CN112134701B - 敏感关键字可否认编辑加密方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种敏感关键字可否认编辑加密方法，主要解决现有编辑加密方法在对敏感关键字解密后无法继续保护文档内容安全的问题。其方案包括：初始化加密参数，生成乘法群；在敏感关键字编辑阶段，将真、伪关键字分别分别映射为真明文和伪明文；进入加密阶段后，根据真、伪真明文得到的真密钥与伪密钥被安全存储，真敏感关键字作为密文被加密保存；钥持有方可根据自己的意志来选择相应的密钥进行解密，保证其在非自愿情况下被迫解密关键字，依然能够保证文档中的敏感加密信息不被公开。本发明确保在满足传统的加密需求的情况下为用户提供可否认策略，为安全级别高、安全需求高的用户提供了更为强有力的安全保护。

Description

敏感关键字可否认编辑加密方法

技术领域

本发明属于信息安全技术领域，进一步涉及数据加解密技术，具体为一种敏感关键字可否认编辑加密方法，可用于文档关键信息加密。

背景技术

网络技术的飞速发展是的远程数据传输与控制深入生活的方方面面，随之而来的而网络安全问题成为了关注的重点。尤其，数据加密事关国民经济，加密算法被广泛应用于国防、工业、家用、商用、办公、通信等领域，如我们常见的MD5、RSA、DES、AES、ECC等加密算法。

数据加密是通过一系列运算将明文信息加密为难以破解的密文，以达到保密消息的重要方法。数据加密的基本过程就是对原来为明文的文档或数据按某种算法进行处理，使其成为不可读的一段代码，通常称为“密文”，使其只能在输入相应的密钥之后才能显示出本来内容。加密是一个可逆的过程，加密后的文件可以使用密钥并通过解密算法恢复。

在现有的加密方案中，明文与密文通过解密密钥构成唯一对应关系，即密文通过正确密钥解密后可以得到正确的明文信息。当考虑如下两种情况：1)当密钥持有方被敌手胁迫解密文件时，传统的加密方案在密钥持有方解密文件后无法继续保护用户敏感信息的安全；2)用户文档较大，且只有文档部分内容存在敏感关键字信息，显然对文档整体加密存在资源上的浪费；现有的加密方案显然无法满足这类情况下的加密需求，因此新的加密方法亟待提出。

发明内容

本发明的目的是针对现有密码算法的技术缺陷，提供一种用于关键字加密的敏感关键字可否认编辑加密方法，旨在增强信息保密能力。对于加密需求一般的用户，可以采用现有的加密算法；对于安全级别高，加密需求高的用户，本发明能在保证满足传统加密需求的前提下，为密钥持有方提供更强有力的安全保障。

实现本发明的思路是：首先初始化阶段，初始化加密参数，生成乘法群。在明文预编辑阶段，将文档中所需加密的真敏感关键字映射为真明文，伪敏感信息映射为伪明文；进入加密阶段后，将真、伪明文加密为密文，将文档中的敏感关键字替换为密文并将文档保存为秘密文件，真、伪密钥做安全存储；最后加载秘密文件，使用真密钥可以将密文解密为真明文；使用伪密钥可以将密文解密为伪明文。本发明确保在满足传统的加密需求的情况下为用户提供否认解密策略，为安全级别高、安全需求高的用户提供了更强有力的安全保护。

实现本发明方法的具体步骤如下：

(1)初始化过程：

(1.1)随机选取比特长度大于200的两个素数，即第一素数p'和第二素数q'，按照下式计算得到第一大数p和第二大数q：

p＝2p'+1，

q＝2q'+1；

若第一大数p和第二大数q均为素数，则计算得到全局模数N＝pq；反之，重新选取第一素数p'和第二素数q'，再次计算大数；

(1.2)根据安全等级要求设定向量维度L，且L∈[1,N)，在乘法群

中取随机数g'，计算乘法群生成元g：

g＝g'^2N mod N²；

(1.3)随机选取L维根密钥向量S＝(s₁,s₂,…,s_i,…s_L)，其中i∈{1,2,...,L}，s_i∈{0,...,N²}，计算L维公开向量H＝(h₁,h₂,…,h_i,…h_L)，其中

