ExpSOS: Secure and Verifiable Outsourcing of Exponentiation Operations for Mobile Cloud Computing
离散指数运算，如椭圆曲线上的模幂运算和标量乘运算，是许多公钥密码系统的基本运算。然而，对于资源受限的移动设备，指数运算被认为是过于昂贵的。在本文中，我们解决的问题，安全外包的幂运算到一个单一的不可信的服务器。我们提出的计划（ExpSOS）只需要非常有限的模乘在本地移动环境，因此它可以实现令人印象深刻的计算增益。ExpSOS还提供了一个概率约为1的安全验证方案，以确保移动终端用户始终可以收到有效的结果。综合分析以及在真实移动终端上的仿真结果表明，本文提出的ExpSOS方案在效率、安全性和结果可验证性方面都有明显的提高。我们应用ExpSOS安全外包几个密码协议，以显示ExpSOS是广泛适用于许多密码计算。
2016-02-26 cs.CR
The SensorCloud Protocol: Securely Outsourcing Sensor Data to the Cloud
从家庭网络到工业自动化，传感器网络的部署越来越多，导致对存储和处理所收集的传感器数据的需求也同样不断增长。为了满足这一需求，迄今为止最有前途的方法是利用通过云计算范例提供的可动态扩展的按需资源。然而，普遍存在的安全和隐私问题是将传感器数据外包到云端的巨大障碍。因此，在将传感器数据外包给云之前，需要对其进行适当的保护。当安全外包的传感器数据到云，一个重要的挑战在于传感器数据的表示和应用到它的安全措施的选择。在本文中，我们提出了SensorCloud协议，它使传感器数据的表示和执行器命令使用JSON以及编码的对象安全机制应用到一个给定的传感器数据项。值得注意的是，我们只利用已经或目前正在IETF标准化的机制，以帮助我们的方法的广泛适用性。
2016-07-12 cs.CR cs.DC cs.NI
Optimizing Secure Decision Tree Inference Outsourcing
将决策树推理服务外包给云是非常有益的，但会引起对模型提供者的专有决策树和客户端的私有输入数据的严重隐私问题。在本文中，我们设计，实现和评估一个新的系统，允许高效外包的决策树推理。我们的系统显著改善了云端整体在线端到端安全推理服务延迟以及模型提供商的本地端性能。我们首先提出了一个新的方案，安全地转移到云的模型提供者的大部分处理，从而大大降低模型提供者的性能复杂性。我们进一步设计了一种方案，该方案大大优化了云上加密决策树推理的性能，特别是通信轮的复杂性。这些技术的协同作用使我们的新系统能够在实际WAN环境中在云端实现高达$8 \times$的更好的整体在线端到端安全推理延迟，并使模型提供商节省$19 \times$通信和$18 \times$计算。
2021-10-31 cs.CR
Blockchain Aided Privacy-Preserving Outsourcing Algorithms of Bilinear Pairings for Internet of Things Devices
双线性对是广泛用于密码算法（例如，基于身份的加密算法）来保护物联网应用。尽管如此，双线性配对的时间复杂度是$O(n^3)$，这使得它成为一个非常耗时的操作，特别是对于资源受限的物联网设备。近年来已经研究了双线性对的安全外包，以使计算能力弱的设备能够将双线性对安全地外包给不可信的云服务器。然而，现有的算法往往需要预先计算和存储一些值，这导致了设备的存储负担。在物联网中，设备通常具有非常有限的存储容量。因此，现有的算法并不适合物联网。本文提出了一种不需要预先计算的双线性对安全外包算法。在所提出的算法中，外包方的效率显着提高相比，执行原始的双线性对运算。同时，保证了输入和输出的隐私性。此外，我们在外包算法中应用以太坊区块链来实现公平支付，这确保了云服务器只有在正确完成外包工作时才能获得报酬。理论分析和实验结果表明，该算法是有效和安全的.
