CN115834200A - 基于区块链的属性基可搜索加密数据共享方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于区块链的属性基可搜索加密数据共享方法，包括如下步骤：每个数据拥有者D_i计算自身公共参数和主秘钥，同时将各自公共参数聚合生成系统公共参数；数据拥有者根据每个数据用户DU的属性集为其生成自身聚合私钥；数据拥有者采用对称加密算法对其隐私数据文件进行加密；构建安全搜索索引；数据用户生成搜索陷门；智能合约对搜索陷门和安全可搜索索引进行搜索，验证陷门与密文关键字索引的访问控制策略以及两者中的关键字是否匹配；数据用户解密得到安全隐私数据文件。本发明每个数据用户只需维护一个私钥，每次搜索使用单个陷门，具有高效、防篡改、本地存储开销小、细粒度访问控制、隐私保护等优点。

Description

基于区块链的属性基可搜索加密数据共享方法

技术领域

本发明属于区块链隐私保护和密文数据安全共享技术领域，更具体地说，涉及一种基于区块链的属性基可搜索加密数据共享方法。

背景技术

随着数据的爆炸式增长和云计算的发展，越来越多的组织将其数据和服务外包给云，减少本地的计算和存储开销，考虑到云服务器的不可信以及用户数据的隐私安全需要，数据需要在上传前进行加密处理，在这种环境下，用户会遇到无法在海量数据中搜索关键字的问题，在某种程度上限制了云环境下文件共享的灵活性。

可搜索加密技术的提出实现了在不泄露用户数据隐私的条件下通过关键字完成对加密数据的搜索，能够为用户节省大量的网络和计算开销，但数据用户可以从服务器获取自己任何感兴趣关键字的密文数据，数据拥有者无法实现对数据的细粒度访问，通过将可搜索加密技术和基于属性的加密技术结合则可实现有效的密文关键字搜索和细粒度访问控制。

在多数据所有者环境下，针对现有属性基可搜索加密方案，数据所有者不愿意将维护自身隐私和数据安全的主秘钥与他人共享，因此数据用户必须维护来自不同数据所有者的多个私钥，造成沉重的私钥管理负担，同时数据用户需要使用不同的私钥提交多个陷门来检索数据，这将导致高昂的通信和搜索成本。

云服务器是半诚实且好奇的实体，存在为了节省计算或骗取服务费返回部分或不正确搜索结果的情况，同时用户可能在得到正确结果后声称不正确而拒绝支付服务费，导致服务-支付不公平的现象。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于区块链的属性基可搜索加密数据共享方法，以降低系统通信和搜索开销，实现隐私数据安全共享。

为了解决上述技术问题至少之一，根据本发明的一方面，提供了一种基于区块链的属性基可搜索加密数据共享方法，包括如下步骤：

S10、系统初始化，每个数据拥有者D_i计算自身公共参数和主秘钥，同时将各自公共参数聚合生成系统公共参数；

S20、根据数据用户DU的属性集生成聚合私钥；

S30、加密数据文件和关键字索引；

S40、构建安全可搜索索引；通过使用倒排索引结构实现可搜索的安全索引，倒排索引由字典和倒排列表两个部分组成，包含查找表，搜索数组，链表几种数据结构；

S50、生成搜索陷门；数据用户DU根据接收到的聚合私钥加密感兴趣的关键词q，并生成搜索陷门上传至区块链；

S60、搜索；数据用户DU提交查询陷门，搜索智能合约将使用它对安全可搜索索引执行线性搜索，检验搜索陷门与密文关键字索引的访问控制策略是否匹配，并将匹配成功的结果全部发送给验证智能合约；

