【摘 要】
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随着互联网技术和移动通信技术的高速发展,数据呈现爆发式增长,越来越多的个人或者企业将信息存储在云服务器和雾服务器中。云存储和雾存储为用户提供便捷、性价比高的数据存储服务,用户将数据加密外包到服务器后,用户失去数据的管理权,这将会产生许多数据安全问题。为预防发生数据安全问题,过期数据需要被及时删除,并且在删除后需要执行删除验证以确保数据被真实的删除,所以数据确定性删除受到研究者们的广泛关注。本文基于
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随着互联网技术和移动通信技术的高速发展,数据呈现爆发式增长,越来越多的个人或者企业将信息存储在云服务器和雾服务器中。云存储和雾存储为用户提供便捷、性价比高的数据存储服务,用户将数据加密外包到服务器后,用户失去数据的管理权,这将会产生许多数据安全问题。为预防发生数据安全问题,过期数据需要被及时删除,并且在删除后需要执行删除验证以确保数据被真实的删除,所以数据确定性删除受到研究者们的广泛关注。本文基于确定性删除研究方向,针对不同的应用场景提出了两个方案,具体研究工作如下:1.针对传统云存储环境中数据确定性删除方案存在数据访问控制粒度较粗、用户数据安全性较低等问题,提出一种基于动态滑动窗口的安全数据确定性删除方案。首先利用多级安全思想与动态滑动窗口技术,实现了数据访问控制的细粒度化;其次利用密文策略属性基加密方法实现数据加密;然后通过重加密访问控制策略实现数据删除,利用默克尔哈希树结构完成数据删除验证;最后利用判定的双线性Diffie-Hellman假设证明方案的安全性。通过理论分析及仿真实验对比,该方案能够满足云数据确定性删除的要求,并且实现了数据访问控制的细粒度化,增加了系统的安全性。2.针对新型模式下雾环境中资源短缺的智能设备在数据确定性删除研究中存在计算开销大、系统效率低等问题,提出一种基于外包加解密的高效数据确定性删除方案。首先利用密文策略属性基加密方法实现数据的加密和访问控制细粒度化;其次设计改进的安全模指数外包算法将加密过程中复杂的模指运算外包给雾节点,同时,在解密过程中雾节点解密部分密文,降低用户的计算开销;然后通过重加密访问控制策略实现数据删除,并利用改进的安全模指数外包算法实现数据删除验证;最后利用判定的双线Diffie-Hellman假设证明方案的安全性。通过理论分析及仿真实验对比,该方案实现了数据的细粒度化访问控制,降低了用户计算开销,提升了系统的计算效率。
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