一種卷煙營銷數(shù)據(jù)細(xì)粒度血緣安全分析方法

王樹明，余 菁，陳 軍

（1.中國煙草總公司湖北省公司；2.武漢楚煙信息技術(shù)有限公司，湖北武漢 430030）

0 引言

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，數(shù)據(jù)作為重要的企業(yè)資產(chǎn)越來越受到重視，面對紛繁復(fù)雜的企業(yè)數(shù)據(jù)，如何挖掘和利用其中的信息和知識成為企業(yè)大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)血緣［1］描述了數(shù)據(jù)從產(chǎn)生，并隨時(shí)間推移而演變的整個過程，數(shù)據(jù)血緣分析的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣，包括數(shù)據(jù)質(zhì)量評價(jià)、數(shù)據(jù)核查、數(shù)據(jù)恢復(fù)和數(shù)據(jù)引用等。本文以卷煙營銷系統(tǒng)為研究對象，研究卷煙營銷系統(tǒng)中數(shù)據(jù)血緣分析問題。

卷煙營銷系統(tǒng)龐大且復(fù)雜，主要可以分為計(jì)劃管理、需求預(yù)測、貨源組織、貨源供應(yīng)、訂單管理、客戶服務(wù)、品牌管理、市場監(jiān)測、網(wǎng)建管理、綜合管理等十大業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)之間有著復(fù)雜的數(shù)據(jù)引用關(guān)聯(lián)關(guān)系。涉及的主要業(yè)務(wù)平臺系統(tǒng)包括：省級營銷平臺、一體化服務(wù)平臺、市綜合業(yè)務(wù)平臺等。營銷系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)有可能來自于其他多個數(shù)據(jù)源，甚至是來自外部第三方應(yīng)用。同時(shí)，即使是同一數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)也有可能來自不同的數(shù)據(jù)源，這些數(shù)據(jù)關(guān)系的復(fù)雜性和不確定性都給卷煙營銷數(shù)據(jù)的血緣分析帶來了巨大挑戰(zhàn)。因此，當(dāng)前我國省級卷煙營銷系統(tǒng)亟需一種高效、支持細(xì)粒度的數(shù)據(jù)血緣追溯分析解決方案。

云計(jì)算具有動態(tài)可擴(kuò)展、按需付費(fèi)、集中管理和算力強(qiáng)大等優(yōu)點(diǎn)，因此對于企業(yè)而言，將傳統(tǒng)業(yè)務(wù)遷移到云端已成為一種必然的技術(shù)選擇?，F(xiàn)有云架構(gòu)大致可以分為公有云、私有云和混合云架構(gòu)。目前，公有云發(fā)展較快，但是公有云屬于托管性質(zhì)，云租戶缺乏對物理設(shè)備的控制權(quán)，因此，很多企業(yè)和機(jī)構(gòu)出于安全性考慮而選擇部署私有云數(shù)據(jù)中心的方式來集成管理企業(yè)內(nèi)部信息系統(tǒng)。企業(yè)選擇部署私有云是由于私有云具有更高的安全性和可控性，但是實(shí)際運(yùn)營過程中，私有云數(shù)據(jù)中心也面臨著安全隱患?，F(xiàn)有省級卷煙營銷平臺往往采用混合云的架構(gòu)，在外包云數(shù)據(jù)中心環(huán)境下如何保障數(shù)據(jù)血緣分析的安全性和高效性是卷煙營銷數(shù)據(jù)血緣分析面臨的又一巨大挑戰(zhàn)。