S70、验证；验证智能合约检验密文关键字索引中的关键字与陷门中的查询关键字是否相同，若匹配成功，则将对应文件的标识符发送给云服务器，同时验证云返回结果的完整性；

S80、解密；

数据用户DU使用对称密钥进行解密。

进一步的，步骤S10具体如下：

S11、定义一个双线性映射e：G₁×G₁→G₂，并选择一个对称密码算法SE＝(SE.Enc，SE.Dec)、两个哈希函数H₁：{0，1}^*→G₁、H₂：{0，1}^*→Z_p ^*，其中，e是双线性映射，G₁和G₂是两个乘法循环群，SE.Enc是对称加密算法，SE.Dec是对称解密算法，Z_p ^*为模p的整数群；

S12、每个数据拥有者D_i选择两个随机数α_i和a_i，计算

和

并发送给其他数据所有者，当每个数据所有者D_i接收到所有的E_j和A_j，j∈{1，...，n}\{i}，D_i计算

其中α_i、a_i属于整数群Z_p ^*，g是G₁的生成元，素数p是乘法群G₁和G₂的阶数；

S13、每个数据拥有者D_i，i∈{2，...，n-1}，选择一个随机数λ_i，计算

分别发送给D_i-1和D_i+1，生成自身主秘钥

对于数据拥有者D₁，则将

发送给D_n和D₂，而D_n将

发送给D_n-1和D₁，且

其中λ_i属于整数群Z_p ^*；

S14、公开系统公共参数PK＝{E，A}，同时数据拥有者D_i保密自身主秘钥MK_i＝(α_i，β_i)。

进一步的，步骤S20具体如下：

S21、每个数据拥有者D_i使用自身主秘钥α_i、β_i计算β_i·(1+α_i*p)，并将其发送给一个特定数据所有者，该特定数据拥有者计算中间参数A、A′和A″，其具体计算公式为：

S22、根据中间参数A″为属性集为U的数据用户生成第一个密钥参数

S23、每个数据拥有者D_i选择一个随机数t_i，计算a_it_i和β_i·(1+t_i*p)发送给一个特定数据拥有者，该特定数据拥有者计算中间参数

和

其中t_i属于整数群Z_p ^*；

S24、利用中间参数C、D计算数据用户第二个密钥参数

第三个密钥参数

以及第四个密钥参数

其中x属于属性集合U，H₁是哈希函数；

S25、数据拥有者根据上述四个密钥参数生成聚合私钥{K₁，K₂，K₃，{K_x}}，并将其通过一个安全通道返回给数据用户DU。

进一步的，步骤S30的具体步骤为：

S31、数据拥有者D_i选择k作为对称密钥，利用k对数据文件F进行加密，得到加密后的数据文件C_k＝SE.Enc(F)，其中SE.Enc为对称加密算法；

S32、数据拥有者将该加密的数据文件上传到云服务器，将密文哈希上传至区块链，云服务器将存储地址返回给数据拥有者；

S33、数据拥有者从数据文件F中提取索引关键字w，并定义一个访问策略(M，ρ)对关键字w进行加密，其中M是一个具有l行和n列的矩阵，ρ为内映射函数，是矩阵M的每一行M_o到属性ρ(x)的映射，每个属性在矩阵M中都有唯一的行与之对应；

S34、数据拥有者选择一个随机数s和n-1个随机值y₂，...，y_n，组成随机向量

对于矩阵M的每一行M_θ，θ∈[1，...，l]，计算

其中s为要分享的秘密值，属于整数群Z_p ^*，M_θ为矩阵M的第θ行向量；

S35、数据拥有者使用PK加密关键字w，计算第一个关键字索引参数

第二个关键字索引参数τ₂＝g^s和第三个关键字索引参数

其中e是双线性映射，g是G₁的生成元，α_i属于整数群Z_p ^*，H₂为哈希函数，s为秘密值，θ属于[1，...，l]，ρ为内映射函数；

S36、数据拥有者将上述关键字索引参数生成的密文关键字索引ind_w＝(τ₁，τ₂，τ_θ)上传至区块链中。

进一步的，步骤S40具体为：

S41、初始化，扫描数据文件并构建字典Δ，对于每个关键字w∈Δ，构建D_w，其中Δ为扫描数据文件所有关键字构成的集合，D_w为该关键字w映射的所有数据文件标识符的集合；

