属性基加密及其在大数据安全中的应用研究

摘要

近年来大数据迅速发展，已经成为了学术界探讨的热门课题。大数据早期主要应用在商业和金融领域，但随着物联网和大数据的结合，其应用已经深入交通和能源等领域。大数据在带来机遇的同时也带来了一些挑战。数据安全和隐私保护是人们关注的热点，传统的访问控制模式也不能完全适应大数据安全。属性基加密体制可以灵活地实现访问策略，为大数据应用提供了新的访问控制模式。 大数据主要来源于各种不同的终端设备，大多数终端缺乏内置的安全硬件模块存放密钥，属性基加密在大数据环境下应用时容易受到侧信道攻击而产生密钥和其他机密参数的泄露。已有的属性基加密方案大多仅仅考虑了密钥泄露，但加密随机数也可能泄露，因为许多终端的伪随机数产生器非常简易，产生的随机数质量很低。本文提出了一个改进的辅助输入模型下的ABE方案，该方案允许攻击者在查看挑战密文后，查询更多关于加密随机数的泄露信息。我们对方案进行了代码实现和实验仿真，分析了方案的效率，并与其它属性基加密方案进行了比较。同时考虑到访问策略有可能会泄露部分隐私和密文的信息，以及大数据环境中终端设备计算资源有限的特征，本文在现有抗泄露方案的基础上还提出了一个策略隐藏和外包解密下的CP-ABE方案，在减轻计算量的同时兼顾了方案的安全性，能更好地适用于大数据安全。最后，本文进行了实验仿真，分析了方案的效率，并阐述了方案在智能电网大数据安全中的应用。

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