1 相關(guān)工作

數(shù)據(jù)血緣技術(shù)對多源數(shù)據(jù)集成、演化過程進(jìn)行分析、研究，獲取原始數(shù)據(jù)到目標(biāo)數(shù)據(jù)的具體生成、轉(zhuǎn)換流程。數(shù)據(jù)血緣包括靜態(tài)的源數(shù)據(jù)信息和動態(tài)的數(shù)據(jù)演化過程。針對數(shù)據(jù)血緣分析，Cui 等［2］從數(shù)據(jù)庫關(guān)系運(yùn)算符操作出發(fā)，定義了數(shù)據(jù)血緣的具體流程，例如SPJ 段是通過查詢、投影和選擇操作構(gòu)成的標(biāo)準(zhǔn)形式查詢。在后續(xù)研究［3-4］中，基于數(shù)據(jù)血緣分析的定義，進(jìn)一步構(gòu)建數(shù)據(jù)血緣分析的完整體系，從操作對應(yīng)的元組起源、數(shù)據(jù)起源追蹤查詢、數(shù)據(jù)分割操作、視圖元組起源到數(shù)據(jù)集合起源等，并給出了數(shù)據(jù)血緣查詢的具體系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，但是該方法需要對全局?jǐn)?shù)據(jù)模型進(jìn)行建模，并不能很好地解決多源數(shù)據(jù)應(yīng)用場景下的數(shù)據(jù)血緣驗(yàn)證問題。Buneman 等［6］利用輔助數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)血緣信息進(jìn)行管理，根據(jù)使用者對輔助數(shù)據(jù)庫的操作來追溯使用者的操作，這種方法需要額外構(gòu)建輔助數(shù)據(jù)庫，而且在大數(shù)據(jù)量并發(fā)操作場景下，保持事務(wù)一致性給云數(shù)據(jù)服務(wù)中心會帶來很大壓力。Ruan 等［9］針對區(qū)塊鏈設(shè)計(jì)一種細(xì)粒度、安全、高效的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)溯源系統(tǒng)LineageChain。朱運(yùn)磊等［10］利用布爾公式、邏輯蘊(yùn)含和圖模型的性質(zhì)及等價(jià)轉(zhuǎn)換機(jī)制，將不確定性數(shù)據(jù)的世系表達(dá)式等價(jià)地轉(zhuǎn)換為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，并基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率推理對查詢請求進(jìn)行應(yīng)答。

上述方法利用各類輔助數(shù)據(jù)完成數(shù)據(jù)血緣查詢?nèi)蝿?wù)，近年來隨著云計(jì)算的興起，云數(shù)據(jù)庫成為企業(yè)管理海量數(shù)據(jù)的主要選擇。但外包云數(shù)據(jù)庫服務(wù)模型中云計(jì)算中心并不完全可信，如何保障數(shù)據(jù)血緣審計(jì)的安全性和可驗(yàn)證性成為數(shù)據(jù)血緣查詢研究的重要研究方向，利用密碼學(xué)方法保證數(shù)據(jù)血緣安全查詢是主要技術(shù)方案。Porkodi 等［11］設(shè)計(jì)一種基于混合屬性加密的數(shù)據(jù)溯源方法，該溯源方法可以實(shí)現(xiàn)基于區(qū)塊鏈針對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流的高效、安全溯源操作。Simon 等［12］針對數(shù)據(jù)存儲優(yōu)化場景，提出了一種基于圖數(shù)據(jù)庫的醫(yī)療應(yīng)用數(shù)據(jù)溯源方法，保障在云平臺環(huán)境下醫(yī)療數(shù)據(jù)的高效溯源。Marchetti 等［22］提出一種針對網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)泄露的溯源追蹤方法，利用有向無環(huán)圖及Kmeans 聚類等方法對網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控識別，從而確定大型網(wǎng)絡(luò)中惡意活動的特定主機(jī)。Priebe 等［14］利用水印技術(shù)嵌入加密安全標(biāo)簽和安裝監(jiān)視器的方式使得云租戶能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控其數(shù)據(jù)流。Bertino 等［15］將數(shù)據(jù)溯源技術(shù)、機(jī)密訪問控制以及可信計(jì)算相結(jié)合，提出一種構(gòu)建安全數(shù)據(jù)來源路線鏈圖的方式，確保不影響人員隱私的情況下，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)來源的高度保證。