S42、构建查找表，它允许对每个链表L_i的第一个元素进行定位和解密，查找表中的每个条目对应一个关键字w∈Δ，该条目由<value，address>组成，value字段包含索引关键字ind_w和L_i的第一个元素的解密密钥，address表示L_i的第一个元素的存储地址，其中Δ为扫描数据文件所有关键字构成的集合，链表L_i存储于数组

中，是一组节点的集合；

S43、建立搜索数组

对于每个关键字w∈Δ，定义链表节点结构为

1≤j≤|D_w|，由于L_i的每个元素都包含有关L_i的下一个元素的信息，因此解密可获得节点中存储的相应文件标识符和下一节点的解密密钥及位置，直到节点为空，其中“||”为字符串连接符，id(D_w.j)为w关键字对应的第j个数据文件D_w，j的文件标识符，k_w，j+1为第(j+1)个关键字节点的解密密钥，addr_w，j+1为第(j+1)个关键字节点在表中的地址信息，|D_w|表示该关键字w映射的所有数据文件标识符的总数。

进一步的，步骤S50具体为：

S51、数据用户根据接收到的聚合私钥{K₁，K₂，K₃，{K_x}}选择一个随机数δ，计算中间参数A＝K₁(K₂)^δ，B＝(K₃)^δ，C_x＝{(K_x)^δ}_x∈U，其中δ属于整数群Z_p ^*，U为数据用户的属性集；

S52、数据用户计算H₂(q)，并将其哈希值加密为第一个搜索陷门参数

第二个搜索陷门参数

和第三个搜索陷门参数

其中q为数据用户想要查询的关键字，α_i、a_i、t_i、δ为整数群Z_p ^*/上的随机数，g是乘法循环群G₁的生成元，任意x属于属性集U；

S53、数据用户根据上述搜索陷门参数计算搜索陷门T_q＝(T₁，T₂，{T_x}_x∈U)并发送至区块链。

进一步的，步骤S60具体为：

S61、数据用户提交查询陷门，区块链中的搜索智能合约将使用查询陷门对安全可搜索索引执行线性搜索，如果T_q中的属性集U不满足与ind_w关联的(M，ρ)，则与下一个关键字索引密文进行匹配；

S62、如果T_q中的属性集满足与ind_w关联的(M，ρ)，则将匹配成功的结果全部发送给验证智能合约。

进一步的，步骤S70具体为：

S71、定义一个{1，2，...，l}的子集为Θ＝{θ：ρ(θ)∈U}，基于Θ和M，搜索算法计算一组常数{χ_i}_i∈Θ，使得∑_i∈Θχ_iM_i＝(1，0，...，0)，其中M_i是LSSS矩阵的第i行，若U满足与ind_w关联的(M，ρ)，则根据匹配规则检测检测关键字q与w是否匹配，所属匹配规则为：

S72、若匹配成功，生成解密查找表所查询关键字对应的链表中第一个节点的解密密钥，由于L_i的每个元素都包含有关L_i的下一个元素的信息，因此解密可获得节点中存储的相应文件标识符、下一节点的解密密钥和位置，直到节点为空，将对应找出文件标识符集合发送至云服务器；

S73、云服务器将密文文件集合发送至区块链，通过验证智能合约检测数据的完整性，将数据密文发送给用户。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明的基于区块链的属性基可搜索加密数据共享方法中的步骤。

根据本发明的又一方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本发明的基于区块链的属性基可搜索加密数据共享方法中的步骤。

