CN115361218B - 一种具有查询隐匿特性的云端数据存在性验证方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种具有查询隐匿特性的云端数据存在性验证方法，属于信息安全和密码学技术领域，实现步骤为：用户初始化所需参数并上传到云服务器；用户对数据进行预处理，并将处理后数据发送给云服务器；云服务器对预处理后的云端数据进行加密；用户计算得到查询信息与验证令牌；云服务器计算得到待验证信息并反馈给用户；用户获取云端数据存在性验证结果。本发明通过对云端数据和用户的查询信息进行加密，保证了云服务器中云端数据的安全性，以及数据验证过程中用户查询信息的隐私性，有效防止了服务器及其他攻击者获取用户查询信息，从而推测用户下一步动作，实现数据验证过程的隐匿性。

Description

一种具有查询隐匿特性的云端数据存在性验证方法

技术领域

本发明属于信息安全和密码学技术领域，涉及一种数据存在性验证方法，具体涉及一种具有查询隐匿特性的云端数据存在性验证方法，可用于金融、医疗、交通、教育等领域进行数据的安全访问。

背景技术

随着互联网技术的高速发展，互联网对人民日常生活的渗透越来越深，用户自身数据量的指数级增长，使得用户在本地进行数据的存储和管理操作时开销极大增加，因此，当用户本地难以保存自身数据时，需要将数据集中、外包到云服务器。云存储是以数据存储和管理为核心业务的云计算系统构建，旨在通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能。

云存储技术的发展，提高了存储效率，通过虚拟化技术节约了用户本地存储空间的消耗，其存储管理可以实现自动化和智能化，所有的存储资源被整合到一起，用户看到的是单一存储空间。虽然云存储技术让用户对自身数据管理更加便利，但也给数据保护带来了新的安全威胁和挑战。在云存储中，用户数据被集中到云服务器，这种存储方式使得用户失去了对自身数据的控制权，这些云端数据可能会在云服务器被攻击时遭受泄露、篡改、删除等恶意行为；当用户对云端数据进行查询时，若云服务器被恶意操控，则整个查询过程极易被获取，用户进行数据查询后的下一步操作以及用户的数据偏好很容易被推测出来。在云存储中，当用户想要对自身云存储的数据进行存取、修改、删除、分类等操作时，首先要查询目标数据在云服务器中是否存在，即验证数据的存在性，当确定目标数据存在时，才能进行下一步操作，可以说只要用户想要使用云端数据，就必须进行数据的存在性验证，若不对验证过程加以保护，云服务器或其他恶意攻击方就很容易获取或推测用户的查询信息，进而获取用户隐私或推测用户的下一步操作，因此整个数据存在性验证过程的安全性就显得尤为重要。

数据存在性验证技术的原理是用户将所要查询验证的数据的主键或关键信息通过可信通道发送给云服务器，云服务器根据用户提供的查询信息数据检索自身数据库，验证用户查询的数据是否存在，并将验证结果返回给用户。现在常用的一些数据存在性验证方法中，验证过程不进行隐匿处理，或需要第三方介入，且过程中数据始终保持明文状态，这对于数据存储的安全性与存在性验证过程的保密性是很大的挑战。例如大连理工大学在申请的专利文献“一种区块链数据高效可信索引方法”(申请号：202111222418.3，申请公开号：CN 114020737 A)中，公开了一种区块链数据高效可信索引方法，该方法的数据存在性验证包括节点存储新区块、根据关键字查询数据记录、用户对查询结果进行可信验证三个个阶段。在节点存储区块阶段，各存储节点根据共识验证通过后的所述数据新区块更新索引，并将所述新区块存储；在根据关键字查询数据记录阶段，存储节点根据关键字查询区块链中存储的关键字标识的所述数据记录；在用户对查询结果进行可信验证阶段，用户用Merkle证明方法对数据进行存在性验证。该方法基于以太坊状态树，针对关键字的全局区块索引，提供查询数据存在或不存在证明，这种方法避免了遍历区块检索目标数据的过程，大大提升了查询数据存在性的效率。但是该方法在整个数据存在性验证的过程中，被进行存在性验证的数据并未进行加密处理，增加了数据的安全风险，同时，当用户进行数据存在性验证时，用户的查询信息并未进行加密处理，则数据持有方很容易获取用户的查询信息，从而推测获取用户的下一步动作，使得整个数据验证过程变得透明，用户的查询隐私受到极大威胁。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术中存在的不足，提供了一种具有查询隐匿特性的云端数据存在性验证方法，用于解决现有技术中存在的因数据存在性验证过程中云端数据以及用户的查询信息未加密导致的用户查询隐私安全风险较大的技术问题。