然而，上述方法并不能很好地兼顧外包云數(shù)據(jù)服務(wù)中心場景下數(shù)據(jù)血緣分析的高效性和安全性。近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)普遍應(yīng)用于我國煙草數(shù)據(jù)平臺和信息系統(tǒng)建設(shè)［7-8］，我國卷煙營銷系統(tǒng)大多基于云服務(wù)平臺建設(shè)，但目前缺乏有效的煙草營銷數(shù)據(jù)血緣分析解決方案。本文借鑒代理重加密方法，研究云環(huán)境下的卷煙營銷數(shù)據(jù)血緣分析方法，實(shí)現(xiàn)了混合云模式下安全、高效的細(xì)粒度數(shù)據(jù)血緣分析服務(wù)。

2 基于代理重簽名的卷煙營銷數(shù)據(jù)細(xì)粒度血緣分析方法

為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)血緣的細(xì)粒度、高效查詢，設(shè)計(jì)基于代理重簽名的卷煙營銷數(shù)據(jù)血緣分析方法，首先介紹用到的密碼學(xué)工具，包括代理重簽名算法和雙線性映射，然后介紹卷煙營銷數(shù)據(jù)，最后介紹卷煙營銷數(shù)據(jù)的血緣查詢分析方法。

2.1 代理重簽名算法

代理重加密［5］由一組多項(xiàng)式時(shí)間算法：KeyGen、ReKey、Sign、ReSign、Verify 組成。代理重加密算法允許一個半可信的機(jī)構(gòu)（云數(shù)據(jù)中心）將用戶Alice 的加密數(shù)據(jù)安全地轉(zhuǎn)換成另一個用戶Bob 的加密數(shù)據(jù)。對于安全的代理重加密算法而言，半可信機(jī)構(gòu)不能通過代理重加密算法本身或分析存儲的加密數(shù)據(jù)、收到的通信消息以獲取任何參與者（Alice，Bob）信息。本文假設(shè)云數(shù)據(jù)中心是半可信的，即云數(shù)據(jù)中心會正確執(zhí)行協(xié)議，但是云數(shù)據(jù)中心存在猜測平臺用戶秘密信息的可能。

2.2 雙線性映射

設(shè)G1和G2是兩個階為素?cái)?shù)p的循環(huán)群，g是G1的一個生成元，若映射e：G1×G1→G2為一個雙線性映射，則映射e滿足以下條件：①雙線性：?a，b∈Zp*，滿足e（ga，gb）=e（g，g）ab；②非退化性：e（g，g）≠1∈G2，其中1 代表G2群的單位元；③可計(jì)算性：?g1，g2∈G1，存在一個有效的算法，可以在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)計(jì)算e（g1，g2）。

2.3 卷煙營銷數(shù)據(jù)

卷煙營銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)復(fù)雜，有可能來自煙草公司的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，或者來自卷煙營銷系統(tǒng)內(nèi)部。為了進(jìn)行卷煙營銷數(shù)據(jù)血緣分析，將卷煙營銷系統(tǒng)平臺數(shù)據(jù)分成3 類：B 表、K表、R 表。

B 表為基礎(chǔ)表，接口表入庫后被命名為B 表。B 表來源于源端業(yè)務(wù)系統(tǒng)，即基礎(chǔ)業(yè)務(wù)層的原始粒度數(shù)據(jù)。

K 表為加工過程表，其數(shù)據(jù)由B 表加工生成，可能來自一個或多個B 表。B 表加工后形成共享程度高，業(yè)務(wù)含義也豐富的K 表。

R 表為業(yè)務(wù)指標(biāo)表，其數(shù)據(jù)有B 表和K 表數(shù)據(jù)加工生成，將數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)單元、分析主題進(jìn)行加工整合，用于對外提供數(shù)據(jù)服務(wù)。

卷煙營銷數(shù)據(jù)中心內(nèi)B 表、K 表、R 表須嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)分層存儲、層級間加工轉(zhuǎn)換規(guī)則：①K 層數(shù)據(jù)表可由B 層、K 層數(shù)據(jù)表加工而成；②R 層數(shù)據(jù)表可由B 層、K 層數(shù)據(jù)表加工而成；③R 層數(shù)據(jù)表不能生成R 層數(shù)據(jù)表。

