CN104518880A - 一种基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法及系统，首先对大数据进行分块并为数据块生成认证标签；再进行质询，根据质询抽取数据块，并生成该轮可信性验证请求所对应的示证；最后根据示证来验证抽样的数据块的可信性。通过采用基于聚合的广播加密算法的数据签名方案，能够支持数据使用者验证大数据的可信性，无需数据属主实时在线，同时还能够避免哈希函数方案中存在的替换攻击，和散列消息认证码方案中数据属主自己验证数据的可信性，或者需要实时在线将其私钥共享给数据使用者的局限性。同时采用随机抽样检测方法和线性聚合方法，使数据使用者可在不下载数据的情况下，以高置信率验证数据的可信性，且降低了示证验证的计算开销。

Description

一种基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法及系统
技术领域
本发明涉及计算机信息安全技术领域，具体涉及一种基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法及系统。
背景技术
由于大数据包含了大量的原始信息，通过对大数据进行分析，能够有效地分析掌握个性化特征，获得知识与推测趋势。但是，若数据本身不可信，分析的结果就难以得出真实有用的信息。
大数据可信性的威胁在于伪造或刻意制造的数据，而错误的数据往往会导致错误的结论。如果数据的应用场景明确，就可能有人刻意制造数据、营造出假象，诱导分析者得出对其有利的结论。而且，虚假的信息往往隐藏在大量信息中，使得人们无法鉴别真伪，从而做出错误的判断。由于当前网络社区中虚假信息的产生和传播变得越来越容易，其所产生的影响不可低估。因此，应当设计大数据的可信性验证方法来验证大数据的可信性，包括大数据的来源可信性、内容可信性，使得数据使用者能够对数据的可信性做出评估，防止使用不可信的数据分析得出无意义或者错误的结果。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种能够以高置信率有效地对大数据的来源可信性、内容可信性进行验证的基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法及系统。
一种基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法，包括签证机构CA、数据属主Owner、大数据发布平台BDDP、数据使用者User4个参与方，即所述基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法包括如下步骤：
S1、获得证书：数据属主Owner根据其身份信息及公开参数自签证机构CA获得证书； 
S2、数据的处理：数据属主Owner对大数据进行分块，并生成认证标签；
S3、质询的生成：数据使用者User生成包含有抽样的数据块索引及对应的盲化因子的质询；
S4、示证的生成：大数据发布平台BDDP根据质询、大数据和认证标签生成该轮可信性验证请求所对应的示证；
S5、示证的验证：根据大数据发布平台BDDP返回的示证验证抽样的数据块的可信性，如果示证能通过验证，则当前抽样的大数据处于可信状态；反之则表示大数据不可信。
一种基于随机抽样检测的大数据可信性验证系统，所述基于随机抽样检测的大数据可信性验证系统包括签证机构CA、数据属主Owner、大数据发布平台BDDP、数据使用者User4个参与方，所述签证机构CA、数据属主Owner、大数据发布平台BDDP、数据使用者User依次连接，且所述签证机构CA还与大数据发布平台BDDP相连，所述数据属主Owner还与数据使用者User相连。
本发明实施例提供一种基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法及系统，通过采用基于聚合的广播加密算法的数据签名方案，属于一种公钥签名方案，能够支持第三方即数据使用者User验证大数据的可信性，无需数据属主Owner实时在线，既能避免哈希函数方案中存在的替换攻击，又能避免散列消息认证码方案中数据属主Owner自己验证数据的可信性，或者需要实时在线将其私钥共享给数据使用者User的局限性。同时对需要验证可信性的大数据采用随机抽样检测方法和线性聚合方法，使数据使用者User可在不下载数据的情况下，以高置信率验证数据的可信性，且大大降低了示证验证的计算开销。总之，本发明利用基于聚合的广播加密算法的数据签名方案和随机抽样检测方法，能够以高置信率有效地验证大数据的可信性，包括数据来源的可信性和数据内容的可信性。
附图说明
图1为本发明所述的基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法的传递关系图；
图2是本发明一较佳实施例的一种基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法的流程图；
图3是图2中步骤S1的子流程图；
图4是图2中步骤S2的子流程图；
图5是图2中步骤S3的子流程图；
图6是图2中步骤S4的子流程图；
图7是本发明实施例中基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法的工作流程示意图；