为了实现上述目的，本发明采取的技术方案包括如下步骤：

(1)初始化参数：

用户A初始化形式为二进制向量的M个云端数据X＝{x₁,x₂,…,x_m,…x_M}，向量长度为λ的随机二进制向量主密钥msk，伪随机函数h，M个向量长度为λ的全0二进制向量G＝{g₁,g₂,…,g_m,…g_M}，M个向量长度为λ+logλ的随机二进制向量R＝{K₁,K₂,…,K_m,…K_M}，以及W个哈希函数H＝{h₁,h₂,…,h_w,…,h_W}，并通过可信通道将X、msk、h、G上传到云服务器B，其中M≥3，x_m表示第m个云端数据，W≥3，h_w表示第w个哈希函数，g_m表示第m个全0二进制向量，K_m表示第m个向量长度为λ+logλ的二进制向量；

(2)用户对云端数据进行预处理：

用户A通过每个哈希函数h_w对每个云端数据x_m进行哈希化，得到哈希化后的云端数据Z＝{Z₁,Z₂,…,Z_m,…Z_M}，Z_m＝{z_m,1,z_m,2,…,z_m,w,…z_m,W}，并将g_m中下标与Z_m相等的位置置为1，得到Z_m对应的包含J个值为1的二进制向量v_m，再将Z对应的预处理后的云端数据集V＝{v₁,v₂,…,v_m,…v_M}通过可信通道发送给云服务器B；

(3)云服务器对预处理后的云端数据进行加密：

云服务器B通过主密钥msk对云端数据集V中的v_m进行加密，得到加密云端数据集C＝{c₁,c₂,…,c_m,…c_M}，其中对v_m进行加密的公式为：

其中，表示异或运算，S表示二进制向量v_m中包含的J个值为1的下标的集合，J≤W，S＝{l₁,l₂…,l_j,…l_J}，l_j表示二进制向量v_m中第j个值为1的位置下标，||表示连接操作，c_m表示第m个加密云端数据，v_m[l_j]表示二进制向量v_m中第l_j位的数字；

(4)用户计算得到查询信息与验证令牌：

(4a)用户A使用主密钥msk和长度为λ+logλ的随机二进制向量K对预处理后的数据v_m进行加密计算，得到查询信息d_0,m，并将d_0,m通过可信通道传输至云服务器B,其中d_0,m的计算过程为：

(4b)用户A使用随机二进制向量K_m对长度为λ+logλ的全0二进制向量0^λ+logλ进行加密计算，生成验证令牌d_1,m并保存；

(5)云服务器计算得到待验证信息：

云服务器B使用查询信息d_0,m对加密后的云端数据集合C中的数据以次进行计算得到待验证信息F＝{f₁,f₂,…,f_m,…f_M}，计算完成后将F通过可信通道反馈给用户A；

(6)用户获取云端数据存在性验证结果：

用户A使用验证令牌d_1,m对待验证信息F中的所有数据进行解密，解密过程为res＝Dec(f_m,d_1,m)，得到M个解密结果res，Dec(·)表示AES加密算法的解密过程，并判断是否存在res＝0^λ+logλ成立，若是，则证明云服务器B中存在云端数据x_m，否则，则证明云服务器B中不存在云端数据x_m。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

第一，本发明中云服务器在对预处理后的云端数据进行加密阶段，云服务器将预处理后的云端数据进行加密处理，在随后的过程中不需要使用数据明文，能够有效防止数据被第三方恶意窃取，与现有技术相比，提高了数据存在性验证过程中数据安全性。

第二，本发明中用户在计算得到查询信息与验证令牌阶段，用户将要进行存在性验证的云端数据对应的预处理后的数据进行加密计算，得到查询信息和验证令牌，使得云服务器或其他恶意攻击方更难对用户的查询信息进行破解，与现有技术相比，保护了数据存在性验证过程中用户的查询隐私性。

