CN104917611B - 用于云计算的数据加解密处理方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种用于云计算的数据加解密处理方法和装置。该方法主要包括：用户通过随机选取的整数产生公开密钥和私有密钥，用户用所述公开密钥加密明文得到密文，将所述密文发送到云端服务，云端服务利用明文处理函数和公开密钥处理密文，得到密文处理结果，将密文处理结果发送给用户，用户用私有密钥解密云端服务发送过来的密文处理结果，得到明文处理结果。本发明实施例克服了加密过程中计算量过于密集的问题；与现有技术相比本发明实施例中的密文体积小了许多；本发明实施例中的加密过程不存在噪声问题，在密文处理过程中无需监测噪声扩大化问题，实现了在云计算中对密文进行有效的运算处理。
Description
技术领域
本发明涉及数据加密技术领域，尤其涉及一种用于云计算的数据加解密处理方法和装置。
背景技术
随着计算机技术、信息技术、网络技术的飞速发展，云计算已经成为了当前的研究热点。云计算以网格计算技术、点对点技术、并行计算技术、互联网络技术等多项技术为基础，并进行技术融合和理念升华，为用户提供稳定、高速、可扩展、虚拟化的计算环境。这样用户的计算将不再局限于本地或其局域网络内部，而是依赖于云端提供的虚拟化的计算服务，可以做到本地或其局域网络内部的零计算。比如：企业内部将不再需要架设服务和数据库来部署财务软件，而仅仅需要购买云端虚拟的财务服务即可，通过云端虚拟服务来提供财务数据计算使用，省去了企业前期部署购买软硬件设备和后期维护的费用。
在云计算使用过程中，随之带来的是数据的隐私性问题。比如传统的财务数据是提交到企业内部的网络服务中进行计算。由于数据的传送不通过互联网络，且数据的计算和存储是在企业内部自有的设备中进行，因此不涉及数据的隐私和泄密问题。而在云计算中，财务数据则需要通过互联网络传送到云端，并在云端进行计算和存储。这样，财务数据可能在传输、计算、存储过程中被其它商业竞争者获得，涉及到企业财务数据的隐私性，因此需要对数据进行加密处理来进行隐私保护。
为了满足用户数据隐私性要求，云端服务在对用户提交的密文数据进行计算处理时不能解密，即直接对密文进行运算处理，且要求经过计算处理后的密文结果，在反馈给用户后，用户能通过解密计算来解出预期的处理结果。这样传统的数据加解密的方法将不再适用。
现有技术中的一种对密文进行运算处理的方法为：同态加密的方法，该方法在不知道明文（不解密）的情况下能对密文进行运算处理，得到相应明文处理后的加密结果。
上述对密文进行运算处理的方法存在如下的问题：计算度过于密集。需要把明文或消息按照比特位分开，逐比特进行加密处理计算。与传统的明文或消息分块加密计算相比，其计算量过大，密文结果也过大。
存在人为引入的噪声。由于噪声的存在，为了不影响解密结果，需要不停的去通过复杂的重加密方法去更换密钥来降低噪声。
发明内容
本发明的实施例提供了一种用于云计算的数据加解密处理方法和装置，以实现在云计算中对密文进行有效的运算处理。
本发明提供了如下方案：
一种用于云计算的数据加解密处理方法，包括：
用户通过随机选取的整数产生公开密钥和私有密钥；
所述用户用所述公开密钥加密明文得到密文，将所述密文发送到云端服务；
所述云端服务利用明文处理函数和所述公开密钥处理所述密文，得到密文处理结果，将所述密文处理结果发送给用户；
所述用户用所述私有密钥解密所述云端服务发送过来的密文处理结果，得到明文处理结果。
所述的用户通过随机选取的整数产生公开密钥和私有密钥，包括：
用户选取整数n＝p·q·s，其中p、q、s都为大素数；
随机选取整数e和d，且满足和其中
令(e,n)作为供加密和密文处理使用的公开密钥，(d,n)作为供解密使用的私有密钥。
所述的用户用所述公开密钥加密明文得到密文，将所述密文发送到云端服务，包括：
所述用户随机选取整数r，且满足r＜n和gcd(r,n)≠1，其中gcd(r,n)为r和n的最大公因子；