相比于现有技术，本发明至少具有如下有益效果：

1、基于区块链，通过引入搜索智能合约和验证智能合约，将关键字密文索引存储在区块链中，实现数据的防篡改，同时可检验云服务器返回结果的完整性。

2、数据用户只需要维护一个私钥，而不需持有来自不同数据所有者的多个私钥。

3、数据用户每次搜索仅需使用单个陷门，通信和搜索开销可以大大减少。

4、基于属性的加密技术和可搜索加密技术相结合，保证了只有当数据用户的属性集满足密文中的访问策略并且关键字匹配时，区块链才能够返回搜索结果，不仅能够实现细粒度访问控制，而且具有较高的计算效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅涉及本发明的一些实施例，而非对本发明的限制。

图1是本发明方法的系统模型图；

图2为本发明方法中生成密文及索引的流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。

除非另作定义，此处使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。

实施例1：

如图1～2所示，一种基于区块链的属性基可搜索加密数据共享方法，包括如下步骤：

步骤1：系统初始化，每个数据拥有者D_i计算自身公共参数和主秘钥MK_i，同时将各自公共参数聚合生成系统公共参数PK；

步骤1.1：定义一个双线性映射e：G₁×G₁→G₂，并选择一个AES对称密码算法SE＝(SE.Enc，SE.Dec)、两个哈希函数H₁：{0，1}^*→G₁、H₂：{0，1}^*→Z_p ^*，其中，e是双线性映射，G₁和G₂是两个乘法循环群，SE.Enc是对称加密算法，SE.Dec是对称解密算法，Z_p ^*为模p的整数群；

步骤1.2：每个数据拥有者D_i选择两个随机数α_i和a_i，计算

和

并发送给其他数据所有者，当每个数据所有者D_i接收到所有的E_j和A_j，j∈{1，...，n}\{i}，D_i计算

其中α_i、a_i属于整数群Z_p ^*，g是G₁的生成元，素数p是乘法群G₁和G₂的阶数；

步骤1.3：每个数据拥有者D_i，i∈{2，...，n-1}，选择一个随机数λ_i，计算

分别发送给D_i-1和D_i+1，生成自身主秘钥

对于数据拥有者D₁，则将

发送给D_n和D₂，而D_n将

发送给D_n-1和D₁，且

其中λ_i属于整数群Z_p ^*；

步骤1.4：公开系统公共参数PK＝{E，A}，同时保密数据拥有者D_i自身主秘钥MK_i＝(α_i，β_i)。

步骤2：根据数据用户DU的属性集U生成聚合私钥{K₁，K₂，K₃，{K_x}}；

步骤2.1：每个数据拥有者D_i使用自身主秘钥α_i、β_i计算β_i·(1+α_i*p)，并将其发送给一个特定数据所有者，β_i用来保证α_i的机密性，该特定数据拥有者计算中间参数A、A′和A″，其具体计算公式为：

步骤2.2：根据中间参数A″为属性集为U的数据用户生成第一个密钥参数

步骤2.3：每个数据拥有者D_i选择一个随机数t_i，计算a_it_i和β_i·(1+t_i*p)发送给一个特定数据拥有者，该特定数据拥有者计算中间参数

和

其中t_i属于整数群Z_p ^*；

步骤2.4：利用中间参数C、D计算数据用户第二个密钥参数

第三个密钥参数

以及第四个密钥参数

其中x属于属性集合U，H₁是哈希函数；

步骤2.5：数据拥有者根据上述四个密钥参数生成聚合私钥{K₁，K₂，K₃，{K_x}}，并将其通过一个安全通道返回给数据用户DU。

如图2所示，步骤3：加密数据文件和关键字索引；

数据拥有者采用AES对称加密算法对数据文件进行加密，并将生成的密文数据上传到云服务器，然后选择合适的LSSS访问策略加密索引关键字w，将生成的索引关键字密文ind_w上传至区块链；

