基于CP-ABE的客戶服務平臺異構數據共享方法

摘 要：客戶服務平臺中存在多個異構數據源，數據源來自不同的系統、部門或業務線，因此數據格式、結構和存儲方式等存在差異，影響數據共享效率。針對上述問題，本文提出基于CP-ABE的客戶服務平臺異構數據共享方法。首先，使用加密系統對客戶服務平臺異構數據進行加密與存儲。其次，基于CP-ABE技術，結合AND、OR等邏輯操作和用戶屬性，設置訪問策略，保證只有滿足特定屬性集合的用戶才能解密和訪問數據。最后，驗證用戶uid和屬性集S是否滿足訪問策略，成功則執行解密算法，進行客戶服務平臺異構數據共享。試驗結果表明，本文設計方法能夠顯著提高數據共享的效率，并保障數據在共享過程中的安全性，能為客戶服務平臺的數據共享提供強有力的支持。

關鍵詞：CP-ABE；客戶服務平臺；異構數據；數據共享

中圖分類號：TP 309" " 文獻標志碼：A

隨著信息技術飛速發展，客戶服務平臺面臨日益增長的數據處理需求，尤其是不同來源、結構和格式的異構數據。如何有效地融合、管理和共享這些異構數據是客戶服務平臺提升服務質量和用戶體驗的關鍵。傳統的數據共享方法存在數據格式不統一、訪問控制機制不完善等問題，導致數據共享效率低下，并存在安全隱患。

文獻[1]從多個數據源中收集并預處理異構數據，利用知識圖譜技術，從異構數據中抽取并整合實體、關系等關鍵信息，形成統一的知識圖譜模型。采用實體對齊和關系映射技術對數據進行深度融合，基于知識圖譜的推理能力進行數據智能查詢和共享。文獻[2]制定了統一的數據標準和規范，對異構數據進行清洗、轉換和整合，基于規范化處理后的數據并結合業務需求，構建數據共享服務平臺，為用戶提供便捷的數據查詢和共享服務。

盡管上述方法在異構數據共享領域取得了一定成效，但是2種方法均缺乏動態性，在面對數據動態變化的情況下顯得不夠靈活。為了克服這一局限性，本文提出基于CP-ABE的客戶服務平臺異構數據共享方法，旨在建立更靈活、高效和安全的數據共享機制。

1 客戶服務平臺異構數據加密

為了有效促進客戶服務平臺中異構數據的共享，本文采用先進的加密系統對數據進行加密處理。加密系統由4個核心組件，即屬性管理者、云服務層、數據提供者和數據使用者構成[3]。這些組件在復雜的系統中相互協作、緊密配合，無論是在跨越網絡邊界進行數據傳輸的過程中，還是在各類存儲介質中靜置保存數據的過程中，都能使數據具有高度安全性和嚴格保密性，并能夠有效抵御外部威脅，如果遇到未經授權的訪問和數據竊取，還能防止內部泄露，為數據的完整性和隱私性筑起一道堅不可摧的防線。加密過程如圖1所示。

數據提供者是客戶服務平臺中各種業務系統的代表，可生成含有異構信息的數據，并區分隱私數據和非隱私數據。假設存在異構數據集D，其中每個數據項di∈D都有一個與之關聯的隱私屬性Pi，該屬性是一個二元變量，其中1表示隱私數據，0表示非隱私數據。定義一個指示函數I（di）來表示數據項di是否為隱私數據，如公式（1）所示。

（1）

對于隱私數據，系統直接進行加密保護；對于非隱私數據，系統根據實際需求進行相應的加密處理。在加密過程中，系統利用數據屬性加密結構生成隨機序列，并根據數據屬性的隨機特征進行編碼，將數據原始形式轉化為一種難以被破解的編碼形式。加密過程如公式（2）所示。

E'（D）=E（di，R（Ai）） （2）

式中：Ai為數據項di的一組屬性；R（Ai）為根據Ai生成隨機序列的函數；E（di，R（Ai））為使用R（Ai）對di進行編碼的函數；E'（D）為加密后的數據。

將加密后的客戶服務平臺異構數據上傳到云服務層進行存儲。云服務層是存儲核心，采用分布式架構應對數據量的不斷增長。當數據量擴大到單一機器無法承載時，引入數據分片技術，將數據分散至多臺機器進行存儲，從而在不依賴高性能服務器的情況下滿足大規模數據的存儲需求[4]。

