基于云計算的數(shù)據(jù)隱私保護技術研究

摘要：大數(shù)據(jù)使云計算成為數(shù)據(jù)存儲和處理的重要途徑．但也引發(fā)了數(shù)據(jù)隱私和安全問題。因此，發(fā)展基于云計算的數(shù)據(jù)隱私保護技術是當前研究熱點之一。文章進一步開發(fā)了包括數(shù)據(jù)提供者、服務器和用戶3部分組成的云架構(gòu)．并發(fā)展了一種apriori算法來增強加密數(shù)據(jù)的隱私性、云計算系統(tǒng)的數(shù)據(jù)保護以及查詢隱私功能。最后，為了評估所提出的架構(gòu)的安全性能，實驗使用Windows 11操作系統(tǒng)的計算機對不同的最小支持度和數(shù)據(jù)量做安全評估。測試表明，所提出的算法能為云計算系統(tǒng)提供安全的隱私保護。

關鍵詞：云計算；數(shù)據(jù)隱私；apriori算法；相等性測試

中圖法分類號：TP393 文獻標識碼：A

１ 引言

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，云計算已成為數(shù)據(jù)存儲和處理的重要手段［１］ 。然而，云計算的廣泛應用也引發(fā)了數(shù)據(jù)隱私泄露的風險，基于云計算的數(shù)據(jù)隱私保護技術也應運而生，并成為當前研究的熱點之一［２］ 。

基于云計算的數(shù)據(jù)隱私保護技術主要包括基于加密算法的技術［３］ 、基于隱私保護協(xié)議的技術［４］ 和基于數(shù)據(jù)脫敏的技術等。

基于加密算法的技術通過對數(shù)據(jù)進行加密，可以使數(shù)據(jù)在傳輸過程中不被竊取或篡改。常見的加密算法包括對稱加密算法、非對稱加密算法和哈希加密算法。對稱加密算法是最常用的加密算法之一，該算法的核心思想是使用相同的密鑰進行加密和解密。

常用的對稱加密算法包括ＤＥＳ，ＡＥＳ 等。非對稱加密算法則使用一對密鑰，分別是公鑰和私鑰。公鑰可以公開使用，私鑰只有數(shù)據(jù)接收方才能使用。常見的非對稱加密算法有ＲＳＡ，ＥＣＣ 等。哈希加密算法通過對數(shù)據(jù)進行單向的哈希運算，可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為固定長度的哈希值，以保證數(shù)據(jù)的一致性和完整性。

另外，基于隱私保護協(xié)議的技術也是一種常用的數(shù)據(jù)隱私保護技術。該技術利用協(xié)議來保護數(shù)據(jù)隱私，包括差分隱私保護協(xié)議、匿名化保護協(xié)議和混淆保護協(xié)議等。差分隱私保護協(xié)議的核心思想是通過向數(shù)據(jù)添加噪音的方式保證數(shù)據(jù)的隱私性，常見的協(xié)議有拉普拉斯機制和指數(shù)機制。匿名化保護協(xié)議則是對數(shù)據(jù)進行一定程度的匿名化處理。混淆保護協(xié)議則是將數(shù)據(jù)進行重復排列和混淆，使得攻擊者無法獲取到原始數(shù)據(jù)。最后，基于數(shù)據(jù)脫敏的技術是對敏感數(shù)據(jù)進行脫敏處理，使得數(shù)據(jù)在保留數(shù)據(jù)基本特征的同時，又能保護數(shù)據(jù)的隱私。

目前，基于加密算法的技術仍是最常用的數(shù)據(jù)隱私保護技術。本文發(fā)展了一種ａｐｒｉｏｒｉ 算法來增強加密數(shù)據(jù)的隱私性，云計算系統(tǒng)通過這種算法增強了數(shù)據(jù)保護以及查詢隱私功能。結(jié)果表明，與先前提出的關聯(lián)規(guī)則挖掘相比，所提出的算法顯著增強了云計算系統(tǒng)的隱私保護功能。

２ 云計算系統(tǒng)架構(gòu)