卷煙營銷數(shù)據(jù)表分層存儲樣例如圖1 所示，卷煙營銷數(shù)據(jù)平臺中每個數(shù)據(jù)表擁有唯一表標(biāo)識（如B_id，K_id，R_id）。

Fig.1 Example of hierarchical storage of cigarette marketing data table圖1 卷煙營銷數(shù)據(jù)表分層存儲示例

卷煙營銷數(shù)據(jù)在源端業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生后，按業(yè)務(wù)域和業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)采集進(jìn)入數(shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)中心對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗轉(zhuǎn)換、匯聚加工、分級存儲。源層數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換后形成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)表（B 表層）和主數(shù)據(jù)表。基礎(chǔ)表（B 層）數(shù)據(jù)經(jīng)過加工匯聚，形成加工過程表（K 層）和業(yè)務(wù)指標(biāo)表（R 層）。建立數(shù)據(jù)服務(wù)目錄，對外提供數(shù)據(jù)服務(wù)，支撐源端業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行及各類數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用。煙草營銷數(shù)據(jù)總體分布存儲及處理框架如圖2所示。

Fig.2 Overall distribution framework of tobacco marketing data圖2 煙草營銷數(shù)據(jù)總體分布框架

卷煙營銷數(shù)據(jù)安全、高效血緣分析針對K 表和R 表，可以查詢數(shù)據(jù)來源和演化途徑，針對卷煙營銷數(shù)據(jù)實(shí)際情況，即使同一個K 表或R 表中數(shù)據(jù)也可能來自不同數(shù)據(jù)源（B 表或K 表）。本文設(shè)計(jì)細(xì)粒度的血緣分析機(jī)制，可以針對元組進(jìn)行細(xì)粒度的數(shù)據(jù)血緣追溯。考慮到云數(shù)據(jù)中心并不完全可信，數(shù)據(jù)庫中血緣溯源數(shù)據(jù)具有不可抵賴性，可以有效抵抗來自云服務(wù)器段的偽造和替換攻擊等攻擊方式。

2.4 細(xì)粒度卷煙營銷數(shù)據(jù)溯源標(biāo)簽

卷煙營銷數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)模型有平臺管理中心、平臺用戶（平臺應(yīng)用子系統(tǒng)）、云數(shù)據(jù)中心3部分組成。平臺管理中心主要負(fù)責(zé)平臺用戶身份管理，并為平臺用戶生成密鑰信息。平臺管理中心不需要強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲能力，構(gòu)建在煙草公司私有云環(huán)境下，可以認(rèn)為是完全可信的。云數(shù)據(jù)中心負(fù)責(zé)存儲管理卷煙營銷數(shù)據(jù)平臺中的全部數(shù)據(jù)，構(gòu)建在公有云環(huán)境下，則被認(rèn)為是半可信的，有可能受到外部攻擊，也有可能出于好奇而探測平臺數(shù)據(jù)。平臺用戶（平臺應(yīng)用子系統(tǒng)）為卷煙營銷平臺的授權(quán)用戶，擁有訪問、修改平臺數(shù)據(jù)的權(quán)限，同時(shí)可以查詢平臺營銷數(shù)據(jù)的血緣信息。卷煙營銷數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)架構(gòu)如圖3所示。

Fig.3 Cigarettemarketingdataplatformsystemmodel圖3 卷煙營銷數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)模型

卷煙營銷數(shù)據(jù)平臺中，用戶更新營銷數(shù)據(jù)時(shí)，寫入數(shù)據(jù)血緣信息，并對數(shù)據(jù)血緣信息進(jìn)行簽名。基于卷煙營銷數(shù)據(jù)分層存儲結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)中平臺用戶只能更新K表和R表數(shù)據(jù)，B表數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不能更新。平臺設(shè)計(jì)代理重加密算法∏=｛Setup，KeyGen，Sign，ReKey，ReSign，Verify｝實(shí)現(xiàn)平臺營銷數(shù)據(jù)血緣分析管理。