步骤3.1：数据拥有者D_i选择k作为对称密钥，利用k对数据文件F进行加密，得到加密后的数据文件C_k＝SE.Enc(F)，其中SE.Enc为对称加密算法；

步骤3.2：数据拥有者D_i将该加密的数据文件上传到云服务器，将密文哈希上传至区块链，云服务器将存储地址返回给数据拥有者；

步骤3.3：数据拥有者从数据文件F中提取索引关键字w，并定义一个访问策略(M，ρ)对关键字w进行加密，其中M是一个具有l行和n列的矩阵，ρ为内映射函数，是矩阵M的每一行M_θ到属性ρ(x)的映射，每个属性在矩阵M中都有唯一的行与之对应；

步骤3.4：数据拥有者选择一个随机数s和n-1个随机值y₂，...，y_n，组成随机向量

对于矩阵M的每一行M_θ，θ∈[1，...，l]，计算

其中s为要分享的秘密值，属于整数群Z_p ^*，M_θ为矩阵M的第θ行向量；

步骤3.5：数据拥有者使用PK加密关键字w，计算第一个关键字索引参数

第二个关键字索引参数τ₂＝g^s和第三个关键字索引参数

其中e是双线性映射，g是G₁的生成元，α_i属于整数群Z_p ^*，H₂为哈希函数，s为秘密值，θ属于[1，...，l]，ρ为内映射函数；

步骤3.6：数据拥有者将上述关键字索引参数生成的密文关键字索引ind_w＝(τ₁，τ₂，τ_θ)上传至区块链中。

步骤4：构建安全可搜索索引；

通过使用倒排索引结构实现可搜索的安全索引，倒排索引由字典和倒排列表两个部分组成，包含查找表，搜索数组，链表几种数据结构，其中字典是数据文件中所有关键字构成的集合，而倒排列表由包含关键字的所有文档的标识信息组成，根据需要还包含了指向相应倒排列表的指针及其他一些信息；

步骤4.1：初始化，扫描数据文件并构建字典Δ，对于每个关键字w∈Δ，构建D_w，其中Δ为扫描数据文件所有关键字构成的集合，D_w为该关键字w映射的所有数据文件标识符的集合；

步骤4.2：构建查找表，它允许对每个链表L_i的第一个元素进行定位和解密，查找表中的每个条目对应一个关键字w∈Δ，该条目由<value，address>组成，value字段包含索引关键字ind_w和L_i的第一个元素的解密密钥，address表示L_i的第一个元素的存储地址，其中Δ为扫描数据文件所有关键字构成的集合，链表L_i存储于数组

中，是一组节点的集合；

步骤4.3：建立搜索数组

对于每个关键字w∈Δ，定义链表节点结构为

1≤j≤|D_w|，由于L_i的每个元素都包含有关L_i的下一个元素的信息，因此解密可获得节点中存储的相应文件标识符和下一节点的解密密钥及位置，直到节点为空，其中“||”为字符串连接符，id(D_w，j)为w关键字对应的第j个数据文件D_w，j的文件标识符，k_w，j+1为第(j+1)个关键字节点的解密密钥，addr_w，j+1为第(j+1)个关键字节点在表中的地址信息，|D_w|表示该关键字w映射的所有数据文件标识符的总数。

步骤5：生成搜索陷门T_q；

数据用户DU根据接收到的聚合私钥加密感兴趣的关键词q，并生成搜索陷门T_q上传至区块链；

步骤5.1：数据用户根据接收到的聚合私钥{K₁，K₂，K₃，{K_x}}选择一个随机数6，计算中间参数A＝K₁(K₂)^δ，B＝(K₃)^δ，C_x＝{(K_x)^δ}_x∈U，其中δ属于整数群Z_p ^*，U为数据用户的属性集；