目前，盡管已經(jīng)開發(fā)了多種安全協(xié)議來保護云存儲免受外部攻擊，但云內(nèi)部的隱私保護同樣重要。在常見的云架構(gòu)中，系統(tǒng)對外遵循協(xié)議和標準，但內(nèi)部算法仍可以訪問受到保護的關鍵數(shù)據(jù)，侵入了云存儲的隱私。在本研究中，我們將進一步完善現(xiàn)有的云架構(gòu)。

所采用的體系結(jié)構(gòu)由４ 個主要部分組成：數(shù)據(jù)提供者、服務器１、服務器２ 和用戶，如圖１ 所示。在該架構(gòu)中，數(shù)據(jù)提供者是原始數(shù)據(jù)的實際所有者，用戶從云存儲中查找數(shù)據(jù)的實體，該架構(gòu)使用安全的計算協(xié)議，并將其用于２ 個云服務器之間的安全計算。本架構(gòu)的工作流程如下：首先，數(shù)據(jù)提供者使用Ｅｌｇａｍａｌ加密算法生成密鑰和公鑰，密鑰生成后，數(shù)據(jù)提供商將生成的公鑰和加密數(shù)據(jù)集發(fā)送到服務器１；然后，數(shù)據(jù)提供者向服務器２ 提供ｅｌｇａｍａｌ 公鑰，它會并行地向用戶發(fā)送生成的公鑰；共享密鑰對數(shù)據(jù)加密后，用戶以加密查詢的形式發(fā)出請求，并將其發(fā)送到服務器１。在該架構(gòu)中，使用安全純文本相等性測試來檢查２個加密數(shù)據(jù)集是否相等，無需對其進行實際解密。２個云服務器協(xié)同工作，服務器１ 使用安全純文相等性測試執(zhí)行ａｐｒｉｏｒｉ 算法。

３ 基于ａｐｒｉｏｒｉ 算法的數(shù)據(jù)隱私保護技術

為了提高云計算架構(gòu)的數(shù)據(jù)隱私性，采用了ａｐｒｉｏｒｉ 算法和安全純文本相等性測試來增強云計算中的隱私保護功能，圖２ 解釋了所提算法的流程。

３．１ 安全純文本相等性測試

本架構(gòu)使用了安全純文本相等測試算法。安全純文本相等性測試算法基于輸入比較返回值，輸出值可以是ｔｒｕｅ 或ｆａｌｓｅ。若２ 個純文本值相同，則返回ｔｒｕｅ，否則返回ｆａｌｓｅ。算法的輸入是２ 個密文（ｉｎｐｕｔ１和ｉｎｐｕｔ２），輸出為真或假。首先，服務器１ 生成一個復合數(shù)ｔ，并向服務器２ 發(fā)送ｉｎｐｕｔ１（ｔ）。使用ｉｎｐｕｔ１（ｔ），ｉｎｐｕｔ２（ｔ）和２ 個密碼輸入，使用該值生成Ｓ１ 和Ｓ２。然后，將此數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒掌鳎玻褂梅掌鳎?上的密鑰生成輸出ｇｒ１ｘ 和ｇｒ２ｘ，其中，ｘ 是密鑰生成后數(shù)據(jù)提供者提供的密鑰。最后，這些值被傳輸?shù)椒掌鳎保诜掌鳎?中，它們使用ｔ，ｇｒ１ｘ 和ｇｒ２ｘ 生成算法的輸出，并根據(jù)輸出為ｔｒｕｅ 或ｆａｌｓｅ 定義２ 個密文是否相似。

本研究提出的基于ａｐｒｉｏｒｉ 算法和安全純文本平等測試算法的隱私保護有２ 個重要步驟：候選集的生成和頻繁集的計算。

３．２ 候選集的生成

每個候選集合存在多個模式，每個模式由多個項目組成。候選集生成包括以下步驟。首先，從ｋ?１ 頻繁數(shù)據(jù)集中選擇一對模式＜ｐ１，ｐ２＞。然后，在模式１和模式２ 的項目之間執(zhí)行連接，并將連接的結(jié)果添加到候選集Ｓｋ，其中ｋ 是項目數(shù)。在對模式１ 和模式２的所有排除項執(zhí)行該連接后，Ｓｋ 被傳送到服務器１。

