基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)研究

摘要：大數(shù)據(jù)使云計(jì)算成為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(jì)算的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)是當(dāng)前研究熱點(diǎn)之一。文章進(jìn)一步開發(fā)了包括數(shù)據(jù)提供者、服務(wù)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(qiáng)加密數(shù)據(jù)的隱私性、云計(jì)算系統(tǒng)的數(shù)據(jù)保護(hù)以及查詢隱私功能。最后，為了評(píng)估所提出的架構(gòu)的安全性能，實(shí)驗(yàn)使用Windows 11操作系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)對(duì)不同的最小支持度和數(shù)據(jù)量做安全評(píng)估。測(cè)試表明，所提出的算法能為云計(jì)算系統(tǒng)提供安全的隱私保護(hù)。

關(guān)鍵詞：云計(jì)算；數(shù)據(jù)隱私；apriori算法；相等性測(cè)試

中圖法分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

１ 引言

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，云計(jì)算已成為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的重要手段［１］ 。然而，云計(jì)算的廣泛應(yīng)用也引發(fā)了數(shù)據(jù)隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)，基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)也應(yīng)運(yùn)而生，并成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一［２］ 。

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

基于加密算法的技術(shù)通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(duì)稱加密算法、非對(duì)稱加密算法和哈希加密算法。對(duì)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(jìn)行加密和解密。

常用的對(duì)稱加密算法包括ＤＥＳ，ＡＥＳ 等。非對(duì)稱加密算法則使用一對(duì)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(duì)稱加密算法有ＲＳＡ，ＥＣＣ 等。哈希加密算法通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單向的哈希運(yùn)算，可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為固定長(zhǎng)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(hù)協(xié)議的技術(shù)也是一種常用的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)。該技術(shù)利用協(xié)議來保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，包括差分隱私保護(hù)協(xié)議、匿名化保護(hù)協(xié)議和混淆保護(hù)協(xié)議等。差分隱私保護(hù)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(jī)制和指數(shù)機(jī)制。匿名化保護(hù)協(xié)議則是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一定程度的匿名化處理。混淆保護(hù)協(xié)議則是將數(shù)據(jù)進(jìn)行重復(fù)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(shù)是對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)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(shí)，又能保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私。

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

２ 云計(jì)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(hù)云存儲(chǔ)免受外部攻擊，但云內(nèi)部的隱私保護(hù)同樣重要。在常見的云架構(gòu)中，系統(tǒng)對(duì)外遵循協(xié)議和標(biāo)準(zhǔn)，但內(nèi)部算法仍可以訪問受到保護(hù)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，侵入了云存儲(chǔ)的隱私。在本研究中，我們將進(jìn)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(gè)主要部分組成：數(shù)據(jù)提供者、服務(wù)器１、服務(wù)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(shí)際所有者，用戶從云存儲(chǔ)中查找數(shù)據(jù)的實(shí)體，該架構(gòu)使用安全的計(jì)算協(xié)議，并將其用于２ 個(gè)云服務(wù)器之間的安全計(jì)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(wù)器１；然后，數(shù)據(jù)提供者向服務(wù)器２ 提供ｅｌｇａｍａｌ 公鑰，它會(huì)并行地向用戶發(fā)送生成的公鑰；共享密鑰對(duì)數(shù)據(jù)加密后，用戶以加密查詢的形式發(fā)出請(qǐng)求，并將其發(fā)送到服務(wù)器１。在該架構(gòu)中，使用安全純文本相等性測(cè)試來檢查２個(gè)加密數(shù)據(jù)集是否相等，無需對(duì)其進(jìn)行實(shí)際解密。２個(gè)云服務(wù)器協(xié)同工作，服務(wù)器１ 使用安全純文相等性測(cè)試執(zhí)行ａｐｒｉｏｒｉ 算法。

３ 基于ａｐｒｉｏｒｉ 算法的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)

為了提高云計(jì)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(cè)試來增強(qiáng)云計(jì)算中的隱私保護(hù)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(cè)試