所述用户选取明文m，且满足m＜n，用公开密钥计算c≡(re·m)modn；
设m1,m2,...,mn为满足加密过程的明文，c1,c2,cn为m1,m2,...,mn对应的密文，(c1,r),(c2,r),...,(cn,r)为对应的经过加密过程处理的密文，所述用户把密文(c1,r),(c2,r),...,(cn,r)以及公开密钥(e,n)发送到云端服务。
所述的云端服务利用明文处理函数和所述公开密钥处理所述密文，得到密文处理结果，将所述密文处理结果发送给用户，包括：
设M＝f(m1,m2,...mn)为明文处理函数，对于任意处理函数f(m1,m2,...mn)都可表示成如下多项式形式：
其中kij为正整数，a1，a2，an为设定的系数；
令作为函数f(m1,m2,...mn)的分量，则有
令为求函数分量fi的幂次运算，且令D＝Max(d1,d2,...,dn)为所有分量的最大幂次；
令则各分量的密文处理过程为：
令(C,r)作为处理后的密文，云端服务把密文处理结果(C,r)返给用户。
所述的用户用所述私有密钥解密所述云端服务发送过来的密文处理结果，得到明文处理结果，包括：
用户接收到云端服务发送过来的密文处理结果(C,r)，用处理函数分量最大幂次D和私有密钥(d,n)做如下计算：
M＝(C·r(D·d))modn
其中，M＝f(m1,m2,...mn)；
用户将计算得到的(C,r)明文作为云端服务返回的明文处理结果。
一种用于云计算的数据加解密处理装置，包括：
密钥产生模块，用于利用用户通过随机选取的整数产生公开密钥和私有密钥；
密文产生和发送模块，用于利用所述用户用所述公开密钥加密明文得到密文，将所述密文发送到云端服务；
密文处理结果产生和发送模块，用于利用所述云端服务利用明文处理函数和所述公开密钥处理所述密文，得到密文处理结果，将所述密文处理结果发送给用户；
解密处理模块，用于利用所述用户用所述私有密钥解密所述云端服务发送过来的密文处理结果，得到明文处理结果。
所述的密钥产生模块，具体用于利用用户选取整数n＝p·q·s，其中p、q、s都为大素数；随机选取整数e和d，且满足和其中
令(e,n)作为供加密和密文处理使用的公开密钥，(d,n)作为供解密使用的私有密钥。
所述的密文产生和发送模块，具体用于利用所述用户随机选取整数r，且满足r＜n和gcd(r,n)≠1，其中gcd(r,n)为r和n的最大公因子；
所述用户选取明文m，且满足m＜n，用公开密钥计算c≡(re·m)modn；
设m1,m2,...,mn为满足加密过程的明文，c1,c2,cn为m1,m2,...,mn对应的密文，(c1,r),(c2,r),...,(cn,r)为对应的经过加密过程处理的密文，所述用户把密文(c1,r),(c2,r),...,(cn,r)以及公开密钥(e,n)发送到云端服务。
所述的密文处理结果产生和发送模块，具体用于设M＝f(m1,m2,...mn)为明文处理函数，对于任意处理函数f(m1,m2,...mn)都可表示成如下多项式形式：
其中kij为正整数，a1，a2，an为设定的系数；
令作为函数f(m1,m2,...mn)的分量，则有
令为求函数分量fi的幂次运算，且令D＝Max(d1,d2,...,dn)为所有分量的最大幂次；
令则各分量的密文处理过程为：
令(C,r)作为处理后的密文，云端服务把密文处理结果(C,r)返给用户。
所述的解密处理模块，具体用于利用所述用户接收到云端服务发送过来的密文处理结果(C,r)，用处理函数分量最大幂次D和私有密钥(d,n)做如下计算：
M＝(C·r(D·d))modn
其中，M＝f(m1,m2,...mn)；
用户将计算得到的(C,r)明文作为云端服务返回的明文处理结果。