Setup（1λ）→（e，g，G1，G2，H）為系統(tǒng)初始化函數(shù)，生成全局安全參數(shù)，由平臺管理中心調(diào)用，算法以系統(tǒng)安全參數(shù)λ作為輸入，輸出系統(tǒng)全局安全參數(shù)（e，g，h，G1，G2，H），其中e：G1×G1→G2為雙線性映射，g，h（g≠h）為G1的生成元，H：｛0，1｝*→Zp為安全哈希函數(shù)。

Sign（t_id，b_id，sk）→σ由平臺用戶調(diào)用，為元組的血緣數(shù)據(jù)生成簽名。系統(tǒng)中為了實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的數(shù)據(jù)血緣追溯，每個元組都由最后的修改者根據(jù)數(shù)據(jù)血緣信息進(jìn)行簽名。卷煙營銷系統(tǒng)中B表為基礎(chǔ)表，其數(shù)據(jù)來源于源端業(yè)務(wù)系統(tǒng)，可以認(rèn)為在卷煙營銷業(yè)務(wù)中是未經(jīng)加工數(shù)據(jù)，因此B表數(shù)據(jù)并不進(jìn)行數(shù)據(jù)血緣簽名。平臺用戶更新K表或R表中數(shù)據(jù)時(shí)，對數(shù)據(jù)血緣信息進(jìn)行簽名。用戶u（密鑰為sk）修改K表數(shù)據(jù)項(xiàng)t_id（t_id∈Zp是元組的唯一標(biāo)識）時(shí)，t_id元組數(shù)據(jù)源來自B表集合｛B_id1，B_id2，…，B_idn｝，而當(dāng)用戶u修改R表數(shù)據(jù)項(xiàng)t_id時(shí)，t_id元組數(shù)據(jù)源來自B表集合｛B_id1，B_id2，…，B_idn｝和K表集合｛K_id1，K_id2，…，K_idm｝，b為元組t_id的數(shù)據(jù)血緣連接信息，即b_id=B_id1||B_id2||…||B_idn||K_id1||K_id2||…||K_idm，u對t_id元組血緣數(shù)據(jù)簽名如下：

（1）u選擇隨機(jī)數(shù)k∈Zp，并計(jì)算r=hk；

（2）u計(jì)算H（b_id||r），輸出s=sk×（H（b_id||r）+k×t_id）modp

（3）u輸出簽名σ如下：

ReKey（pk，sk’）→rku→u’由平臺管理中心和平臺用戶u’調(diào)用，算法輸入用戶u的公鑰pk以及用戶u’的私鑰sk’，輸出代理重加密密鑰rku→u’。

ReSign（σ，rku→u’）→σ’由云數(shù)據(jù)中心執(zhí)行，算法輸入血緣數(shù)據(jù)簽名σ（由數(shù)據(jù)的最后訪問者u簽名），由用戶u到u’的代理重加密密鑰’為數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的驗(yàn)證者）。

Verify（t_id，b_id，σ）→｛1，⊥｝為驗(yàn)證算法，由平臺用戶u執(zhí)行，基于元組t_id的血緣信息b_id的數(shù)據(jù)簽名σ進(jìn)行驗(yàn)證，當(dāng)血緣數(shù)據(jù)簽名正確時(shí)輸出1，否則輸出⊥。

2.5 基于代理重簽名的卷煙營銷數(shù)據(jù)血緣分析算法

卷煙營銷數(shù)據(jù)平臺中，平臺用戶u修改K表或R表數(shù)據(jù)時(shí)，根據(jù)新數(shù)據(jù)來源記錄數(shù)據(jù)血緣信息，并調(diào)用Sign簽名算法對數(shù)據(jù)血緣信息進(jìn)行簽名，上傳存儲在云數(shù)據(jù)中心，表結(jié)構(gòu)如圖4所示。