本架構(gòu)使用了安全純文本相等測(cè)試算法。安全純文本相等性測(cè)試算法基于輸入比較返回值，輸出值可以是ｔｒｕｅ 或ｆａｌｓｅ。若２ 個(gè)純文本值相同，則返回ｔｒｕｅ，否則返回ｆａｌｓｅ。算法的輸入是２ 個(gè)密文（ｉｎｐｕｔ１和ｉｎｐｕｔ２），輸出為真或假。首先，服務(wù)器１ 生成一個(gè)復(fù)合數(shù)ｔ，并向服務(wù)器２ 發(fā)送ｉｎｐｕｔ１（ｔ）。使用ｉｎｐｕｔ１（ｔ），ｉｎｐｕｔ２（ｔ）和２ 個(gè)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?wù)器２，使用服務(wù)器２ 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?wù)器１，在服務(wù)器１ 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(gè)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(cè)試算法的隱私保護(hù)有２ 個(gè)重要步驟：候選集的生成和頻繁集的計(jì)算。

３．２ 候選集的生成

每個(gè)候選集合存在多個(gè)模式，每個(gè)模式由多個(gè)項(xiàng)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(duì)模式＜ｐ１，ｐ２＞。然后，在模式１和模式２ 的項(xiàng)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(xiàng)目數(shù)。在對(duì)模式１ 和模式２的所有排除項(xiàng)執(zhí)行該連接后，Ｓｋ 被傳送到服務(wù)器１。

３．３ 頻繁集的計(jì)算

在該步驟中，計(jì)算候選集合的頻繁集（Ｓｋ）。首先，從候選集合中選擇一個(gè)模式，然后，對(duì)屬于所選模式的所有項(xiàng)目執(zhí)行安全純文本相等測(cè)試。若此測(cè)試返回ｔｒｕｅ，則匹配項(xiàng)計(jì)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(shè)置為數(shù)據(jù)所有者接收的單個(gè)項(xiàng)目集。然后，使用候選集生成算法生成候選集，并計(jì)算候選集的頻繁集。在這個(gè)階段，如果沒有生成ｋ 個(gè)頻繁集，那么返回ｋ?１ 個(gè)頻繁集，其中ｋ 是項(xiàng)集的長(zhǎng)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(duì)其進(jìn)行了安全證明分析。對(duì)于服務(wù)器１，數(shù)據(jù)以加密格式存在，并且該服務(wù)器中存在的數(shù)據(jù)庫(kù)也是加密格式。由于所提出的加密算法在每個(gè)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(huì)泄漏。關(guān)于服務(wù)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(gè)服務(wù)器暴露數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)。這表明所提出的算法具有云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的安全性。

４．２ 安全評(píng)估

為了評(píng)估所提出的架構(gòu)的安全性能，我們進(jìn)行了以下分析。本評(píng)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(kù)。具體如表１ 所列。

在評(píng)估中，為了獲得更廣泛的評(píng)估效果，采用了不同的最小支持度和數(shù)據(jù)量，安全關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘性能分析評(píng)估的細(xì)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(shè)置在４０％到１００％區(qū)間內(nèi)。高級(jí)加密算法的密鑰大小為５１２。

最終測(cè)試表明，本文所提算法與關(guān)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(jìn)。與數(shù)據(jù)隱私關(guān)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(yǔ)

云計(jì)算具有許多優(yōu)勢(shì)，如靈活的空間、較高的安全性和成本優(yōu)化以及從任何遠(yuǎn)程位置訪問，云計(jì)算正在成為個(gè)人和組織的主要數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。同時(shí)，隱私保護(hù)也是云計(jì)算的一個(gè)重要方面。在本研究中，提出了一種ａｐｒｉｏｒｉ 算法來增強(qiáng)加密數(shù)據(jù)的隱私性，所提出算法改進(jìn)了數(shù)據(jù)保護(hù)以及查詢隱私功能。實(shí)驗(yàn)表明，與關(guān)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(shì)。未來，我們可能在系統(tǒng)泛化方面做出更多研究。

參考文獻(xiàn)：

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作者簡(jiǎn)介：梁文龍（１９９４—），碩士，助教，研究方向：模式識(shí)別、圖像處理、云計(jì)算技術(shù)。