图8是本发明一较佳实施例的一种基于随机抽样检测的大数据可信性验证系统的结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明，应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1和图2所示，本发明实施例提供一种基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法，包括签证机构CA、数据属主Owner、大数据发布平台BDDP、数据使用者User4个参与方，即所述基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法包括如下步骤：
S1、获得证书：数据属主Owner根据其身份信息及公开参数自签证机构CA获得证书。 
可选地，如图3所示，所述步骤S1包括以下子步骤：
S11、数据属主Owner根据安全参数k生成公开参数pk和秘密参数sk；
S12、根据其身份信息及公开参数pk自签证机构CA获得证书； 
S13、签证机构CA将自己的证书上传到大数据发布平台BDDP。
具体的，所述获取证书的计算方法如下：
⑴数据属主Owner选取两个具有相同素数阶p的乘法循环群G和GT，一个可计算的双线性映射e:G串G GT，以及安全哈希函数 将字符串与G中的元素一一映射；
⑵数据属主Owner生成公私钥。随机选择两个元素 并计算R＝g-r，A＝e(X,g)，A1＝e(X,gr)。公钥为pk＝(R,A,A1)，私钥为sk＝(r,X)，公开参数为(g,h,p,G,GT,e,R,A,A1)；
⑶数据属主Owner将其身份信息及公开参数pk发送给签证机构CA，获得证书。
本发明实施例采用广播加密技术，是一种公钥签名方案，能够支持第三方即数据使用者User验证大数据的可信性，无需数据属主Owner实时在线，通过采用上述方案，使数据使用者User在接收数据时，既能避免哈希函数方案中存在的替换攻击，又能避免散列消息认证码方案中数据属主Owner自己验证数据的可信性，或者需要实时在线将其私钥共享给数据使用者User的局限性。
S2、数据的处理：数据属主Owner对大数据进行分块，并生成认证标签；
可选地，如图4所示，所述步骤S2包括以下子步骤：
S21、数据属主Owner对大数据F进行分块； 
S22、数据属主Owner根据秘密参数sk为数据块生成认证标签f；
S23、数据属主Owner将大数据、数据块的认证标签f以及公开参数pk一起上传给大数据发布平台BDDP。
具体的，所述数据处理的计算方法如下：
⑴对大数据进行分块。给定一个数据文件F，数据属主Owner为其生成一个标识符并将其等分为n个数据块，也即F＝(m1,m2,L,mn)，并且
⑵为数据块生成认证标签。对于每一个数据块mi(1#i n)，数据属主Owner为mi计算一个标签其中，Hi＝h(fid||i)，i为mi的索引。将所有数据块的标签集合表示为f＝{si}1#i n；
⑶数据属主Owner将大数据F、认证标签f、数据属主Owner 的证书上传给大数据发布平台BDDP。
通过对需要验证可信性的大数据采用随机抽样检测方法和线性聚合方法，使数据使用者User可在不下载数据的情况下，以高置信率验证数据的可信性，且大大降低了示证验证的计算开销。
S3、质询的生成：数据使用者User生成包含有抽样的数据块索引及对应的盲化因子的质询；
可选地，如图5所示，所述步骤S3包括以下子步骤：
S31、数据使用者User从大数据发布平台BDDP处获取数据属主Owner的证书及签证机构CA的证书，来验证数据属主Owner证书的有效性；
S32、数据使用者User生成包含有抽样的数据块索引及对应的盲化因子的质询chal；
S33、质询chal作为抽样数据块的可信性验证请求被发送给大数据发布平台BDDP。
具体的，所述质询chal生成的计算方法如下：
⑴在每次验证中，数据使用者User首先随机选取一个元素 并计算c1＝gt，
⑵数据使用者User选取一个随机元素计算c2＝Rt；
⑶数据使用者User从数据块的集合{1,L,n}中随机选取c个元素I＝{s1,L,sc}，为保证一般性，数据使用者User通过一个伪随机排列算法保证s1#L sc；
⑷对于I中的每个si，数据使用者User选取一个随机数并计算
⑸数据使用者User将质询发送给大数据发布平台BDDP，其中i是抽样的数据块索引，vi是对应的盲化因子，该质询chal指定了在该次验证过程中被要求抽样检测的数据块。
S4、示证的生成：大数据发布平台BDDP根据质询、大数据和认证标签生成该轮可信性验证请求所对应的示证；
可选地，如图6所示，所述步骤S4包括以下子步骤：
S41、数据使用者User向大数据发布平台BDDP发出的质询请求；
S42、大数据发布平台BDDP根据数据使用者User发来的质询请求，以质询chal、大数据F和认证标签f为输入，输出该轮可信性验证请求所对应的示证P；
S43、将示证P返回给数据使用者User。
具体的，所述示证P生成的计算方法如下：
⑴大数据发布平台BDDP根据User发送的chal，计算抽样数据块的一个线性组合
⑵大数据发布平台BDDP计算抽样数据块标签的聚合值 
⑶大数据发布平台BDDP计算
⑷大数据发布平台BDDP计算