步骤5.2：数据用户计算H₂(q)，并将其哈希值加密为第一个搜索陷门参数

第二个搜索陷门参数

和第三个搜索陷门参数

其中q为数据用户想要查询的关键字，α_i、a_i、t_i、δ为整数群Z_p ^*上的随机数，g是乘法循环群G₁的生成元，任意x属于属性集U；

步骤5.3：数据用户根据上述搜索陷门参数计算搜索陷门T_q＝(T₁，T₂，{T_x}_x∈U)并发送至区块链。

步骤6：搜索；

步骤6.1：数据用户提交查询陷门，区块链中的搜索智能合约将使用查询陷门对安全可搜索索引执行线性搜索，如果T_q中的属性集U不满足与ind_w关联的(M，ρ)，则与下一个关键字索引密文进行匹配；

步骤6.2：如果T_q中的属性集满足与ind_w关联的(M，ρ)，则将匹配成功的结果全部发送给验证智能合约。

步骤7：验证；

验证智能合约检验密文关键字索引中的关键字与陷门中的查询关键字是否相同，若匹配成功，则将对应文件的标识符发送给云服务器，同时验证云返回结果的完整性；

步骤7.1：定义一个{1，2，...，1}的子集为Θ＝{θ：ρ(θ)∈U}，基于Θ和M，搜索算法计算一组常数{χ_i}_i∈Θ，使得∑_i∈Θχ_iM_i＝(1，0，...，0)，其中M_i是LSSS矩阵的第i行，若U满足与ind_w关联的(M，ρ)，则根据匹配规则检测检测关键字q与w是否匹配，所属匹配规则为：

步骤7.2：若匹配成功，生成解密查找表所查询关键字对应的链表中第一个节点的解密密钥，由于L_i的每个元素都包含有关L_i的下一个元素的信息，因此解密可获得节点中存储的相应文件标识符、下一节点的解密密钥和位置，直到节点为空，将对应找出文件标识符集合发送至云服务器；

步骤7.3：云服务器将密文文件集合发送至区块链，通过验证智能合约检测数据的完整性，将数据密文发送给用户。

步骤8：解密；

步骤8.1：数据用户通过安全通道获得对称密钥，进行解密操作。

实施例2：

本实施例的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现实施例1的基于区块链的属性基可搜索加密数据共享方法中的步骤。

本实施例的计算机可读存储介质可以是终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存；本实施例的计算机可读存储介质也可以是所述终端的外部存储设备，例如终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡，安全数字卡，闪存卡等；进一步地，计算机可读存储介质还可以既包括终端的内部存储单元也包括外部存储设备。

本实施例的计算机可读存储介质用于存储计算机程序以及终端所需的其他程序和数据，计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

实施例3：

本实施例的计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现实施例1的基于区块链的属性基可搜索加密数据共享方法中的步骤。

本实施例中，处理器可以是中央处理单元，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现成可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等；存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据，存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器，例如，存储器还可以存储设备类型的信息。

本领域内的技术人员应明白，实施例公开的内容可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本方案可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本方案可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本方案是参照根据本方案实施例的方法、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的，应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合；可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。

本发明所述实例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明构思和范围进行限定，在不脱离本发明设计思想的前提下，本领域工程技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于区块链的属性基可搜索加密数据共享方法，其特征在于，包括如下步骤：

S10、系统初始化，每个数据拥有者D_i计算自身公共参数和主秘钥，同时将各自公共参数聚合生成系统公共参数；

S20、根据数据用户DU的属性集生成聚合私钥；

S30、加密数据文件和关键字索引；

S40、构建安全可搜索索引；通过使用倒排索引结构实现可搜索的安全索引，倒排索引由字典和倒排列表两个部分组成，包含查找表，搜索数组，链表几种数据结构；

S50、生成搜索陷门；数据用户DU根据接收到的聚合私钥加密感兴趣的关键词q，并生成搜索陷门上传至区块链；

S60、搜索；数据用户DU提交查询陷门，搜索智能合约将使用它对安全可搜索索引执行线性搜索，检验搜索陷门与密文关键字索引的访问控制策略是否匹配，并将匹配成功的结果全部发送给验证智能合约；

