增长.云数据的隐私性保护越来越受大众关注.早期提出的带关键字搜索的公钥加密方案(public key encryption scheme with keyword search, PEKS)和公共通道带关键字搜索的公钥加密方案(secure channel free PEKS, SCF-PEKS)允许系统中的任何用户向服务器发送加密文件供接收者检索,起到一定的隐私保护作用.但之后Rhee等人的工作中发现方案仍存在关键词隐私性安全不足.同时,多数的公钥可搜索加密方案是基于双线性对下计算的.在运算能力有限的设备上应用,其计算效率会有所限制.针对以上问题,提出一种非双线性对运算的公共通道的公钥认证可搜索加密方案(non bilinear pairs secure channel free public key authentication encryption with keyword search scheme, NBP-SCF-PAEKS),该方案的计算效率相对于双线性对方案高,并且在关键词检索过程具有访问控制功能.在不使用随机预言机模型下,通过Game-Hopping方法证明方案满足适应性选择关键词攻击下多关键词密文不可区分性以及适应性选择关键词攻击的陷门不可区分性,使得方案模型抵抗在线模式下外部攻击者关键词猜测攻击和离线模式下内部攻击者关键词猜测攻击.根据方案设计进行仿真实验,结果表明:该方案相对于其他方案是高效安全的.Abstract: With the rapid development and wide application of cloud computing and 5G communication, the number of cloud mobile users has increased rapidly. The privacy protection of cloud data is getting more and more attention. Public key encryption scheme with keyword search (PEKS) and secure channel free public key encryption with keyword search (SCF-PEKS) allow any user in the system to send encrypted files to the server for retrieval by the receiver, which plays a certain role of privacy protection. However, Rhee et al. found that the scheme may result in loss of privacy security of keywords in their work. Meanwhile, many of public-key searchable encryption schemes are calculated based on bilinear pairings, and their computational efficiency is limited on battery-limited devices. To address these issue, we propose a non bilinear pairs secure channel free public key authentication encryption with keyword search scheme (NBP-SCF-PAEKS). The scheme has higher computational efficiency than the bilinear pair scheme, and has access control function in keyword retrieval process. Without random oracle model, we prove that the scheme can resist the online keyword guessing attack and the offline keyword guessing attack, by ensuring the multi-keyword ciphertext indistinguishability under adaptive chosen keyword attack and the keyword trapdoor indistinguishability under adaptive chosen keyword attack through game-hopping method. Compared with other schemes, the simulation results show that the scheme is efficient and secure.
-
-
期刊类型引用(19)
1. 包晓丽. 可信数据空间:技术与制度二元共治. 浙江学刊. 2024(01): 89-100+239-240 . 百度学术
2. 林宁,张亮. 基于联邦学习的个性化推荐系统研究. 科技创新与生产力. 2024(04): 27-30 . 百度学术
3. 李璇,邓天鹏,熊金波,金彪,林劼. 基于模型后门的联邦学习水印. 软件学报. 2024(07): 3454-3468 . 百度学术
4. 洪榛,冯王磊,温震宇,吴迪,李涛涛,伍一鸣,王聪,纪守领. 基于梯度回溯的联邦学习搭便车攻击检测. 计算机研究与发展. 2024(09): 2185-2198 . 本站查看
5. 陈卡. 基于模型分割的联邦学习数据隐私保护方法. 电信科学. 2024(09): 136-145 . 百度学术
6. 余晟兴,陈钟. 基于同态加密的高效安全联邦学习聚合框架. 通信学报. 2023(01): 14-28 . 百度学术
7. 林莉,张笑盈,沈薇,王万祥. FastProtector:一种支持梯度隐私保护的高效联邦学习方法. 电子与信息学报. 2023(04): 1356-1365 . 百度学术
8. 顾育豪,白跃彬. 联邦学习模型安全与隐私研究进展. 软件学报. 2023(06): 2833-2864 . 百度学术
9. 郭松岳,王阳谦,柏思远,刘永恒,周骏,王梦鸽,廖清. 面向数据混合分布的联邦自适应交互模型. 计算机研究与发展. 2023(06): 1346-1357 . 本站查看
10. 陈宛桢,张恩,秦磊勇,洪双喜. 边缘计算下基于区块链的隐私保护联邦学习算法. 计算机应用. 2023(07): 2209-2216 . 百度学术
11. 高莹,陈晓峰,张一余,王玮,邓煌昊,段培,陈培炫. 联邦学习系统攻击与防御技术研究综述. 计算机学报. 2023(09): 1781-1805 . 百度学术
12. 张连福,谭作文. 一种面向多模态医疗数据的联邦学习隐私保护方法. 计算机科学. 2023(S2): 933-940 . 百度学术
13. 周赞,张笑燕,杨树杰,李鸿婧,况晓辉,叶何亮,许长桥. 面向联邦算力网络的隐私计算自适激励机制. 计算机学报. 2023(12): 2705-2725 . 百度学术
14. 莫慧凌,郑海峰,高敏,冯心欣. 基于联邦学习的多源异构数据融合算法. 计算机研究与发展. 2022(02): 478-487 . 本站查看
15. 陈前昕,毕仁万,林劼,金彪,熊金波. 支持多数不规则用户的隐私保护联邦学习框架. 网络与信息安全学报. 2022(01): 139-150 . 百度学术
16. 侯坤池,王楠,张可佳,宋蕾,袁琪,苗凤娟. 基于自编码神经网络的半监督联邦学习模型. 计算机应用研究. 2022(04): 1071-1074+1104 . 百度学术
17. 詹玉峰,王家盛,夏元清. 面向联邦学习的数据交易机制. 指挥与控制学报. 2022(02): 122-132 . 百度学术
18. 肖林声,钱慎一. 基于并行同态加密和STC的高效安全联邦学习. 通信技术. 2021(04): 922-928 . 百度学术
19. 刘飚,张方佼,王文鑫,谢康,张健毅. 基于矩阵映射的拜占庭鲁棒联邦学习算法. 计算机研究与发展. 2021(11): 2416-2429 . 本站查看
其他类型引用(45)
计量
- 文章访问数: 1242
- HTML全文浏览量: 7
- PDF下载量: 300
- 被引次数: 64