⑸大数据发布平台BDDP将P＝{m*}作为示证响应返回给数据使用者User。
S5、示证的验证：根据大数据发布平台BDDP返回的示证，来验证抽样的数据块的可信性，如果示证能通过验证，则当前抽样的大数据处于可信状态；反之则不可信。
具体的，所述示证P验证的方法如下：
⑴数据使用者User验证m＝m*是否成立。 
⑵若成立，表示所抽样的数据块处于可信状态；
⑶若不成立，表示大数据F不可信。
⑷采用二分查找的方法，定位到不可信的数据块的索引号，并将结果反馈给数据属主Owner。
图7为本发明实施例所述的基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法的工作流程示意图。结合附图7对本发明实施例所述的基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法的工作流程进行说明，详细流程如下所示：
步骤1：通过数据属主Owner生成公开参数pk和秘密参数sk，将其身份及公开参数pk等信息发送给签证机构CA；然后进入步骤2。
步骤2：签证机构CA对数据属主Owner的身份进行认证；通过了认证，则进入步骤3；若没有通过认证，则进入步骤4。
步骤3：为数据属主Owner颁发证书，同时签证机构CA将自己的证书上传给大数据发布平台；进入步骤5。
步骤4：不会为数据属主Owner颁发证书。 
步骤5：数据属主Owner对大数据F进行分块，并为数据块生成认证标签f，将大数据F、认证标签f以及证书一起上传给大数据发布平台BDDP；进入步骤6。
步骤6：大数据发布平台BDDP收集各个数据属主Owner提供的数据，统一对外发布数据，供用户使用；进入步骤7。
步骤7：数据使用者User从大数据发布平台BDDP处获得数据属主Owner的证书和签证机构CA的证书，通过签证机构CA证书验证数据属主Owner证书的有效性；进入步骤8。
步骤8：若数据属主Owner的证书合法有效，数据使用者User再向BDDP发起数据可信性验证质询chal；进入步骤10，
步骤9：若Owner证书无效，则表明数据属主Owner身份不合法或者数据属主Owner的证书被篡改了，数据使用者User停止验证，并向数据属主Owner返回提示信息。
步骤10：大数据发布平台BDDP收到数据使用者User发来的质询请求chal后，生成相应的示证P，并将该示证P返回给数据使用者User，进入步骤11。
步骤11：数据使用者User通过数据属主Owner的证书中的公开参数验证示证P的有效性。 
步骤12：若验证通过，则表明当前抽样的数据是可信的。
步骤13：若验证未通过，则表明数据不可信。
步骤14：对不可信数据的位置进行定位，将结果反馈给数据属主Owner。
本发明实施例提供一种基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法，首先对大数据进行分块，并为每个数据块生成认证标签；再通过对数据块进行质询，根据质询抽取数据块，并生成该轮可信性验证请求所对应的示证；根据示证来验证抽样的数据块的可信性，如果示证验证成立，则表明当前抽样的数据处于可信状态；反之就表明当前 数据不可信。通过采用基于聚合的广播加密算法的数据签名方案，属于一种公钥签名方案，能够支持第三方即数据使用者User验证大数据的可信性，无需数据属主Owner实时在线，既能避免哈希函数方案中存在的替换攻击，又能避免散列消息认证码方案中数据属主Owner自己验证数据的可信性，或者需要实时在线将其私钥共享给数据使用者User的局限性。同时对需要验证可信性的大数据采用随机抽样检测方法和线性聚合方法，使数据使用者User可在不下载数据的情况下，以高置信率验证数据的可信性，且大大降低了示证验证的计算开销。总之，本发明利用基于聚合的广播加密算法的数据签名方案和随机抽样检测方法，能够以高置信率有效地验证大数据的可信性，包括数据来源的可信性和数据内容的可信性。
如图8所示，本发明实施例还提供一种基于随机抽样检测的大数据可信性验证系统，所述基于随机抽样检测的大数据可信性验证系统包括：签证机构CA、数据属主Owner、大数据发布平台BDDP、数据使用者User4个参与方，所述签证机构CA、数据属主Owner、大数据发布平台BDDP、数据使用者User4依次连接，且所述签证机构CA还与大数据发布平台BDDP连接。
可选地，如图8所示，所述数据属主Owner包括密钥生成模块KGM和标签生成模块TGM；
所述密钥生成模块KGM用于根据安全参数生成公开参数和秘密参数的密钥生成模块KGM；
所述标签生成模块TGM用于将大数据分块，根据秘密参数为数据块生成认证标签，并将数据、数据块的认证标签以及公开参数一起上传给大数据发布平台BDDP。
可选地，如图8所示，所述签证机构CA包括证书颁发模块CIM，所述证书颁发模块CIM用于根据数据属主Owner的公开参数为其生成并颁发证书。
可选地，如图8所示，所述大数据发布平台BDDP包括示证生成模块PGM，所述示证生成模块PGM用于以质询、大数据和认证标签为输入，输出该轮可信性验证请求所对应的示证。
可选地，如图8所示，所述数据使用者User包括质询生成模块CGM和示证验证模块PVM，所述质询生成模块CGM用于生成包含了抽样的数据块索引及对应的盲化因子的质询，所述示证验证模块PVM用于根据示证来验证抽样的数据块的可信性。