由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例的与现有技术中的同态加密中明文需要按比特位处理的方法相比，克服了加密过程中计算量过于密集的问题；与现有技术中的同态加密中明文由一个比特位到密文一个大整数变化相比，本发明实施例中的密文体积小了许多；与现有技术中的同态加密过程相比，本发明实施例中的加密过程不存在噪声问题，在密文处理过程中无需监测噪声扩大化问题，实现了在云计算中对密文进行有效的运算处理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供的一种用于云计算的数据加解密处理方法的处理流程图；
图2为本发明实施例一提供的一种云端服务对密文(c1,r),(c2,r),…,(cn,r)进行运算处理的原理示意图；
图3为本发明实施例二提供的一种用于云计算的数据加解密处理装置的具体实现结构图，图中，密钥产生模块31，密文产生和发送模块32，密文处理结果产生和发送模块33和解密处理模块34。
具体实施方式
为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。
实施例一
本发明实施例针对上述问题，给出了一种用于云计算安全处理的数据加解密方法。该方法在继承传统加密对明文或消息分块加密处理的基础上，消除了噪声的对解密的影响，使用过程中无需考虑噪声的存在。
该实施例提供了一种用于云计算的数据加解密处理方法的处理流程如图1所示，包括如下的处理步骤：
步骤S110、用户通过随机选取的整数产生公开密钥和私有密钥。
用户选取整数n＝p·q·s，其中p、q、s都为大素数；
随机选取整数e和d，且满足和其中
令(e,n)作为公开密钥供加密和密文处理使用，(d,n)作为私有密钥供解密使用。
步骤S120、用户用所述公开密钥加密明文得到密文，将所述密文发送到云端服务。
用户随机选取整数r，且满足r＜n和gcd(r,n)≠1，其中gcd(r,n)为r和n的最大公因子；
用户选取明文m，且满足m＜n，用公开密钥计算c≡(re·m)modn；
设m1,m2,...,mn为满足加密过程的明文，c1,c2,cn为m1,m2,...,mn对应的密文，(c1,r),(c2,r),...,(cn,r)为对应的经过加密过程处理的密文，所述用户把密文(c1,r),(c2,r),...,(cn,r)以及公开密钥(e,n)发送到云端服务。
步骤S130、云端服务利用明文处理函数和所述公开密钥处理所述密文，得到密文处理结果，将所述密文处理结果发送给用户。
云端服务对密文(c1,r),(c2,r),...,(cn,r)进行运算处理的原理示意图如图2所示，具体处理过程包括：
设M＝f(m1,m2,...mn)为明文处理函数。
对于任意处理函数f(m1,m2,...mn)都可表示成如下多项式形式：
其中kij为正整数，a1，a2，an为设定的系数。
令作为函数f(m1,m2,...mn)的分量，则有
令为求函数分量fi的幂次运算，且令D＝Max(d1,d2,...,dn)为所有分量的最大幂次。
令则各分量的密文处理过程为：
令(C,r)作为处理后的密文，
云端服务把密文处理结果(C,r)返给用户。
步骤S140、用户用所述私有密钥解密所述云端服务发送过来的密文处理结果，得到明文处理结果。
用户接收到云端服务发送过来的密文处理结果(C,r)，用处理函数分量最大幂次D和私有密钥(d,n)做如下计算：
M＝(C·r(D·d))modn
其中，M＝f(m1,m2,...mn)。
用户将计算得到的(C,r)明文作为云端服务返回的明文处理结果。
实施例二
该实施例提供了一种用于云计算的数据加解密处理装置，其具体实现结构如图3所示，具体可以包括如下的模块：
密钥产生模块，用于利用用户通过随机选取的整数产生公开密钥和私有密钥；
密文产生和发送模块，用于利用所述用户用所述公开密钥加密明文得到密文，将所述密文发送到云端服务；
密文处理结果产生和发送模块，用于利用所述云端服务利用明文处理函数和所述公开密钥处理所述密文，得到密文处理结果，将所述密文处理结果发送给用户；
解密处理模块，用于利用所述用户用所述私有密钥解密所述云端服务发送过来的密文处理结果，得到明文处理结果。