S70、验证；验证智能合约检验密文关键字索引中的关键字与陷门中的查询关键字是否相同，若匹配成功，则将对应文件的标识符发送给云服务器，同时验证云返回结果的完整性；

S80、解密；

数据用户DU使用对称密钥进行解密。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S10具体如下：

S11、定义一个双线性映射e：G₁×G₁→G₂，并选择一个对称密码算法SE＝(SE.Enc，SE.Dec)、两个哈希函数H_1：{0，1}^*→G₁、H_2：{0，1}^*→Z_p ^*，其中，e是双线性映射，G₁和G₂是两个乘法循环群，SE.Enc是对称加密算法，SE.Dec是对称解密算法，Z_p ^*为模p的整数群；

S12、每个数据拥有者D_i选择两个随机数α_i和a_i，计算

和

并发送给其他数据所有者，当每个数据所有者D_i接收到所有的E_j和A_j，j∈{1，...，n}\{i}，D_i计算

其中α_i、a_i属于整数群Z_p ^*，g是G₁的生成元，素数p是乘法群G₁和G₂的阶数；

S13、每个数据拥有者D_i，i∈{2，...，n-1}，选择一个随机数λ_i，计算

分别发送给D_i-1和D_i+1，生成自身主秘钥

对于数据拥有者D₁，则将

发送给D_n和D₂，而D_n将

发送给D_n-1和D₁，且

其中λ_i属于整数群Z_p ^*；

S14、公开系统公共参数PK＝{E，A}，同时数据拥有者D_i保密自身主秘钥MK_i＝(α_i，β_i)。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S20具体如下：

S21、每个数据拥有者D_i使用自身主秘钥α_i、β_i计算β_i·(1+α_i*p)，并将其发送给一个特定数据所有者，该特定数据拥有者计算中间参数A、A′和A″，其具体计算公式为：

S22、根据中间参数A″为属性集为U的数据用户生成第一个密钥参数

S23、每个数据拥有者D_i选择一个随机数t_i，计算a_it_i和β_i·(1+t_i*p)发送给一个特定数据拥有者，该特定数据拥有者计算中间参数

和

其中t_i属于整数群Z_p ^*；

S24、利用中间参数C、D计算数据用户第二个密钥参数

第三个密钥参数

以及第四个密钥参数

其中x属于属性集合U，H₁是哈希函数；

S25、数据拥有者根据上述四个密钥参数生成聚合私钥{K₁，K₂，K₃，{K_x}}，并将其通过一个安全通道返回给数据用户DU。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S30的具体步骤为：

S31、数据拥有者D_i选择k作为对称密钥，利用k对数据文件F进行加密，得到加密后的数据文件C_k＝SE.Enc(F)，其中SE.Enc为对称加密算法；

S32、数据拥有者将该加密的数据文件上传到云服务器，将密文哈希上传至区块链，云服务器将存储地址返回给数据拥有者；

S33、数据拥有者从数据文件F中提取索引关键字w，并定义一个访问策略(M，ρ)对关键字w进行加密，其中M是一个具有l行和n列的矩阵，ρ为内映射函数，是矩阵M的每一行M_θ到属性ρ(x)的映射，每个属性在矩阵M中都有唯一的行与之对应；

S34、数据拥有者选择一个随机数s和n-1个随机值y₂，...，y_n，组成随机向量

对于矩阵M的每一行M_θ，θ∈[1，...，l]，计算

其中s为要分享的秘密值，属于整数群Z_p ^*，M_θ为矩阵M的第θ行向量；

S35、数据拥有者使用PK加密关键字w，计算第一个关键字索引参数

第二个关键字索引参数τ₂＝g^s和第三个关键字索引参数

其中e是双线性映射，g是G₁的生成元，α_i属于整数群Z_p ^*，H₂为哈希函数，s为秘密值，θ属于[1，...，l]，ρ为内映射函数；

S36、数据拥有者将上述关键字索引参数生成的密文关键字索引ind_w＝(τ₁，τ₂，τ_θ)上传至区块链中。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S40具体为：