３．３ 頻繁集的計算

在該步驟中，計算候選集合的頻繁集（Ｓｋ）。首先，從候選集合中選擇一個模式，然后，對屬于所選模式的所有項目執(zhí)行安全純文本相等測試。若此測試返回ｔｒｕｅ，則匹配項計數(shù)加１。

３．４ ａｐｒｉｏｒｉ 算法

本文所采用的ａｐｒｉｏｒｉ 算法流程如圖２ 所示。最初，Ｌ１ 被設置為數(shù)據(jù)所有者接收的單個項目集。然后，使用候選集生成算法生成候選集，并計算候選集的頻繁集。在這個階段，如果沒有生成ｋ 個頻繁集，那么返回ｋ?１ 個頻繁集，其中ｋ 是項集的長度。

４ 結(jié)果和討論

４．１ 算法分析

為了確定所提出算法的安全漏洞，對其進行了安全證明分析。對于服務器１，數(shù)據(jù)以加密格式存在，并且該服務器中存在的數(shù)據(jù)庫也是加密格式。由于所提出的加密算法在每個加密過程中為相同的純文本數(shù)據(jù)提供不同的加密數(shù)據(jù)，因此可以保證數(shù)據(jù)不會泄漏。關于服務器２，由于原始數(shù)據(jù)不包含密文的前面部分，因此不存在第二個服務器暴露數(shù)據(jù)的機會。這表明所提出的算法具有云計算基礎設施的安全性。

４．２ 安全評估

為了評估所提出的架構(gòu)的安全性能，我們進行了以下分析。本評估使用Ｗｉｎｄｏｗｓ １１ 操作系統(tǒng)，配備了６４ ＧＢ ＤＤＲ４ ＲＡＭ 和Ｉｎｔｅｌ? ＣｏｒｅＴＭ ｉ９?１２９００Ｋ 處理器，并使用了６．２．１ 版本ＧＭＰ 庫。具體如表１ 所列。

在評估中，為了獲得更廣泛的評估效果，采用了不同的最小支持度和數(shù)據(jù)量，安全關聯(lián)規(guī)則挖掘性能分析評估的細節(jié)如表２ 所列。其中，最小支持度的范圍在１０％至４０％，數(shù)據(jù)量分別為１ ０００，５ ０００ 和１００００。為了確定虛假交易的影響，將虛假交易比率設置在４０％到１００％區(qū)間內(nèi)。高級加密算法的密鑰大小為５１２。

最終測試表明，本文所提算法與關聯(lián)規(guī)則挖掘算法相比，在虛假交易比率為６０％，最小支持率為１０％的情況下，所提出的算法顯示出１８０％的改進。與數(shù)據(jù)隱私關聯(lián)規(guī)則挖掘相比，在虛假交易比率為１００％，最小支持率為２０％的情況下，所提出的算法顯示出２７０％的提高。該結(jié)果表明，所提出的算法具有顯著的安全性。

５ 結(jié)束語

云計算具有許多優(yōu)勢，如靈活的空間、較高的安全性和成本優(yōu)化以及從任何遠程位置訪問，云計算正在成為個人和組織的主要數(shù)據(jù)存儲。同時，隱私保護也是云計算的一個重要方面。在本研究中，提出了一種ａｐｒｉｏｒｉ 算法來增強加密數(shù)據(jù)的隱私性，所提出算法改進了數(shù)據(jù)保護以及查詢隱私功能。實驗表明，與關聯(lián)規(guī)則挖掘算法相比，所提出的算法在性能上顯示出明顯的優(yōu)勢。未來，我們可能在系統(tǒng)泛化方面做出更多研究。

參考文獻：

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［２］ 馮登國，張敏，張妍，等．云計算安全研究［Ｊ］．軟件學報，２０１１，２２（１）：４５?４９．

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作者簡介：梁文龍（１９９４—），碩士，助教，研究方向：模式識別、圖像處理、云計算技術。