附图说明

图1是本发明的实现流程图。

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的详细描述。

参照附图1，本发明包括如下步骤：

步骤1)初始化参数：

用户A初始化形式为二进制向量的M个云端数据X＝{x₁,x₂,…,x_m,…x_M}，向量长度为λ的随机二进制向量主密钥msk，伪随机函数h，h的表达式为h:{0,1}^λ×{0,1}^λ+logλ→{0,1}^λ，M个向量长度为λ的全0二进制向量G＝{g₁,g₂,…,g_m,…g_M}，M个向量长度为λ+logλ的随机二进制向量R＝{K₁,K₂,…,K_m,…K_M}，以及W个哈希函数H＝{h₁,h₂,…,h_w,…,h_W}，并通过可信通道将X、msk、h、G上传到云服务器B，其中M≥3，x_m表示第m个云端数据，W≥3，h_w表示第w个哈希函数，g_m表示第m个全0二进制向量，K_m表示第m个向量长度为λ+logλ的二进制向量，{0,1}^λ表示长度为λ的二进制向量；

在本步骤中，用户A通过可信通道将X、msk、h、G上传到云服务器B时，使用可信通道是为了保证用户和云服务器的数据安全，以及两者之间的通信安全。用户初始化的W个哈希函数H＝{h₁,h₂,…,h_w,…,h_W}，其哈希函数的作用是将二进制向量经过哈希化后，转换成一个整型数字，并将该数字对长度λ取余；

步骤2)用户对云端数据进行预处理：

用户A通过每个哈希函数h_w对每个云端数据x_m进行哈希化，得到哈希化后的云端数据Z＝{Z₁,Z₂,…,Z_m,…Z_M}，Z_m＝{z_m,1,z_m,2,…,z_m,w,…z_m,W}，并将g_m中下标与Z_m相等的位置置为1，得到Z_m对应的包含J个值为1的二进制向量v_m，再将Z对应的预处理后的云端数据集V＝{v₁,v₂,…,v_m,…v_M}通过可信通道发送给云服务器B；

在本步骤中，由于不同的二进制向量经过哈希化后的结果可能会发生碰撞，即Z_m中的数字可能会出现重复，所以J的值与W的值可能相等也可能不等。经过预处理后的云端数据保留的不再是数据的原本信息，而是云端数据的存在性信息；

步骤3)云服务器对预处理后的云端数据进行加密：

云服务器B通过主密钥msk对云端数据集V中的v_m进行加密，得到加密云端数据集C＝{c₁,c₂,…,c_m,…c_M}，其中对v_m进行加密的公式为：

其中，表示异或运算，S表示二进制向量v_m中包含的J个值为1的下标的集合，J≤W，S＝{l₁,l₂…,l_j,…l_J}，l_j表示二进制向量v_m中第j个值为1的位置下标，||表示连接操作，c_m表示第m个加密云端数据，v_m[l_j]表示二进制向量v_m中第l_j位的数字，

在本步骤中，于公式最开始添加符号，表示该公式从集合S的第一个元素开始，依次往后进行异或运算，直到集合S的最后一个元素，即

经过本步骤的加密后，加密后的云端数据即使被恶意攻击者获得，攻击者也不能获得数据的真实信息，有效提高了云服务器中数据存储的安全性；

步骤4)用户计算得到查询信息与验证令牌：

(4a)用户A使用主密钥msk和长度为λ+logλ的随机二进制向量K对预处理后的数据v_m进行加密计算，得到查询信息d_0,m，并将d_0,m通过可信通道传输至云服务器B,其中d_0,m的计算过程为：

(4b)用户A使用随机二进制向量K_m对长度为λ+logλ的全0二进制向量0^λ+logλ进行加密计算，加密过程为d_1,m＝Enc(K_m,0^λ+logλ)，生成验证令牌d_1,m并保存，Enc(·)表示AES加密算法的加密过程，

在本步骤中，采用了AES加密算法，主要原因是AES加密算法是目前世界上主流的对称加密算法，加密与解密的密钥是相同的，其主要优点为设计简单、运算速度快，具有很好的抵抗差分密码分析及线性密码分析的能力。云服务器在获得了经过加密计算得到的查询信息后，不能够根据该查询信息获取用户要真实查询的查数据，从而推测获取用户的下一步动作；

步骤5)云服务器计算得到待验证信息：

云服务器B使用查询信息d_0,m对加密后的云端数据集合C中的数据以次进行计算得到待验证信息F＝{f₁,f₂,…,f_m,…f_M}，计算完成后将F通过可信通道反馈给用户A；