S41、初始化，扫描数据文件并构建字典Δ，对于每个关键字w∈Δ，构建D_w，其中Δ为扫描数据文件所有关键字构成的集合，D_w为该关键字w映射的所有数据文件标识符的集合；

S42、构建查找表，它允许对每个链表L_i的第一个元素进行定位和解密，查找表中的每个条目对应一个关键字w∈Δ，该条目由<value，address>组成，value字段包含索引关键字ind_w和L_i的第一个元素的解密密钥，address表示L_i的第一个元素的存储地址，其中Δ为扫描数据文件所有关键字构成的集合，链表L_i存储于数组

中，是一组节点的集合；

S43、建立搜索数组

对于每个关键字w∈Δ，定义链表节点结构为

1≤j≤|D_w|，由于L_i的每个元素都包含有关L_i的下一个元素的信息，因此解密可获得节点中存储的相应文件标识符和下一节点的解密密钥及位置，直到节点为空，其中“||”为字符串连接符，id(D_w，j)为w关键字对应的第j个数据文件D_w，j的文件标识符，k_w，j+1为第(j+1)个关键字节点的解密密钥，addr_w，j+1为第(j+1)个关键字节点在表中的地址信息，|D_w|表示该关键字w映射的所有数据文件标识符的总数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S50具体为：

S51、数据用户根据接收到的聚合私钥{K₁，K₂，K₃，{K_x}}选择一个随机数δ，计算中间参数A＝K₁(K₂)^δ，B＝(K₃)^δ，C_x＝{(K_x)^δ}_x∈U，其中δ属于整数群Z_p ^*，U为数据用户的属性集；

S52、数据用户计算H₂(q)，并将其哈希值加密为第一个搜索陷门参数

第二个搜索陷门参数

和第三个搜索陷门参数

其中q为数据用户想要查询的关键字，α_i、a_i、t_i、δ为整数群Z_p ^*上的随机数，g是乘法循环群G₁的生成元，任意x属于属性集U；

S53、数据用户根据上述搜索陷门参数计算搜索陷门T_q＝(T₁，T₂，{T_x}_x∈U)并发送至区块链。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S60具体为：

S61、数据用户提交查询陷门，区块链中的搜索智能合约将使用查询陷门对安全可搜索索引执行线性搜索，如果T_q中的属性集U不满足与ind_w关联的(M，ρ)，则与下一个关键字索引密文进行匹配；

S62、如果T_q中的属性集满足与ind_w关联的(M，ρ)，则将匹配成功的结果全部发送给验证智能合约。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S70具体为：

S71、定义一个{1，2，...，l}的子集为Θ＝{θ：ρ(θ)eU}，基于Θ和M，搜索算法计算一组常数{χ_i}_i∈Θ，使得∑_i∈Θχ_iM_i＝(1，0，...，0)，其中M_i是LSSS矩阵的第i行，若U满足与ind_w关联的(M，ρ)，则根据匹配规则检测检测关键字q与w是否匹配，所属匹配规则为：

S72、若匹配成功，生成解密查找表所查询关键字对应的链表中第一个节点的解密密钥，由于L_i的每个元素都包含有关L_i的下一个元素的信息，因此解密可获得节点中存储的相应文件标识符、下一节点的解密密钥和位置，直到节点为空，将对应找出文件标识符集合发送至云服务器；

S73、云服务器将密文文件集合发送至区块链，通过验证智能合约检测数据的完整性，将数据密文发送给用户。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：该程序被处理器执行时实现如权利要求1～8中任一项所述的基于区块链的属性基可搜索加密数据共享方法中的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～8中任一项所述的基于区块链的属性基可搜索加密数据共享方法中的步骤。

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