2021-01-07 cs.CR
A Low-latency Secure Data Outsourcing Scheme for Cloud-WSN
在云计算的支持下，可以有效地管理从各种无线传感器网络应用中收集的大量数据。然而，在云无线传感器网络（C-WSN）中，维护数据安全性和数据处理效率是重要且具有挑战性的问题。本文提出了一种基于CP-ABE的高效数据外包方案，该方案不仅能保证数据访问的安全性，而且能减少数据处理的时间。在我们提出的方案中，一个大的文件被划分成几个数据块的数据所有者（DO）首先。然后，数据块被加密并并行传输到云服务器。对于数据接收器（DR），数据解密和数据传输也并行处理。此外，DR可以在没有任何主密钥组件的情况下检查数据完整性。安全性分析表明，该方案能够满足C-WSN的安全需求。通过性能评估表明，与传统的CP-ABE方法相比，该方案可以显著提高数据处理效率。
2018-10-25 cs.CR
Enjoy the Untrusted Cloud: A Secure, Scalable and Efficient SQL-like Query Framework for Outsourcing Data
虽然云的安全性仍然是一个问题，但一种常见的做法是在外包数据之前对其进行加密。一个关键的挑战性问题是如何有效地执行查询的密文。传统的基于密码的解决方案，例如部分/完全同态加密和可搜索加密，遭受低性能、差表达性和弱兼容性。一种利用硬件辅助的可信执行环境的替代方法，即，英特尔SGX最近出现了。一方面，这些工作缺乏对多个数据用户的可扩展访问控制的支持。另一方面，现有的解决方案受到密钥撤销问题和知识提取器的漏洞。在这项工作中，我们利用新的硬件辅助方法，并提出了一个安全，可扩展和高效的SQL类查询框架命名为QShield。QShield基于英特尔SGX构建，可以保证敏感数据在不受信任的云平台上处理时的机密性和完整性。此外，我们提出了一种新的轻量级秘密共享方法，使多用户访问控制在QShield，同时解决密钥撤销问题。此外，通过额外的信任证明机制，QShield保证了查询的正确性，并大大提高了构建知识提取器的可能性。我们实现了QShield的原型，并表明QShield的性能成本最低。
2019-12-18 cs.CR cs.DB cs.DC
MOSAIC: Masked Outsourcing of Secure AI Computations
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
MOSAIC提出新颖矩阵乘法掩码协议，通过误差缩放机制解决噪声累积问题，可高效安全外包大型Transformer推理，实现大规模机密AI计算。
2026-08-26 cs.AI cs.CR
On Rangasamy's outsourcing algorithm for solving quadratic congruence equations
外包计算是IoT（物联网）设备将其繁重的计算负担转移到附近资源丰富的云服务器的理想方法。最近，Rangasamy针对Zhang等人提出的两种用于求解二次同余方程的外包算法提出了一种被动攻击，该算法在物联网应用中得到了广泛的应用。此外，他还提出了一种修改后的算法来修复这些方案，并声称他的算法是正确的，并且能够安全和可验证地委托解决物联网中的二次同余方程。然而，我们表明，Rangasamy的修改后的算法有一个缺陷，这使得它不正确，并提出了一些进一步的攻击，以打破安全要求，即使该缺陷已被纠正。
2022-03-21 cs.CR
Privacy-Preserving Outsourcing of Large-Scale Nonlinear Programming to the Cloud
各种来源产生的越来越多的海量数据催生了大数据分析。解决大规模非线性规划问题（NLP）是一项重要的大数据分析任务，在运输和物流等许多领域都有应用。然而，NLP对于资源受限的用户来说通常在计算上过于昂贵。幸运的是，云计算为资源受限的用户将其计算任务外包给云提供了替代和经济的服务。然而，外包NLP的一个主要问题是泄露NLP公式和结果中包含的用户私人信息。虽然已经做了很多工作的隐私保护外包的计算任务，很少有人关注NLP。在本文中，我们第一次调查一般的大规模非线性约束的安全外包。在用户端，提出了一种安全高效的变换方案，保护用户隐私信息;在云端，采用广义约简梯度法有效求解变换后的大规模NLP问题。该协议在一个云计算实验平台上实现。实验评估表明，显着的时间可以节省用户和所提出的机制具有实际应用的潜力。
2018-10-02 cs.CR
Security and Privacy Enhancement for Outsourced Biometric Identification
大量的研究集中在云计算背景下生物识别的安全外包上。在这种方案中，加密的生物特征数据库和识别过程都外包给了云。最终目标是保护生物特征数据库和查询模板的安全性和隐私性。安全性分析表明，以前的方案遭受注册攻击，不必要地暴露更多的信息比需要的。在本文中，我们提出了一个新的安全外包计划，旨在提高这两个方面的安全性。首先，除了在以前的计划中讨论的所有攻击，我们提出的计划也是安全的注册攻击。其次，我们将识别过程建模为固定半径的相似性查询问题，而不是kNN搜索问题。这种建模能够减少暴露的信息，从而增强生物特征数据库的隐私性。我们全面的安全性和复杂性分析表明，我们的计划是能够提高生物特征数据库和查询模板的安全性和隐私性，同时保持相同的计算节省外包。
2018-09-12 cs.CR
The Melbourne Shuffle: Improving Oblivious Storage in the Cloud
我们提出了一个简单，高效，安全的数据遗忘随机洗牌算法。这是第一个不基于排序的安全数据无关洗牌。我们的方法可以用来改善以前的不经意的存储解决方案，基于网络的数据外包。
