基于MA-ABE的云存储访问控制方法

针对于跨域云数据访问控制中的安全性和有效性问题,提出了一种基于树访问结构的多授权机构属性加密(Attribute-Based Encryption,ABE)的跨域数据访问控制方法.通过建立分散授权模型,将属性私钥的生成与中央认证机构(Central Authority,CA)分离,由数据属主(Data Owner,DO)和授权机构分别生成并分发属性私钥组件.利用基于访问结构树的控制策略,有效预防了用户之间以及用户和授权机构之间的联合攻击.此外,用户密钥计算无需使用全球唯一标识(Global Identity,GID),支持匿名用户跨域数据访问.最后,利用双线性判定Diffie-Hellman(Decision Bilinear Diffie-Hellman,DBDH)假设理论分析了方案的安全性.研究结果表明,本方案在解密操作和加解密平均时间上具有较高的性能,能够有效地应用于多授权机构并存的云存储环境.

云存储中基于MA-ABE的访问控制方案

针对云存储中跨域数据访问控制的安全性和有效性问题,提出了一种基于MA-ABE的高效的、细粒度的访问控制方案。新方案通过使用密钥分割技术和代理重加密技术,在权限撤销时保证用户密钥的安全性,并将大部分密文重加密工作转移到云端,以降低数据属主的计算代价。利用数据属主和授权机构分别产生和分发属性私钥组件,将用户全球唯一标识(GID)和用户私钥相分离,避免了授权机构间的联合攻击,有效地保护了用户身份信息。最后,通过理论分析表明了新方案的安全性,并实验验证了该方案在权限撤销时的高效性。

云存储中基于联合属性的密文策略加密方案

为解决云存储环境下基于属性的密文策略变更问题,提出基于联合属性的密文策略加密方案。通过结合简单的基于属性的密文策略方案,引入联合属性,转换普通访问结构树,实现云存储环境下访问策略的动态变更。理论分析结果表明,该方案可有效减少策略属性变更时数据属主的计算开销,随着策略属性的不断增加,有效减少了整体计算开销,具有较高安全性、可靠性和实用性。

基于属性基加密的云存储数据安全删重算法

现有的云存储数据删重算法无法加密云数据属性基,导致数据删重的时间开销较大,受数据量影响较大,难以广泛应用。研究提出基于属性基加密的云存储数据安全删重算法。采用属性基加密的CP-ABE密文策略作为云存储数据的加密算法,通过公钥和访问结构树加密明文得到密文。根据所设立椭圆曲线建立数据引用度查询标签,划分加密数据为非频繁引用数据和频繁引用数据两种类型,对两种类型数据分别完成云存储重复数据删重。实验结果表明,所提方法下云存储数据的传送耗时较短,重复数据删重能力较强,具有较强的适用能力。

基于CP-ABE的云课堂模型研究

随着数字化时代的到来,越来越多的行业为互联网所渗透。网络技术和多媒体技术的普及深刻地影响着人类的思维方式和学习模式。云课堂是近年来教育信息化发展的新事物,其通过网络及时地分享语音、视频以及数据文件,是基于云计算技术的高效、便捷、实时互动的远程教学课堂形式,为学生提供了便捷的学习资源,丰富了学习内容。值得注意的是,随着云课堂的广泛应用,数字化的教育资源以及用户对数据以及个人隐私需求的提升,信息安全受到了威胁,迫切需要实现对用户的动态授权,安全需求急剧增长。文章通过属性加密的方式,利用属性集合模糊用户的身份信息,为数据密文设置访问结构树,当属性集合中的属性能够满足此访问结构时,才能授权使用者的访问能力,从而提升安全保障,让其真正成为安全可靠的学习帮手。