步骤6)用户获取云端数据存在性验证结果：

用户A使用验证令牌d_1,m对待验证信息F中的所有数据进行解密，解密过程为res＝Dec(f_m,d_1,m)，得到M个解密结果res，Dec(·)表示AES加密算法的解密过程，并判断是否存在res＝0^λ+logλ成立，若是，则证明云服务器B中存在云端数据x_m，否则，则证明云服务器B中不存在云端数据x_m。

Claims (4)

1.一种具有查询隐匿特性的云端数据存在性验证方法，其特征在于，是通过用户和云服务器两方实现的，包括以下步骤：

(1)初始化参数：

用户A初始化形式为二进制向量的M个云端数据X＝{x₁,x₂,…,x_m,…x_M}，向量长度为λ的随机二进制向量主密钥msk，伪随机函数h，M个向量长度为λ的全0二进制向量G＝{g₁,g₂,…,g_m,…g_M}，M个向量长度为λ+logλ的随机二进制向量R＝{K₁,K₂,…,K_m,…K_M}，以及W个哈希函数H＝{h₁,h₂,…,h_w,…,h_W}，并通过可信通道将X、msk、h、G上传到云服务器B，其中M≥3，x_m表示第m个云端数据，W≥3，h_w表示第w个哈希函数，g_m表示第m个全0二进制向量，K_m表示第m个向量长度为λ+logλ的二进制向量；

(2)用户对云端数据进行预处理：

用户A通过每个哈希函数h_w对每个云端数据x_m进行哈希化，得到哈希化后的云端数据Z＝{Z₁,Z₂,…,Z_m,…Z_M}，Z_m＝{z_m,1,z_m,2,…,z_m,w,…z_m,W}，并将g_m中下标与Z_m相等的位置置为1，得到Z_m对应的包含J个值为1的二进制向量v_m，再将Z对应的预处理后的云端数据集V＝{v₁,v₂,…,v_m,…v_M}通过可信通道发送给云服务器B；

(3)云服务器对预处理后的云端数据进行加密：

云服务器B通过主密钥msk对云端数据集V中的v_m进行加密，得到加密云端数据集C＝{c₁,c₂,…,c_m,…c_M}，其中对v_m进行加密的公式为：

其中，表示异或运算，S表示二进制向量v_m中包含的J个值为1的下标的集合，J≤W，S＝{l₁,l₂…,l_j,…l_J}，l_j表示二进制向量v_m中第j个值为1的位置下标，||表示连接操作，c_m表示第m个加密云端数据，v_m[l_j]表示二进制向量v_m中第l_j位的数字；

(4)用户计算得到查询信息与验证令牌：

(4a)用户A使用主密钥msk和长度为λ+logλ的随机二进制向量K对预处理后的数据v_m进行加密计算，得到查询信息d_0,m，并将d_0,m通过可信通道传输至云服务器B,其中d_0,m的计算过程为：

(4b)用户A使用随机二进制向量K_m对长度为λ+logλ的全0二进制向量0^λ+logλ进行加密计算，生成验证令牌d_1,m并保存；

(5)云服务器计算得到待验证信息：

云服务器B使用查询信息d_0,m对加密后的云端数据集合C中的数据依次进行计算得到待验证信息F＝{f₁,f₂,…,f_m,…f_M}，计算完成后将F通过可信通道反馈给用户A；

(6)用户获取云端数据存在性验证结果：

用户A使用验证令牌d_1,m对待验证信息F中的f_m进行解密，得到解密结果res，并判断是否存在res＝0^λ+logλ成立，若是，则证明云服务器B中存在云端数据x_m，否则，则证明云服务器B中不存在云端数据x_m。

2.根据权利要求1所述的一种具有查询隐匿特性的云端数据存在性验证方法，其特征在于，步骤(1)中所述的伪随机函数h，其表达式为：

h:{0,1}^λ×{0,1}^λ+logλ→{0,1}^λ

其中，{0,1}^λ表示长度为λ的二进制向量。

3.根据权利要求1所述的一种具有查询隐匿特性的云端数据存在性验证方法，其特征在于，步骤(4b)中所述的用户A使用随机二进制向量K_m对0^λ+logλ进行加密，其加密过程为：

d_1,m＝Enc(K_m,0^λ+logλ)

其中，Enc(·)表示AES加密算法的加密过程。

4.根据权利要求1所述的一种具有查询隐匿特性的云端数据存在性验证方法，其特征在于，步骤(6)中所述的用户A使用验证令牌d_1,m对待验证信息f_m进行解密，解密过程为：

res＝Dec(f_m,d_1,m)

其中，Dec(·)表示AES加密算法的解密过程。