(1.4)定义第一全局公开参数mpk＝{N,g,H,L}，将根密钥向量S保密存储；

(2)敏感关键字预编辑：

预先确定一份文档中需要加密的敏感关键字，包括真敏感关键字w与伪敏感关键字w′；将真敏感关键字w映射为真明文m，其中m∈{1,2,...,N²}，将伪敏感关键字w′映射为伪明文m′，其中m′∈{1,2,...,N²}；

(3)密钥生成与加密：

(3.1)通过随机选取的方式构建L维第一向量X＝(x₁,x₂,...,x_i,...,x_L-1,1)，其中x_j∈{1,2,...,N}；将根密钥向量S与第一向量X进行内积运算，得到真密钥参数sk＝<S,X>，则针对真明文m的真密钥为key＝(X,sk)；

(3.2)通过下式计算L维第二向量Y：

<X,Y>＝m，

得到第二向量Y＝(y₁,y₂,...,y_i,...,y_L-2,1,y_L)^T，其中y_i∈{1,2,...,N}；

(3.3)根据下式计算L维第三向量X'：

<X′,Y>＝m′，

得到第三向量X'＝(x'₁,x'₂,...,x'_i,...,x'_L-1,1)，其中x_i′∈{1,2,...,N}；通过根密钥向量S与第三向量X′的内积运算，计算得到伪密钥参数sk′＝<S,X′>，则针对伪明文m′的伪密钥为key'＝(X',sk')；

(3.4)随机选取整数

其中

代表向下取整运算，计算密文向量C＝(c₀,c₁...,c_i,...,c_L)，其中c₀＝g^r mod N²，

i∈{1,2,...,L}，返回密文向量C；

(3.5)将文档中的真敏感关键字w替换为密文C，安全存储真密钥key＝(X,sk)与伪密钥key'＝(X',sk')，并删除真明文m与伪明文m′；

(4)解密过程：

若要得到真实解密敏感关键字，执行步骤(4.1)；若要得出伪解密敏感关键字，则执行步骤(4.2)；

(4.1)正常解密：

(4.1.1)读取密文文件，输入真密钥key；

(4.1.2)通过第一全局公开参数mpk与真密钥key，计算真明文

并将真明文m映射为真敏感关键字w；

(4.1.3)将密文文件中密文C替换为真敏感关键字w，并保存文件，直接执行步骤(5)；

(4.2)否认解密：

(4.2.1)读取密文文件，输入伪密钥key'。

(4.2.2)通过第一全局公开参数mpk与伪密钥key'，计算伪明文

并将伪明文m′映射为伪敏感关键字w′；

(4.2.3)将密文文件中密文C替换为伪敏感关键字w′，并保存文件；

(5)解密结束。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

第一、由于本发明在加密阶段采用了误差调整位方式求解方程，使得加密方案速度得到大幅提升，从而使得本发明获得加密速度快，占用内存小的优点；

第二、由于本发明采用可否认加解密算法，即同一密文利用真密钥与伪密钥解密得到正确结果与伪结果，使得本发明既满足传统加密安全性需求，又满足密钥持有方可以对文件进行否认解密，从而使本发明安全性较传统加密方案得到提升；

第三、由于本发明采用仅对文档中敏感关键字加密的方式，其加密运算量较整体文档加密大大缩减，从而使得本发明具有高效、快速、资源消耗低的诸多优势。

附图说明

图1是本发明方法的实现流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，对本发明作进一步详细描述。

参照图1，本发明提出的一种敏感关键字可否认编辑加密方法，包括如下步骤：

步骤一：初始化过程：

(1.1)选择安全的参数：随机选取比特长度大于200的两个素数，即第一素数p'和第二素数q'，按照下式计算得到第一大数p和第二大数q：

p＝2p'+1，

q＝2q'+1；

若第一大数p和第二大数q均为素数，则计算得到全局模数N＝pq；反之，重新选取第一素数p'和第二素数q'，再次计算大数；

(1.2)根据安全等级要求设定向量维度L，且L∈[1,N)，在乘法群

中取随机数g'，本实施例使用2N阶乘法群；计算乘法群生成元g：

g＝g'^2N mod N²；

(1.3)随机选取L维根密钥向量S＝(s₁,s₂,…,s_i,…s_L)，其中i∈{1,2,...,L}，s_i∈{0,...,N²}，计算L维公开向量H＝(h₁,h₂,…,h_i,…h_L)，其中

L维根密钥向量S＝(s₁,s₂,…,s_i,…s_L)的选取过程使用正态分布并进行取绝对值操作；本实例使用离散高斯分布随机选取L维根密钥向量S，推荐使用满足均值μ＝0，方差

