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    基于Paillier同態(tài)加密算法的去標(biāo)識(shí)化技術(shù)研究

    2024-08-26 00:00:00易濤
    中國(guó)新通信 2024年13期

    摘要:本文對(duì)Paillier同態(tài)加密算法原理進(jìn)行深入研究,此外,本文還探索了在安全應(yīng)用中使用同態(tài)加密算法進(jìn)行數(shù)據(jù)去標(biāo)識(shí)化的技術(shù),并進(jìn)行了實(shí)踐驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,Paillier同態(tài)加密算法能夠有效地保護(hù)個(gè)人信息免受泄露和不當(dāng)挖掘,將在未來(lái)的大數(shù)據(jù)時(shí)代中發(fā)揮關(guān)鍵作用。

    關(guān)鍵詞:Paillier;同態(tài)加密;去標(biāo)識(shí)化技術(shù)

    一、引言

    隨著科技的飛速發(fā)展,個(gè)人信息在大數(shù)據(jù)應(yīng)用和移動(dòng)設(shè)備中被廣泛使用,個(gè)人信息也越來(lái)越多地在不同的軟件或平臺(tái)被記錄、共享,而個(gè)人信息經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘后,會(huì)給國(guó)家和企業(yè)產(chǎn)生巨大的政治和經(jīng)濟(jì)利益。個(gè)人信息去標(biāo)識(shí)化的概念便是在這種背景下應(yīng)運(yùn)而生并持續(xù)發(fā)展的。Samarati和Sweeney兩位學(xué)者于1998年首次提出匿名化(即去標(biāo)識(shí)化)的概念,意在對(duì)個(gè)人信息進(jìn)行泛化和抑制處理,而后由不同學(xué)者先后提出了K-匿名模型(K-Anonymity),L-多樣模型(L-diversity),T-近似模型(T-closeness),同態(tài)加密等技術(shù)。

    同態(tài)加密(Homomorphic Encryption,HE)算法是指一種加密函數(shù),同態(tài)加密算法允許在加密數(shù)據(jù)上直接進(jìn)行計(jì)算(如加法或乘法),使得計(jì)算結(jié)果與先對(duì)明文計(jì)算再加密的結(jié)果相同。基于此種性質(zhì),人們可以委托第三方對(duì)個(gè)人信息數(shù)據(jù)進(jìn)行處理而不泄漏敏感信息。同態(tài)加密的概念最初由Ron Rivest,Leonard Adleman和Michael L. Dertouzos共同提出,同態(tài)加密支持的運(yùn)算主要為加法運(yùn)算和乘法運(yùn)算。Paillier同態(tài)加密算法是由Pascal Paillier于1999年在“歐洲密碼學(xué)會(huì)議”上首次提出,其原理是基于n階剩余類(lèi)問(wèn)題,因其效率高、安全性證明完備的特點(diǎn),在各大協(xié)會(huì)和實(shí)際應(yīng)用中被廣泛使用。

    本文提出和實(shí)現(xiàn)基于Paillier同態(tài)加密算法的去標(biāo)識(shí)化技術(shù),以解決個(gè)人信息在大數(shù)據(jù)時(shí)代存在被泄漏和被挖掘的可能性的問(wèn)題,并通過(guò)實(shí)際應(yīng)用來(lái)驗(yàn)證同態(tài)加密算法在數(shù)據(jù)分析和處理中的安全性和正確性。

    二、Paillier同態(tài)加密算法原理

    Paillier同態(tài)加密算法,是1999年P(guān)ascal Paillier發(fā)明的概率公鑰加密算法,它基于n階剩余類(lèi)困難問(wèn)題。下面將以Paillier算法同態(tài)加密的密鑰生成、加密和解密為基礎(chǔ),同時(shí)以參數(shù)優(yōu)化為輔助來(lái)驗(yàn)證其加法同態(tài)性質(zhì)和正確性。

    (一)密鑰生成

    隨機(jī)選取兩個(gè)大素?cái)?shù)p、q,計(jì)算n=pq,λ=lcm(p-1,q-1)(lcm為最小公倍數(shù)函數(shù));選取隨機(jī)數(shù)使得,其中L(μ)=(μ-1)/n,gcd為最大公約數(shù)函數(shù)。記公鑰為,私鑰為λ。

    (二)加密

    選擇隨機(jī)數(shù),對(duì)明文m加密生成密文,運(yùn)算公式如下:

    (1)

    (三)解密

    運(yùn)用私鑰對(duì)密文數(shù)據(jù)進(jìn)行解密,運(yùn)算公式如下:

    (2)

    (四)加法同態(tài)性質(zhì)

    基于同態(tài)加密算法的加法同態(tài)性質(zhì),對(duì)于數(shù)據(jù)m1和m2對(duì)應(yīng)的密文c1和c2(設(shè)加密函數(shù)E(x)),應(yīng)滿足以下:

    D(c1*c2 modn2)=D(gm1rn1*gm2rn2modn2)=D(gm1+m2(r1*r2)n

    modn2)=D(E(m1+m2)modn2)=m1+m2

    (五)參數(shù)優(yōu)化

    在不影響算法正確性的前提下,為了簡(jiǎn)化運(yùn)算,算法在密鑰生成階段可以取g=n+1。此后,加密過(guò)程中

    計(jì)算gm,根據(jù)二項(xiàng)定理則可以簡(jiǎn)化為:

    三、去標(biāo)識(shí)化技術(shù)

    根據(jù)《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》的規(guī)定,個(gè)人信息是指以電子或其他方式記錄,能夠單獨(dú)或者與其他信息結(jié)合識(shí)別特定自然人身份,或者反映特定自然人活動(dòng)情況的各種信息。一般而言,按照信息可識(shí)別性,個(gè)人信息大致可以劃分為直接標(biāo)識(shí)符和間接標(biāo)識(shí)符兩類(lèi),直接標(biāo)識(shí)符信息是指可以直接識(shí)別的包含個(gè)人識(shí)別符號(hào)的信息,如基因序列、生物特征、護(hù)照號(hào)碼、駕照號(hào)碼、居民編號(hào)、法律規(guī)定的其他可以識(shí)別個(gè)人的符號(hào);間接標(biāo)識(shí)符信息是指信息中所包含的姓名、生日及其他可以間接識(shí)別特定個(gè)人的信息。

    去標(biāo)識(shí)化技術(shù)是指?jìng)€(gè)人信息經(jīng)過(guò)處理,使其在不借助額外信息的情況下無(wú)法識(shí)別特定自然人的過(guò)程。以去標(biāo)識(shí)化技術(shù)為例,使用“先生”或“女士”對(duì)真實(shí)個(gè)人姓名進(jìn)行隱藏,對(duì)年齡則隱去最后一位數(shù)字,從而無(wú)法直接或間接地識(shí)別某個(gè)人。

    2023年3月,全國(guó)安全標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)正式發(fā)布了國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《信息安全技術(shù)個(gè)人信息去標(biāo)識(shí)化效果評(píng)估指南》,該標(biāo)準(zhǔn)將于2023年10月1日正式實(shí)施。常用的去標(biāo)識(shí)化技術(shù)就包含了泛化技術(shù),局部抑制、同態(tài)加密、保序加密等算法。其中同態(tài)加密算法不同于傳統(tǒng)加密算法,它基于密文的處理和運(yùn)算,包括檢索、統(tǒng)計(jì)等任務(wù)都成為可能。下面將結(jié)合應(yīng)用來(lái)實(shí)踐和驗(yàn)證同態(tài)加密算法在去標(biāo)識(shí)化技術(shù)中關(guān)鍵作用。

    四、應(yīng)用

    假設(shè)某公司擁有一批個(gè)人信息的數(shù)據(jù),需要多方共享和處理,這里以年齡為例,比如銀行、保險(xiǎn)公司等以年齡作為業(yè)務(wù)評(píng)估的主體,而業(yè)務(wù)評(píng)估的算法保密,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理與處理模型,是建立用戶與數(shù)據(jù)庫(kù)之間的聯(lián)系。

    假設(shè)Alice是公司一員,如果能對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行直接處理,則個(gè)人隱私將得不到任何安全保障,而傳統(tǒng)的加密模式,即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐一加密,在數(shù)據(jù)處理前,仍需對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行解密。