进一步地，所述的密钥产生模块，具体用于利用用户选取整数n＝p·q·s，其中p、q、s都为大素数；随机选取整数e和d，且满足和其中
令(e,n)作为供加密和密文处理使用的公开密钥，(d,n)作为供解密使用的私有密钥。
进一步地，所述的密文产生和发送模块，具体用于利用所述用户随机选取整数r，且满足r＜n和gcd(r,n)≠1，其中gcd(r,n)为r和n的最大公因子；
所述用户选取明文m，且满足m＜n，用公开密钥计算c≡(re·m)modn；
设m1,m2,...,mn为满足加密过程的明文，c1,c2,cn为m1,m2,...,mn对应的密文，(c1,r),(c2,r),...,(cn,r)为对应的经过加密过程处理的密文，所述用户把密文(c1,r),(c2,r),...,(cn,r)以及公开密钥(e,n)发送到云端服务。
进一步地，所述的密文处理结果产生和发送模块，具体用于设M＝f(m1,m2,...mn)为明文处理函数，对于任意处理函数f(m1,m2,...mn)都可表示成如下多项式形式：
其中kij为正整数，a1，a2，an为设定的系数；
令作为函数f(m1,m2,...mn)的分量，则有
令为求函数分量fi的幂次运算，且令D＝Max(d1,d2,...,dn)为所有分量的最大幂次。
令则各分量的密文处理过程为：
令(C,r)作为处理后的密文，云端服务把密文处理结果(C,r)返给用户；
进一步地，所述的解密处理模块，具体用于利用所述用户接收到云端服务发送过来的密文处理结果(C,r)，用处理函数分量最大幂次D和私有密钥(d,n)做如下计算：
M＝(C·r(D·d))modn
其中，M＝f(m1,m2,...mn)。
用户将计算得到的(C,r)明文作为云端服务返回的明文处理结果。
用本发明实施例的装置进行用于云计算的数据加解密处理的具体过程与前述方法实施例类似，此处不再赘述。
综上所述，本发明实施例的加密处理过程类似于传统的加密处理过程，明文需要分块来处理，与现有技术中的同态加密中明文需要按比特位处理的方法相比，克服了加密过程中计算量过于密集的问题。
本发明实施例与现有技术中的同态加密中明文由一个比特位到密文一个大整数变化相比，本发明实施例中的密文体积小了许多。
本发明实施例与现有技术中的同态加密过程相比，本发明实施例中的加密过程不存在噪声问题，在密文处理过程中无需监测噪声扩大化问题。
本发明实施例的数据加解密处理方法可以用于任何云计算过程中，需要对用户提交给云端所处理的数据进行隐私保护的应用场景中，从而实现了在云计算中对密文进行有效的运算处理。
本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种用于云计算的数据加解密处理方法，其特征在于，包括：
用户选取整数n＝p·q·s，并随机选取整数e和d，且满足和令(e,n)作为供加密和密文处理使用的公开密钥，(d,n)作为供解密使用的私有密钥，其中,p、q、s都为大素数，且
所述用户用所述公开密钥(e,n)加密明文得到密文，将所述密文发送到云端服务；
所述云端服务利用明文处理函数M＝f(m1,m2,...mn)和所述公开密钥(e,n)处理所述密文，得到密文处理结果，将所述密文处理结果发送给用户，其中，明文处理函数M＝f(m1,m2,...mn)的表达式如下：
式中，m1,m2,...，mn为满足加密过程的明文，kij为正整数，a1，a2，an为设定的系数；
所述用户用所述私有密钥(d,n)解密所述云端服务发送过来的密文处理结果，得到明文处理结果。
2.根据权利要求1所述的用于云计算的数据加解密处理方法，其特征在于，所述的用户用所述公开密钥(e,n)加密明文得到密文，将所述密文发送到云端服务，包括：
所述用户随机选取整数r，且满足r＜n和gcd(r,n)≠1，其中gcd(r,n)为r和n的最大公因子；
所述用户选取明文m，且满足m＜n，用公开密钥计算c≡(re·m)modn；