2 基于CP-ABE的訪問策略設置

本文以對數據進行加密的方式保障異構數據的安全性。為了精細控制數據訪問，本文基于CP-ABE技術，在客戶服務平臺上為異構數據制定了一套精細的訪問策略，只有滿足特定屬性集合的用戶才能解密和訪問數據[5]。所采用的樹狀型訪問控制結構如圖2所示。

圖2中，A、B和C為不同的葉子節點，每個葉子節點代表不同的屬性，它們與特定的門限函數AND、OR相關聯。這些門限函數不僅定義了訪問控制的邏輯，還反映了節點的權限級別。在訪問控制結構中，節點越靠近樹根，權限越大。

為了精確設定訪問控制策略，數據提供者需要清晰界定需要重點保護的數據，并細致分析應被授權訪問這些數據的用戶群體，并運用CP-ABE高級加密技術靈活地構建訪問策略。這些策略巧妙地結合了邏輯操作，例如AND、OR等，保證只有同時滿足一系列預設屬性條件的用戶才能解密并訪問受保護的數據，從而進行既高效又安全的數據訪問管理。設置過程如所示。

在構建ABE中的訪問控制樹過程中，每個非葉子節點代表一個控制門限，該門限指定了訪問與該節點關聯的異構數據所需滿足的最小屬性數量[6]。從根節點開始，為每個節點分配一個多項式函數。節點N的多項式函數fN（x）的最高次數為kN-1，其中kN是該節點的門限值，如公式（3）所示。

fN（x）=akN-1+xkN-1+akN-2xkN-2+…+aix+eN （3）

式中：ai為隨機生成的系數；eN為常數項，是數據加密的密鑰。

對于非葉子節點，將子節點的索引值代入其父節點的多項式函數可計算出子節點的密鑰。假設節點N有子節點C1，C2，...，Cn，其中每個子節點的索引為i1，i2，...，in，則子節點Cj索引ij的密鑰ecj如公式（4）所示。

ecj=fN（ij） （4）

使用封裝密鑰算法生成封裝密鑰對（lL，CL），lL為加密葉子節點的加密值，CL為與屬性相關的其他信息。當用戶嘗試訪問客戶服務平臺異構數據時，必須提供與屬性基加密樹（Attribute-based Encryption Tree，ACT）中葉子節點相匹配的屬性密鑰。只有用戶擁有與葉子節點對應的屬性密鑰，才能解密相應的加密值[7]。綜上所述，只有滿足密文策略中定義條件的用戶才能解密并訪問數據，從而達到精細控制數據的訪問權限并保證數據的機密性和完整性的目的。由于訪問策略與密文綁定，即使數據在共享過程中被截獲，沒有適當屬性的攻擊者也無法解密數據，因此系統的安全性得到了提升。

3 異構數據解密和數據共享

在客戶服務平臺的數據共享場景中，用戶檢索與所需數據相關的元數據信息，這些信息包括文件標識符、密文以及訪問控制列表[8]。為了解密這些數據，用戶需要執行特定的解密算法，解密算法部分代碼如下所示。

＼text{is_valid_user}（uid，RL）=＼begin{cases}

＼text{true}，amp; ＼text{if } uid ＼in RL ＼＼

＼text{]，amp; ＼text{otherwise}

＼end{cases}

解密過程需要驗證用戶的uid是否在RL中。如果uid不存在，用戶將收到訪問失敗的提示并終止操作。如果uid存在于RL中，算法將進一步檢查客戶的屬性集S是否滿足數據提供者定義的訪問結構。驗證過程部分代碼如下所示。

＼text {satisfies_poliey}（S，OBDD）=＼begin{cases}

＼text{true}，amp; ＼text{if }S ＼text{satisfies }OBDD ＼＼

＼text{}， amp; ＼text {otherwise}

＼end{cases}

在上述代碼中，“satisfies_policy”是一個抽象函數，表示用戶屬性集是否滿足數據提供者定義的訪問策略。解密算法從特定節點開始遍歷所有分支。算法會檢查每個節點關聯的屬性是否在用戶的屬性集S中，并據此決定向高子節點或低子節點移動[9]。如果用戶的屬性集S符合某條有效路徑，算法將生成解密密鑰Y。此時，數據提供者將密文W和解密密鑰Y作為輸入，將解密結果G（W，Y）輸出為正常或異常，如公式（5）所示。