以上装置实施例与方法实施例是一一对应的，装置实施例简略之处，参见方法实施例即可。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能性一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应超过本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机储存器、内存、只读存储器、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其他形式的存储介质中。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法，其特征在于：包括签证机构CA、数据属主Owner、大数据发布平台BDDP、数据使用者User4个参与方，即所述基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法包括如下步骤：
S1、获得证书：数据属主Owner根据其身份信息及公开参数自签证机构CA获得证书；
S2、数据的处理：数据属主Owner对大数据进行分块，并生成认证标签；
S3、质询的生成：数据使用者User生成包含有抽样的数据块索引及对应的盲化因子的质询；
S4、示证的生成：大数据发布平台BDDP根据质询、大数据和认证标签生成该轮可信性验证请求所对应的示证；
S5、示证的验证：根据大数据发布平台BDDP返回的示证验证抽样的数据块的可信性，如果示证能通过验证，则当前抽样的大数据处于可信状态；反之则不可信。
2.根据权利要求1所述的基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法，其特征在于：所述步骤S1包括以下子步骤：
S11、数据属主Owner根据安全参数生成公开参数和秘密参数；
S12、根据其身份信息及公开参数自签证机构CA获得证书；
S13、签证机构CA将自己的证书上传到大数据发布平台BDDP。
3.根据权利要求1所述的基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法，其特征在于：所述步骤S2包括以下子步骤：
S21、数据属主Owner对大数据进行分块；
S22、数据属主Owner根据秘密参数为数据块生成认证标签；
S23、数据属主Owner将大数据、数据块的认证标签以及公开参数一起上传给大数据发布平台BDDP。
4.根据权利要求1所述的基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法，其特征在于：所述步骤S3包括以下子步骤：
S31、数据使用者User从大数据发布平台BDDP处获取数据属主Owner的证书及签证机构CA的证书，来验证数据属主Owner证书的有效性；
S32、数据使用者User生成包含有抽样的数据块索引及对应的盲化因子的质询；
S33、质询作为抽样数据块的可信性验证请求被发送给大数据发布平台BDDP。
5.根据权利要求1所述的基于随机抽样检测的大数据可信性验证方法，其特征在于：所述步骤S4包括以下子步骤：
S41、数据使用者User向大数据发布平台BDDP发出的质询请求；
S42、大数据发布平台BDDP根据数据使用者User发来的质询请求，以质询、大数据和认证标签为输入，输出该轮可信性验证请求所对应的示证；
S43、将示证返回给数据使用者User。
6.一种基于随机抽样检测的大数据可信性验证系统，其特征在于：所述基于随机抽样检测的大数据可信性验证系统包括签证机构CA、数据属主Owner、大数据发布平台BDDP、数据使用者User4个参与方，所述签证机构CA、数据属主Owner、大数据发布平台BDDP、数据使用者User依次连接，且所述签证机构CA还与大数据发布平台BDDP相连，所述数据属主Owner还与数据使用者User相连。
7.根据权利要求6所述的基于随机抽样检测的大数据可信性验证系统，其特征在于：所述签证机构CA包括证书颁发模块CIM，所述证书颁发模块CIM用于根据数据属主Owner的公开参数为其生成并颁发证书。
8.根据权利要求6所述的基于随机抽样检测的大数据可信性验证系统，其特征在于：其中，所述数据属主Owner包括密钥生成模块KGM和标签生成模块TGM；
所述密钥生成模块KGM用于根据安全参数生成公开参数和秘密参数的密钥生成模块KGM；
所述标签生成模块TGM用于将大数据分块，根据秘密参数为数据块生成认证标签，并将大数据、数据块的认证标签以及公开参数一起上传给大数据发布平台BDDP。
9.根据权利要求6所述的基于随机抽样检测的大数据可信性验证系统，其特征在于：所述大数据发布平台BDDP包括示证生成模块PGM，所述示证生成模块PGM用于以质询、大数据和认证标签为输入，输出该轮可信性验证请求所对应的示证。
10.根据权利要求6所述的基于随机抽样检测的大数据可信性验证系统，其特征在于：所述数据使用者User包括质询生成模块CGM和示证验证模块PVM，所述质询生成模块CGM用于生成包含了抽样的数据块索引及对应的盲化因子的质询，所述示证验证模块PVM用于根据示证来验证抽样的数据块的可信性。
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