卷煙營銷平臺中所有的平臺用戶可以查詢K表和R表中元組的數(shù)據(jù)血緣信息，如K表t_K_1的元組t_1中的數(shù)據(jù)來源于B表t_B_1和t_B_3，而R表t_R_1的元組t_3中的數(shù)據(jù)來源于B表t_B_4，t_B_7和K表t_K_1。用戶u利用個人私鑰sk對元組血緣數(shù)據(jù)進(jìn)行簽名σ（r，s）如式（1）所示。

基于云數(shù)據(jù)中心的安全性需求，設(shè)計(jì)兩種數(shù)據(jù)血緣查詢驗(yàn)證方法：①修改者身份公開血緣查詢機(jī)制；②修改者隱私保護(hù)血緣查詢機(jī)制。在修改者身份公開血緣查詢模式下，數(shù)據(jù)的最終修改者身份信息公開，血緣查詢者可以查詢數(shù)據(jù)血緣信息，并基于血緣簽名利用數(shù)據(jù)修改者的公鑰驗(yàn)證數(shù)據(jù)血緣信息。而考慮到卷煙數(shù)據(jù)平臺安全性需求，部分?jǐn)?shù)據(jù)的修改者信息不能公開，則血緣查詢者不能利用修改者公鑰對數(shù)據(jù)血緣進(jìn)行驗(yàn)證。本文利用代理重加密機(jī)制實(shí)現(xiàn)修改者身份信息隱私保護(hù)前提下的數(shù)據(jù)血緣高效查詢及安全驗(yàn)證。

Fig.4 Storage structure of kinship information in cigarette marketing data table圖4 卷煙營銷數(shù)據(jù)表血緣信息存儲結(jié)構(gòu)

2.5.1 修改者公開血緣查詢機(jī)制

在修改者公開血緣查詢機(jī)制下，平臺用戶u訪問卷煙營銷平臺中K 表或R 表數(shù)據(jù)元組t_id，可知t_id 的最終修改用戶u’（公鑰為pk’=gsk’），以及u’記錄的元組血緣信息。u可以基于pk’調(diào)用Verify 算法對元組血緣數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢驗(yàn)證，過程如下：

（1）u訪問元組t_id，獲取元組的數(shù)據(jù)血緣信息｛B_id1，B_id2，…，B_idn，K_id1，K_id2，…，K_idm｝；

（2）u訪問平臺管理中心，獲取元組t_id修改者u’的公鑰pk’=gsk’；

（3）u選擇隨機(jī)數(shù)λ∈Zp，并發(fā)送挑戰(zhàn)信息｛t_id，λ｝給云數(shù)據(jù)中心；

（4）云數(shù)據(jù)中心計(jì)算hλs，rt_id，生成驗(yàn)證消息｛r，hλs，rt_id｝并返回給u；

（5）u計(jì)算H（B_id1||B_id2||…||B_idn||K_id1||K_id2||…||K_idm||r）modp，并驗(yàn)證t_id 的數(shù)據(jù)血緣信息如式（2）所示：

基于雙線性映射性質(zhì)，式（2）的正確性可以驗(yàn)證如下：

修改者公開血緣查詢模式中，用戶無需下載血緣簽名即可實(shí)現(xiàn)血緣數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證，從而實(shí)現(xiàn)云環(huán)境下卷煙營銷數(shù)據(jù)安全、高效血緣查詢。

2.5.2 修改者隱私保護(hù)血緣查詢機(jī)制

修改者公開血緣查詢模式中，用戶可以高效實(shí)現(xiàn)血緣數(shù)據(jù)查詢及驗(yàn)證，但是在卷煙營銷平臺中很多數(shù)據(jù)并不能公開修改者信息，用戶無法利用簽名者公鑰進(jìn)行驗(yàn)證?；诖碇睾灻麢C(jī)制，設(shè)計(jì)修改者隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)血緣查詢服務(wù)。

當(dāng)用戶u在修改者用戶隱私保護(hù)模式下查詢數(shù)據(jù)元組t_id的數(shù)據(jù)血緣信息時(shí)，驗(yàn)證過程如下：