（5）

式中：M為解密后的明文；Fail為解密失敗或異常結果。

如果解密處理后得到的是明文數據，就能得到異構數據的共享。如果解密失敗，就會重新生成解密密鑰，重復解密步驟，直到獲得明文數據。至此完成客戶服務平臺異構數據共享。

4 試驗

4.1 試驗準備

為了驗證本文方法在提升數據共享效率方面的實際效果與優勢，本文設計并實施了一系列試驗。在試驗準備階段，考慮服務器為高性能配置，并需要滿足大規模數據處理的需求，本文檢測了網絡設備的穩定性與帶寬能力，對操作系統的兼容性、穩定性與安全性進行了嚴格篩選，選用了能夠優化數據檢索與并發處理能力的數據庫管理系統。在數據集成工具的選用與配置上，力求實現數據的無縫對接與高效整合。

選擇配備Intel Xeon Gold 6248R處理器和2.7 GHz、20核心的服務器，并為其配備具有強大計算能力和數據存儲性能的128 GB DDR4 ECC REG RAM和2 TB NVMe SSD。在網絡設備方面，采用具有穩定網絡連接和高效數據傳輸能力的Cisco Catalyst 9300系列交換機和Cisco 2911集成服務路由器。對于數據集成和共享的需求，本文將Apache NiFi 1.15.0作為數據集成工具，處理各種來源的異構數據。在網絡配置方面，為試驗環境分配192.168.1.0/24的IP地址段，并設置防火墻規則，允許TCP 80、443、5432和8080等關鍵端口通信，以滿足不同服務的需求。在數據庫管理系統方面，設置每日凌晨1：00的全庫備份和每小時的增量備份策略，使數據具有安全性和可恢復性。

在試驗中，本文模擬不同來源、結構和格式的異構數據在客戶服務平臺上的共享過程，旨在評估所提方法在數據共享效率方面的具體表現。鑒于試驗涉及多種異構數據的共享，數據格式的兼容性和轉換效率尤為重要。因此，在數據集成環節，必須特別注意不同數據源間的數據格式差異，并保證數據集成工具能有效、精確地處理這些差異，從而實現數據的順暢共享。同時，考慮試驗環境較復雜和所涉及的數據量較大，對服務器的性能和穩定性提出了極高要求。在服務器運行期間，需要密切監控各項性能指標，包括CPU利用率、內存占用以及磁盤I/O等，以保證服務器具有持續、穩定進行高性能數據處理的能力，從而滿足試驗需求。

4.2 試驗結果和分析

為了驗證本文方法在異構數據共享效率方面的優越性，按照上述試驗準備，將本文方法與文獻[1]、文獻[2]方法應用于客戶服務平臺中進行對比試驗。比較3種方法在不同條件下的異構數據共享效率，試驗結果見表1。

由表1中的試驗結果可知，本文方法在異構數據共享效率方面具有顯著優勢。在不同試驗條件下，無論是數據量較小、數據格式簡單的場景，還是中等數據量、多種數據格式的場景，甚至大數據量、復雜數據格式的復雜情況，本文方法均能保持較高的共享效率。特別是在數據量較大、數據格式復雜的條件下，本文方法的優勢尤為明顯，其共享效率遠超對比方法。在網絡帶寬有限的限制下，本文方法依然能夠保持較高的共享效率，顯示出其在網絡受限環境下的良好適應性。當服務器處于高負載狀態時，本文方法也能保持穩定的共享效率，證明其抗壓能力較高。值得一提的是，在實時性要求極高的場景下，本文方法同樣能保持高效的共享效率，并且優于對比方法，充分說明本文方法在處理實時數據共享任務中的有效性。綜上所述，本文方法在異構數據共享效率方面表現出色，為異構數據共享提供了一種高效、可靠的解決方案。

5 結語

本文提出了能夠高效融合、管理和共享異構數據的方法。該方法不僅解決了數據格式不統一和訪問控制機制不完善的問題，還利用CP-ABE技術實現了對數據訪問的細粒度控制和動態管理，顯著提升了數據共享的安全性和效率。在未來的研究工作中，本文將繼續探索CP-ABE技術在異構數據共享領域的更多應用，進一步優化和完善現有方法。同時還將關注新技術的發展，探索如何將新興技術，例如將人工智能、區塊鏈等與CP-ABE相結合，提升數據共享的性能和安全性。

參考文獻

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