隱私保護的私有信息檢索在云環(huán)境中的應用.pdf

1、云計算技術的蓬勃發(fā)展，使得越來越多的企業(yè)和個人將數(shù)據(jù)外包到云端并通過云服務商的IT資源，提供對數(shù)據(jù)的存儲、處理、共享交換。然而，云環(huán)境的復雜性以及租戶行為的不確定等眾多因素往往導致用戶的數(shù)據(jù)安全和隱私無法得到保障。因此，提供一些方法來保證既能合作共享需要的信息，又能保證私有信息不被泄露變得十分重要。私有信息檢索(PrivateInformation Retrieval，PIR)的提出就是為了解決這樣一類問題:用戶向數(shù)據(jù)存儲方提交查詢請求

2、，在確保交互雙方私有信息不被泄露的條件下完成查詢，得到需要的數(shù)據(jù)。針對現(xiàn)有的私有信息檢索協(xié)議存在的復雜度過高、協(xié)議執(zhí)行效率低下、缺少在云環(huán)境下的并行擴展以及協(xié)議的實際應用、對服務器端數(shù)據(jù)安全保護不夠、協(xié)議實用性差等不足，圍繞私有信息檢索協(xié)議、協(xié)議在MapReduce計算框架下的并行實現(xiàn)、通信復雜度優(yōu)化、公鑰加密數(shù)據(jù)基于關鍵字PIR查詢等，展開了三個方面的研究工作。
　　為降低私有信息檢索計算復雜度提高協(xié)議執(zhí)行效率，提出基于MapR

3、educe計算框架并行模式的PIR協(xié)議稱為hcPIRMR，即是將基于同態(tài)密碼體制的計算安全私有信息檢索協(xié)議(Computational Private Information Retrieval，cPIR)擴展到提供MapReduce計算框架的云環(huán)境中。通過將外包數(shù)據(jù)分發(fā)存儲到云環(huán)境中的不同節(jié)點，hcPIRMR協(xié)議在查詢處理階段，使用MapReduce計算框架的“并行(parallelization)”和“聚集(aggregation)

4、”階段，對云端外包數(shù)據(jù)進行并行的查詢處理，將原本集中的計算開銷分擔到多個不同的工作節(jié)點，在保證查詢隱私的前提下提高協(xié)議整體執(zhí)行效率。
　　在用戶進行多查詢的情形下，提出批量查詢和查詢緩存的優(yōu)化方法。一般PIR協(xié)議實現(xiàn)，對用戶的每次查詢需構造等長于數(shù)據(jù)庫元素數(shù)量的查詢向量提交服務端，且再次查詢需重新構建查詢向量再提交，造成查詢用戶和服務器端大量的通信開銷。我們構造了基于偏移的多查詢方法，在用戶進行多次查詢時，在云端緩存初始查詢，后續(xù)

5、查詢只傳輸基于起始查詢元素的偏離，有效降低了查詢交互雙方的通信量。
　　針對PIR協(xié)議的實用性以及服務端數(shù)據(jù)安全保護不夠問題，提出基于公鑰加密方案和私有信息檢索方法結(jié)合的密文關鍵字檢索方案，將hcPIRMR作為提出方案的組成部分并利用完美哈希函數(shù)工具，構建云環(huán)境下外包服務場景的公鑰加密數(shù)據(jù)基于關鍵字檢索方案。方案將PIR保護訪問模式以及公鑰加密有效性和保證存儲數(shù)據(jù)安全性結(jié)合起來，完成云加密數(shù)據(jù)基于關鍵字的隱私保護查詢，方案保障查詢