（1）用戶u（私鑰為sk）選擇隨機(jī)數(shù)β∈Zp，并將β×sk發(fā)送給平臺管理中心；

（3）u選擇隨機(jī)數(shù)λ∈Zp，并發(fā)送挑戰(zhàn)信息｛t_id，λ，給云數(shù)據(jù)中心；

（4）云計(jì)算中心針對t_id的數(shù)據(jù)簽名σ（r，s）計(jì)算：

（5）云數(shù)據(jù)中心計(jì)算hλs、rt_id，生成驗(yàn)證消息｛r，hλs，rt_id｝并返回給u；

（6）u計(jì)算H（B_id1||B_id2||…||B_idn||K_id1||K_id2||…||K_idm||r）modp，并驗(yàn)證t_id 的數(shù)據(jù)血緣信息如式（5）所示：

基于雙線性映射性質(zhì)，式（5）的正確性可驗(yàn)證如下：

2.6 安全性分析

假設(shè)攻擊者A 修改元組t_id的血緣信息｛B_id1，B_id2，…，B_idn，K_id1，K_id2，…，K_idm｝，基于式（2）、式（5），驗(yàn)證s=sk×（H（b_id||r）+k×t_id）modp，而用戶查詢得到的B_id1||B_id2||…||B_idn||K_id1||K_id2||…||K_idm≠b_id，假設(shè)攻擊者A 偽造的數(shù)據(jù)血緣數(shù)據(jù)可以通過用戶的血緣查詢驗(yàn)證，則基于隨機(jī)斷言模型，攻擊者A 針對安全隨機(jī)Hash 函數(shù)可以解決難題H（b）=H（b’），且b≠b’?；陔S機(jī)Hash函數(shù)的安全性假設(shè)，攻擊者A 無法在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)找到滿足上述要求的b和b’，因此攻擊者無法偽造簽名并通過數(shù)據(jù)血緣驗(yàn)證。

進(jìn)一步假設(shè)攻擊者A 試圖隨機(jī)偽造簽名σ’，并通過后續(xù)驗(yàn)證。那么攻擊者A 可以找到哈希函數(shù)H（·）的一個有效碰撞，假設(shè)H（·）的輸出寬度為（ll≥64），則A 找到有效碰撞的概率不大于顯然這個可能性是可忽略的，因此攻擊者A 無法隨機(jī)偽造簽名以不可忽略的概率破壞系統(tǒng)安全性。

3 應(yīng)用實(shí)驗(yàn)

將本文設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)血緣安全分析方法用于卷煙營銷系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)血緣分析，設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)分析算法的查詢效率和網(wǎng)絡(luò)消息量。當(dāng)前，卷煙營銷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫構(gòu)建于云環(huán)境下，因此需要能夠保障血緣數(shù)據(jù)安全性和完整性的血緣數(shù)據(jù)查詢方法。將提出的方法與Hybrid Attribute［11］和Cloud-SafetyNet［14］兩種方法進(jìn)行查詢效率進(jìn)行比較，這3 種方法都可以對血緣數(shù)據(jù)進(jìn)行安全性驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選自營銷系統(tǒng)的20 個表，分別隸屬于卷煙營銷和物流業(yè)務(wù)域，包括10個B 表，7個K 表和3個R 表。

3.1 數(shù)據(jù)血緣查詢效率

統(tǒng)計(jì)3 種方法查詢不同規(guī)模數(shù)據(jù)血緣（50～300 個元組）的時(shí)間開銷，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。

Fig.5 Efficiency experiment of consanguinity query圖5 血緣查詢效率實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本文方法的數(shù)據(jù)血緣查詢效率優(yōu)于Hybrid Attribute［11］和CloudSafetyNet［14］兩種對比方法。與對比方法相比，Hybrid Attribute 需要對數(shù)據(jù)多維屬性分別進(jìn)行處理，鑒于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集中卷煙營銷數(shù)據(jù)的多維特點(diǎn)，數(shù)據(jù)血緣查詢代價(jià)較大。CloudSafetyNet 方法中需要用戶客戶端進(jìn)行所有驗(yàn)證操作，而將本文提出方法的大部分驗(yàn)證操作外包給云服務(wù)器執(zhí)行，充分發(fā)揮云數(shù)據(jù)服務(wù)優(yōu)勢，因此查詢效率要優(yōu)于CloudSafetyNet 方法。實(shí)驗(yàn)中選擇查詢50～300 個元組數(shù)據(jù)的血緣信息，本文方法的驗(yàn)證時(shí)間開銷從723ms 到1 023ms，可以有效支持卷煙營銷平臺系統(tǒng)對于數(shù)據(jù)血緣查詢的效率需求。