的正态分布，其中λ表示第一大素数p'与第二大素数q'中比特位数最小值；

(1.4)定义第一全局公开参数mpk＝{N,g,H,L}，将根密钥向量S保密存储。

步骤二：敏感关键字预编辑：

预先确定一份文档中需要加密的敏感关键字，包括真敏感关键字w与伪敏感关键字w′，其中伪敏感关键字符合如下要求：当文档中真敏感关键字被替换为伪敏感关键字后，该文档内容仍然具有语义。将真敏感关键字w映射为真明文m，其中m∈{1,2,...,N²}，将伪敏感关键字w′映射为伪明文m′，其中m′∈{1,2,...,N²}。

步骤三：密钥生成与加密：

(3.1)通过随机选取的方式构建L维第一向量X＝(x₁,x₂,...,x_i,...,x_L-1,1)，其中x_j∈{1,2,...,N}；将根密钥向量S与第一向量X进行内积运算，得到真密钥参数sk＝<S,X>，则针对真明文m的真密钥为key＝(X,sk)；

(3.2)通过下式计算L维第二向量Y：

<X,Y>＝m，

得到第二向量Y＝(y₁,y₂,...,y_i,...,y_L-2,1,y_L)^T，其中y_i∈{1,2,...,N}；

(3.3)根据下式计算L维第三向量X'：

<X′,Y>＝m′，

得到第三向量X'＝(x'₁,x'₂,...,x'_i,...,x'_L-1,1)，其中x_i′∈{1,2,...,N}；通过根密钥向量S与第三向量X′的内积运算，计算得到伪密钥参数sk′＝<S,X′>，则针对伪明文m′的伪密钥为key'＝(X',sk')；

(3.4)随机选取整数

其中

代表向下取整运算，计算密文向量C＝(c₀,c₁...,c_i,...,c_L)，其中c₀＝g^r mod N²，

i∈{1,2,...,L}，返回密文向量C；

(3.5)将文档中的真敏感关键字w替换为密文C，安全存储真密钥key＝(X,sk)与伪密钥key'＝(X',sk')，并删除真明文m与伪明文m′。

步骤四：解密过程：

对于下述两种解密过程任选其一进行解密操作，根据用户的需求进行选择：

若要得到真实解密文档，执行步骤(4.1)；若要得出伪解密文档，则执行步骤(4.2)；

(4.1)正常解密：

(4.1.1)读取密文文件，输入真密钥key；

(4.1.2)通过第一全局公开参数mpk与真密钥key，计算真明文

并将真明文m映射为真敏感关键字w；

(4.1.3)将密文文件中密文C替换为真敏感关键字w，并保存文件，直接进入步骤五，得到恢复后的真解密文件；

(4.2)否认解密：

(4.2.1)读取密文文件，输入伪密钥key'。

(4.2.2)通过第一全局公开参数mpk与伪密钥key'，计算伪明文

并将伪明文m′映射为伪敏感关键字w′；

(4.2.3)将密文文件中密文C替换为伪敏感关键字w′，得到伪解密文件并保存。

步骤五：解密过程结束。

上述两种解密方式，输入不同的密钥，通过解密过程则会得到具有不同敏感关键字的文档内容。关于正常解密与否认解密，解密得到的文档内容不同，若遇到特殊情况，用户不得不进行解密操作，但又不想真正解密，采用本发明方法则可进行否认解密操作，得到一份具有伪关键字的解密文档，真正的敏感关键字并未给出，使得真实文档内容得到有效保护。攻击者无法知晓可否认加密方法的存在，且除密钥持有方外，无法区分否认解密过程与正常解密过程。通过本发明提出的敏感关键字可否认编辑加密方法，在满足传统加密需求的前提下，密钥持有方具有可以对不想公开的内容进行否认解密的操作选项，提升了用户秘密文件的安全性。

此外，本发明同时考了到如下两种情况：1)当密钥持有方被敌手胁迫解密文件时，传统的加密方案在密钥持有方解密文件后无法继续保护用户敏感信息的安全；2)用户文档较大，且只有文档部分内容存在敏感关键字信息，对文档整体加密存在资源上的浪费；能够满足上述情况下，用户对于敏感关键字信息进行保密的高安全性与低开销要求。

