【摘 要】
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云存储作为云计算的延伸,具有资源共享、管理成本低以及可扩展性等优点,因此可以为用户提供高效快捷的存储和计算服务.电子医疗系统可以帮助患者获取、管理和共享其健康数据,从而有助于预测多种疾病,提高医疗服务质量.随着现有的医疗数据规模的不断壮大,基于云存储的电子医疗的发展也愈发迅速.然而,一些云安全问题也接踵而来,诸如数据的机密性问题和灵活的访问控制问题.属性加密作为一种密码原语可以解决对健康数据的细粒
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云存储作为云计算的延伸,具有资源共享、管理成本低以及可扩展性等优点,因此可以为用户提供高效快捷的存储和计算服务.电子医疗系统可以帮助患者获取、管理和共享其健康数据,从而有助于预测多种疾病,提高医疗服务质量.随着现有的医疗数据规模的不断壮大,基于云存储的电子医疗的发展也愈发迅速.然而,一些云安全问题也接踵而来,诸如数据的机密性问题和灵活的访问控制问题.属性加密作为一种密码原语可以解决对健康数据的细粒度访问控制,从而有效地解决了上述问题,因此更适用于电子医疗.现有的面向电子医疗中的属性加密算法已经取得了一系列的研究成果,但在访问控制方面仍面临着一些新的挑战,如策略隐私泄露、动态策略更新以及策略非法变更.具体来讲,明文形式的访问策略可能会暴露访问策略中的隐私信息;数据的实时共享需要一个灵活的访问控制加密;用户恶意更改策略的行为需要第三方验证访问策略的真实性.针对以上问题,本文主要做了以下两方面的工作:（1）提出了一种策略可隐藏与可更新的属性加密算法.该算法支持策略全隐藏和灵活的访问控制.利用一种随机化技术隐藏访问策略中的属性信息,使用一种基于属性布隆过滤器的属性定位机制用于定位属性位置来恢复属性,之后根据访问策略匹配用户属性集的结果从而有效解密.此外,数据拥有者额外生成一个转换密钥,外包给个人健康档案云来动态更新密文.在标准模型下,基于判定性q阶双线性Diffie-Hellman问题假设,该算法可以达到选择性安全.最后,通过与已有算法进行性能比较和分析,结果表明该算法在电子医疗中有一定实用价值.（2）构造了一个策略可隐藏和可验证的属性加密算法.该算法在智慧健康中可以保证策略全隐藏和策略真实性.特别地,随机化处理策略中的完整属性从而达到隐藏属性的目的.在恢复过程中,利用属性Cuckoo过滤器来定位属性位置.同时,本文通过引入第三方实体,来检查密文中的访问结构与预定义的访问结构是否一致.在标准模型下,证明了该算法基于判定性并行双线性Diffie-Hellman问题假设是选择性安全的.最后,性能比较和实验结果表明该算法对智慧健康是可行和有效的.
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