3.2 數(shù)據(jù)血緣驗(yàn)證效率

為確保云平臺環(huán)境下血緣數(shù)據(jù)的安全性和可驗(yàn)證性，本文設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)簽名機(jī)制以保障血緣數(shù)據(jù)的不可抵賴性和防篡改特性。針對卷煙營銷平臺的數(shù)據(jù)安全需求，分別設(shè)計(jì)“修改者公開血緣查詢機(jī)制”和“修改者隱私保護(hù)血緣查詢機(jī)制”兩種服務(wù)模式，設(shè)計(jì)模擬實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)不同規(guī)模查詢數(shù)據(jù)元組量條件下血緣數(shù)據(jù)驗(yàn)證效率，實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖6所示。

Fig.6 Efficiency experiment of consanguinity verification圖6 血緣驗(yàn)證效率實(shí)驗(yàn)

本文方法中，大量的數(shù)據(jù)計(jì)算操作由云平臺完成，充分發(fā)揮了云服務(wù)外包模式的優(yōu)勢。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本文方法的數(shù)據(jù)血緣驗(yàn)證效率優(yōu)于Hybrid Attribute［11］和Cloud-SafetyNet［14］兩種對比方法。實(shí)驗(yàn)中選擇查詢驗(yàn)證50～300個元組數(shù)據(jù)的血緣信息，“修改者公開血緣查詢機(jī)制”驗(yàn)證時(shí)間開銷從498ms 到547ms，“修改者隱私保護(hù)血緣查詢機(jī)制”驗(yàn)證時(shí)間開銷從897ms 到970ms，可以滿足卷煙營銷平臺系統(tǒng)對于數(shù)據(jù)血緣驗(yàn)證的效率需求。

3.3 網(wǎng)絡(luò)消息量

網(wǎng)絡(luò)通訊開銷也為卷煙營銷平臺所重點(diǎn)關(guān)注，設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)在“修改者公開血緣查詢機(jī)制”和“修改者隱私保護(hù)血緣查詢機(jī)制”兩種服務(wù)模式下的網(wǎng)絡(luò)流量開銷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

Table 1 Network traffic overheads表1 網(wǎng)絡(luò)流量開銷

如表1 所示，在修改者公開血緣查詢機(jī)制下，網(wǎng)絡(luò)流量開銷從3.91KB 到23.44KB，在修改者隱私保護(hù)血緣機(jī)制下，網(wǎng)絡(luò)流量開銷從5.47KB 到32.81KB。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本文提出方法的網(wǎng)絡(luò)流量開銷較小，不會對卷煙營銷平臺帶來性能影響。

4 結(jié)語

本文設(shè)計(jì)一種外包云數(shù)據(jù)中心環(huán)境下的卷煙營銷數(shù)據(jù)血緣安全分析方法，實(shí)現(xiàn)卷煙營銷數(shù)據(jù)修改者隱私保護(hù)前提下的安全、高效數(shù)據(jù)血緣分析。與現(xiàn)有方法相比，本文方法在查詢效率、網(wǎng)絡(luò)開銷方面都具有明顯優(yōu)勢。該血緣分析算法應(yīng)用于卷煙營銷系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)卷煙營銷數(shù)據(jù)的細(xì)粒度血緣追溯查詢并保障卷煙營銷數(shù)據(jù)在外包云服務(wù)中心的數(shù)據(jù)安全，是大型卷煙營銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)血緣分析的理想解決方案。