    基于同態(tài)加密算法的理論,提出了一種安全計(jì)算模型:將數(shù)據(jù)進(jìn)行加密,將密文存儲(chǔ)在第三方云平臺(tái),在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí),直接處理存儲(chǔ)在第三方云平臺(tái)上的密文(比如分析和統(tǒng)計(jì)等業(yè)務(wù)評(píng)估),這種處理方式與傳統(tǒng)的對(duì)明文數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和統(tǒng)計(jì)的效果相同。在此過(guò)程中,第三方平臺(tái)和數(shù)據(jù)分析師均無(wú)法獲知個(gè)人信息數(shù)據(jù)的明文和業(yè)務(wù)評(píng)估算法,既保證了個(gè)人信息數(shù)據(jù)的安全性,又實(shí)現(xiàn)了對(duì)個(gè)人信息數(shù)據(jù)的分析、統(tǒng)計(jì)等處理的正確性,見(jiàn)圖1。

    大致流程如下:

    1.利用Paillier算法生成密鑰對(duì),假設(shè)其中公鑰為(n,g),私鑰為λ;

    2.利用公鑰對(duì)個(gè)人信息進(jìn)行同態(tài)加密,將密文存儲(chǔ)在第三方云平臺(tái);

    3.個(gè)人信息評(píng)估系統(tǒng)對(duì)輸入的姓名進(jìn)行動(dòng)態(tài)加密,第三方云平臺(tái)比對(duì)輸入的姓名密文。匹配查詢條件的年齡密文,生成評(píng)估報(bào)表并將其傳送回個(gè)人信息評(píng)估系統(tǒng)。

    五、實(shí)驗(yàn)

    本節(jié)對(duì)集成本方案技術(shù)的安全密碼模塊進(jìn)行功能測(cè)試。

    功能測(cè)試的云平臺(tái)服務(wù)器運(yùn)行環(huán)境為:

    CPU:?jiǎn)魏薒oongson-3A3000 @ 1400MHz

    內(nèi)存:16G

    操作系統(tǒng):NeoKylin Linux Desktop 7.0_U2 (Loongson)

    客戶端運(yùn)行環(huán)境為:

    CPU: Inter(R) Core(TM) i7-10710U CPU @1.10GHz 1.61

    內(nèi)存:16G

    操作系統(tǒng):Windows 10

    測(cè)試方法:

    1.第三方平臺(tái)集成并配置Paillier同態(tài)加密算法,在內(nèi)部同時(shí)生成同態(tài)加密公私鑰對(duì);

    2.配置業(yè)務(wù)評(píng)估算法,這里以插件形式加載;

    3.客戶端A輸入一組個(gè)人信息(包括姓名、性別、年齡、身高等信息),通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)加密網(wǎng)關(guān)加密后保存至第三方平臺(tái),第三方平臺(tái)對(duì)密文數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ);

    4.客戶端B通過(guò)個(gè)人信息評(píng)估系統(tǒng)查詢某位客戶信息得到的業(yè)務(wù)評(píng)估結(jié)果應(yīng)和查詢明文數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的結(jié)果保持一致。

    測(cè)試結(jié)果:通過(guò)個(gè)人信息評(píng)估系統(tǒng),查詢得到個(gè)人的業(yè)務(wù)評(píng)估結(jié)果。

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過(guò)配置第三方平臺(tái)Paillier同態(tài)加密策略查詢得到的信息和通過(guò)明文查詢得到的個(gè)人信息保持一致。

    六、結(jié)束語(yǔ)

    本文通過(guò)分析研究Paillier同態(tài)加密的加法算法的原理,結(jié)合個(gè)人信息中的去標(biāo)識(shí)化技術(shù),實(shí)現(xiàn)了對(duì)個(gè)人信息密文的處理與對(duì)明文處理相同的效果,并且通過(guò)構(gòu)建一個(gè)個(gè)人信息評(píng)估系統(tǒng)應(yīng)用進(jìn)行測(cè)試,測(cè)試結(jié)果表明,使用Paillier同態(tài)加密算法能夠在保障個(gè)人信息處理的正確性的同時(shí),保護(hù)個(gè)人信息不被深度挖掘,其安全可靠性為數(shù)據(jù)傳輸安全提供了一種可行、可靠的方案。

    作者單位:易濤 公安部第三研究所

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    基金項(xiàng)目:本課題得到公安部第三研究所2023年度基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金項(xiàng)目[No.C23366]資助。

    易濤(1985.07.21-),男,漢族,湖北監(jiān)利,學(xué)士學(xué)位,實(shí)習(xí)研究員,研究方向:密碼學(xué)和算法應(yīng)用。

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