任晖,戴华,杨庚.基于安全比较码的云环境隐私保护排序方法[J].计算机科学,2018,45(5):139-142, 167
基于安全比较码的云环境隐私保护排序方法
Secure Comparator Based Privacy-preserving Sorting Algorithms for Clouds
投稿时间:2017-03-27  修订日期:2017-12-11
DOI:10.11896/j.issn.1002-137X.2018.05.023
中文关键词:  云计算,数据外包,隐私保护,排序
英文关键词:Cloud computing,Data outsourcing,Privacy preservation,Sorting
基金项目:本文受国家自然科学基金项目(61300240,4,61572263,3,61373138),江苏省自然科学项目(BK20151511,BK20161516),中国博士后科学基金(2015M581794),江苏省高校自然科学研究项目(15KJB520027),安徽省自然科学基金项目(1608085MF127),江苏省博士后科研资助
作者单位
任晖 南京邮电大学计算机学院 南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室 南京210023 
戴华 南京邮电大学计算机学院 南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室 南京210023 
杨庚 南京邮电大学计算机学院 南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室 南京210023 
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中文摘要:
      基于云计算的外包服务模式因节省计算、存储等资源配置和维护成本 而被越来越多的公司和个人所使用。然而,资源外包模式也使得数据拥有者失去对其数据的直接控制,敏感数据的隐私保护问题日益凸显。排序是计算机中常用的一种操作,数据加密是云环境中常用的隐私保护策略。如何在不泄露明文信息的前提下实现基于密文的隐私保护排序,是一个难点问题。文中提出面向云环境的基于安全比较码的隐私保护排序方法。通过引入0-1编码和HMAC来构造安全比较码机制;数据所有者对其敏感数据进行加密和编码预处理,将生成的密文和安全比较码外包存储至云服务端;此时云服务器即可利用安全比较码实现无需明文数值参与的密文数据排序,从而实现针对数据拥有者外包数据的隐私保护排序。实验结果表明,隐私保护排序方法在时间和空间上均优于现有同类方法。
英文摘要:
      Data outsourcing is accepted by more and more companies and individuals due to its profits on low costs of resource configuration and maintenance.However,it makes owners lose control of their owned data,which cause privacy-preserving problems of sensitive data.Sorting is a common operation in computer applications.It is a challenge to implement privacy-preserving sorting over encrypted data without leaking plaintext.This paper proposed secure comparator based privacy-preserving sorting algorithms.Secure comparator is constructed by 0-1 coding and HMAC techniques,which can be used to compare two data items without knowing their real values.Data owners firstly encrypt their data and then outsource the generated corresponding secure comparators into clouds.Cloud servers can sort the outsourced encrypted data according to their corresponding secure comparators by using the proposed privacy-preserving sorting algorithms.Experiment results show that the proposed privacy-preserving sorting algorithms have better performance on time and space metrics than other algorithms.
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