设m1,m2,...，mn为满足加密过程的明文，c1,c2,cn为m1,m2,...,mn对应的密文，(c1,r),(c2,r),...,(cn,r)为对应的经过加密过程处理的密文，所述用户把密文(c1,r),(c2,r),...,(cn,r)以及公开密钥(e,n)发送到云端服务。
3.根据权利要求2所述的用于云计算的数据加解密处理方法，其特征在于，所述的云端服务利用明文处理函数M＝f(m1,m2,...mn)和所述公开密钥(e,n)处理所述密文，得到密文处理结果，将所述密文处理结果发送给用户，包括：
令作为函数f(m1,m2,...mn)的分量，则有
令为求函数分量fi的幂次运算，且令D＝Max(d1,d2,...,dn)为所有分量的最大幂次；
令则各分量的密文处理过程为：
令(C,r)作为处理后的密文，云端服务把密文处理结果(C,r)返给用户。
4.根据权利要求3所述的用于云计算的数据加解密处理方法，其特征在于，所述的用户用所述私有密钥(d,n)解密所述云端服务发送过来的密文处理结果，得到明文处理结果，包括：
用户接收到云端服务发送过来的密文处理结果(C,r)，用处理函数分量最大幂次D和私有密钥(d,n)做如下计算：
M＝(C·r(D·d))modn
其中，M＝f(m1,m2,...mn)；
用户将计算得到的(C,r)明文作为云端服务返回的明文处理结果。
5.一种用于云计算的数据加解密处理装置，其特征在于，包括：
密钥产生模块，用于利用用户选取的整数产生公开密钥和私有密钥，即用户选取整数n＝p·q·s，并随机选取整数e和d，且满足
和令(e,n)作为供加密和密文处理使用的公开密钥，(d,n)作为供解密使用的私有密钥，其中，p、q、s都为大素数，且
密文产生和发送模块，用于所述用户用所述公开密钥(e,n)加密明文得到密文，将所述密文发送到云端服务；
密文处理结果产生和发送模块，用于利用所述云端服务利用明文处理函数M＝f(m1,m2,...mn)和所述公开密钥(e,n)处理所述密文，得到密文处理结果，将所述密文处理结果发送给用户，其中，明文处理函数M＝f(m1,m2,...mn)的表达式如下：
式中，m1,m2,...，mn为满足加密过程的明文，kij为正整数，a1，a2，an为设定的系数；
解密处理模块，用于利用所述用户用所述私有密钥(d,n)解密所述云端服务发送过来的密文处理结果，得到明文处理结果。
6.根据权利要求5所述的用于云计算的数据加解密处理装置，其特征在于：
所述的密文产生和发送模块，具体用于利用所述用户随机选取整数r，且满足r＜n和gcd(r,n)≠1，其中gcd(r,n)为r和n的最大公因子；
所述用户选取明文m，且满足m＜n，用公开密钥计算c≡(re·m)modn；
设m1,m2,...,mn为满足加密过程的明文，c1,c2,cn为m1,m2,...,mn对应的密文，(c1,r),(c2,r),...,(cn,r)为对应的经过加密过程处理的密文，所述用户把密文(c1,r),(c2,r),...,(cn,r)以及公开密钥(e,n)发送到云端服务。
7.根据权利要求6所述的用于云计算的数据加解密处理装置，其特征在于：
所述的密文处理结果产生和发送模块，具体用于
令作为函数f(m1,m2,...mn)的分量，则有
令为求函数分量fi的幂次运算，且令D＝Max(d1,d2,...,dn)为所有分量的最大幂次；
令则各分量的密文处理过程为：
令(C,r)作为处理后的密文，云端服务把密文处理结果(C,r)返给用户。
8.根据权利要求7所述的用于云计算的数据加解密处理装置，其特征在于：
所述的解密处理模块，具体用于利用所述用户接收到云端服务发送过来的密文处理结果(C,r)，用处理函数分量最大幂次D和私有密钥(d,n)做如下计算：
M＝(C·r(D·d))modn
其中，M＝f(m1,m2,...mn)；
用户将计算得到的(C,r)明文作为云端服务返回的明文处理结果。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
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