本发明未详细说明部分属于本领域技术人员公知常识。

以上描述仅是本发明的一个具体实施例，不构成对本发明的任何限制，显然对于本领域的专业人员来说，在了解了本发明内容和原理后，都可能在不背离本发明原理的情况下，进行形式和细节上的各种修正和改变，但是这些基于本发明思想的修正和改变仍在本发明的权利要求的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种敏感关键字可否认编辑加密方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)初始化过程：

(1.1)随机选取比特长度大于200的两个素数，即第一素数p'和第二素数q'，按照下式计算得到第一大数p和第二大数q：

p＝2p'+1，

q＝2q'+1；

若第一大数p和第二大数q均为素数，则计算得到全局模数N＝pq；反之，重新选取第一素数p'和第二素数q'，再次计算大数；

(1.2)根据安全等级要求设定向量维度L，且L∈[1,N)，在乘法群

中取随机数g'，计算乘法群生成元g：

g＝g'^2Nmod N²；

(1.3)随机选取L维根密钥向量S＝(s₁,s₂,…,s_i,…s_L)，其中i∈{1,2,...,L}，s_i∈{0,...,N²}，计算L维公开向量H＝(h₁,h₂,…,h_i,…h_L)，其中

(1.4)定义第一全局公开参数mpk＝{N,g,H,L}，将根密钥向量S保密存储；

(2)敏感关键字预编辑：

预先确定一份文档中需要加密的敏感关键字，包括真敏感关键字w与伪敏感关键字w′；将真敏感关键字w映射为真明文m，其中m∈{1,2,...,N²}，将伪敏感关键字w′映射为伪明文m′，其中m′∈{1,2,...,N²}；

(3)密钥生成与加密：

(3.1)通过随机选取的方式构建L维第一向量X＝(x₁,x₂,...,x_i,...,x_L-1,1)，其中x_i∈{1,2,...,N}；将根密钥向量S与第一向量X进行内积运算，得到真密钥参数sk＝＜S,X＞，则针对真明文m的真密钥为key＝(X,sk)；

(3.2)通过下式计算L维第二向量Y：

＜X,Y＞＝m，

得到第二向量Y＝(y₁,y₂,...,y_i,...,y_L-2,1,y_L)^T，其中y_i∈{1,2,...,N}；

(3.3)根据下式计算L维第三向量X'：

＜X′,Y＞＝m′，

得到第三向量X'＝(x'₁,x'₂,...,x'_i,...,x'_L-1,1)，其中x_i′∈{1,2,...,N}；通过根密钥向量S与第三向量X′的内积运算，计算得到伪密钥参数sk′＝＜S,X′＞，则针对伪明文m′的伪密钥为key'＝(X',sk')；

(3.4)随机选取整数

其中

代表向下取整运算，计算密文向量C＝(c₀,c₁...,c_i,...,c_L)，其中c₀＝g^rmod N²，

返回密文向量C；

(3.5)将文档中的真敏感关键字w替换为密文C，安全存储真密钥key＝(X,sk)与伪密钥key'＝(X',sk')，并删除真明文m与伪明文m′；

(4)解密过程：

若要得到真实解密敏感关键字，执行步骤(4.1)；若要得出伪解密敏感关键字，则执行步骤(4.2)；

(4.1)正常解密：

(4.1.1)读取密文文件，输入真密钥key；

(4.1.2)通过第一全局公开参数mpk与真密钥key，计算真明文

并将真明文m映射为真敏感关键字w；

(4.1.3)将密文文件中密文C替换为真敏感关键字w，并保存文件，直接执行步骤(5)；

(4.2)否认解密：

(4.2.1)读取密文文件，输入伪密钥key'；

(4.2.2)通过第一全局公开参数mpk与伪密钥key'，计算伪明文

并将伪明文m′映射为伪敏感关键字w′；

(4.2.3)将密文文件中密文C替换为伪敏感关键字w′，并保存文件；

(5)解密结束。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(1.2)中的乘法群

为2N阶乘法群。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(1.3)中L维根密钥向量S＝(s₁,s₂,…,s_i,…s_L)的选取过程使用正态分布并进行取绝对值操作。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述正态分布为满足均值μ＝0，方差

的正态分布，其中λ表示第一大素数p'与第二大素数q'中比特位数最小值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(2)中的伪敏感关键字符合如下要求：当文档中真敏感关键字被替换为伪敏感关键字后，该文档内容仍然具有语义。

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