2014-02-22 cs.CR cs.DC cs.DS
Privacy-preserving Network Functionality Outsourcing
自从软件定义网络（{SDN}）出现以来，已经有许多尝试以与外包计算和存储相同的方式将复杂且昂贵的本地网络功能（即中间盒）外包给云。然而，隐私问题可能会阻碍企业采用这种创新的意愿，因为这些中间盒的底层配置可能会泄露可被攻击者利用的关键和机密信息。为了解决这个新问题，我们使用防火墙作为一个示例功能，并提出了第一个隐私保护外包框架和方案在SDN。我们利用的基本技术是密码学中的一个突破性工具，\textit{cryptographic multilinear map}。如果采用简单的方法，则效率不可行，与此相反，我们设计了实用的方案，该方案可以在\textit{obfuscating}之后将中间盒作为黑盒外包，使得云提供商可以在不知道其底层私有配置的情况下有效地执行相同的功能。理论分析和对实际防火墙规则的实验表明，该方案是安全、准确和实用的。
2015-02-02 cs.CR cs.NI
Streamforce: outsourcing access control enforcement for stream data to the clouds
随着人类活动和配备传感功能的设备每天产生大量数据，云计算成为存储和管理数据的可扩展且具有成本效益的平台。虽然云计算的好处很多，但当数据和计算外包给第三方时产生的安全问题仍然阻碍了向云的完全迁移。在本文中，我们专注于云上的数据隐私问题，特别是对流数据的访问控制。流数据的性质和共享数据的复杂性使得访问控制比传统的档案数据库更具挑战性。我们提出了Streamforce-一个允许数据所有者安全地将其数据外包到云的系统。所有者指定由云执行的细粒度策略。后者执行大部分繁重的计算，而对数据一无所知。为此，我们采用了一些加密方案，包括确定性加密，基于代理的属性为基础的加密和滑动窗口加密。在Streamforce中，访问控制策略被建模为安全的连续查询，这需要对现有流处理引擎进行最小的更改，并允许轻松表达各种策略。特别是，Streamforce附带了许多安全的查询操作符，包括Map，Filter，Join和Aggregate。最后，我们实现了Streamforce在一个开源的流处理引擎（ESTO），并评估其在云平台上的性能。结果证明了许多实际应用程序的实际性能，尽管安全开销是可见的，但Streamforce具有高度可扩展性。
2013-05-28 cs.CR cs.DB
Privacy-Assured Outsourcing of Compressed Sensing Reconstruction Service in Cloud
压缩感知技术突破了Shannon-Nyquist采样定理的限制，是多媒体大数据时代非常有前途的数据采集技术。然而，CS重建算法的高复杂度对于难以提供强大计算能力的终端用户来说是一个很大的麻烦。CS和云的结合有可能通过巧妙地将计算工作负载从本地客户端转换到云平台，从而将最终用户从资源约束中解放出来。因此，CS的低复杂度编码优点在资源受限的传感设备中得到充分利用，但其高复杂度解码问题在云中得到有效解决。它看起来很完美，但隐私和安全问题被忽视了。提出了一种CS重建服务的安全外包方案。实验结果和安全性分析表明，该方案能有效地限制恶意访问，验证恢复数据的完整性，并能抵抗蛮干攻击、纯密文攻击和明文攻击。
2021-03-28 cs.CR eess.SP
Secure Range Queries for Multiple Users
保序加密允许加密数据，同时仍然支持对加密数据的有效范围查询。此外，它不需要对数据库管理系统进行任何更改，因为比较对密文的操作与对明文的操作一样。这使得保序加密方案非常适合云计算场景中的数据外包。然而，所有保序加密方案都必须是对称的，将用例限制在一个客户端和一个服务器上。想象一个场景，数据所有者在将其数据外包给云服务提供商之前对其数据进行加密，而数据分析师希望对此数据执行私有范围查询。这种情况发生在协作机器学习的许多情况下，其中数据源和处理器是不同的实体。然后，要么数据所有者必须透露其加密密钥，要么数据分析师必须透露私人查询。在本文中，我们克服了这个限制，允许等价的公钥顺序保持加密。我们提出了一个安全的多方协议，使多个用户的安全范围查询。在该方案中，数据分析师与数据所有者和云服务提供商合作，以便在不向各方透露任何其他信息的情况下对私有范围查询进行保序加密。我们实现了我们的方案，并观察到，如果数据所有者的数据库大小有100万个条目，则通过以太网接口加密数据分析师的输入平均只需约0.3秒（通过LAN为1.3秒）。
2018-02-04 cs.CR
Exploiting Data Sensitivity on Partitioned Data
一些研究人员提出了基于加密、秘密共享和可信硬件的公共云安全数据外包解决方案。然而，现有的方法表现出许多局限性，包括高计算复杂性，不完善的安全性，和信息泄漏。本章描述了安全数据处理的一个新兴趋势，该趋势认识到整个数据集可能不敏感，因此，可以利用数据的非敏感性来克服现有基于预防的方法的一些局限性。特别是，数据和计算可以划分为敏感或非敏感数据集-敏感数据可以在外包之前加密，也可以在可信服务器上本地存储/处理。另一方面，非敏感数据集可以外包并在明文中处理。虽然分区计算可以带来新的效率，因为它不会在非敏感数据上产生（昂贵的）加密数据处理成本，但它可能导致信息泄漏。我们在两个背景下研究分区计算-首先，在混合云的背景下，本地资源与公共云资源集成，为企业数据形成有效和安全的存储和计算平台。在混合云中，敏感数据存储在私有云上以防止泄漏，并且计算在私有云和公共云之间进行分区。必须注意的是，公共云不能在查询处理期间从云间数据访问中推断出有关敏感数据的任何信息。然后，我们考虑仅在公共云环境中进行分区计算，其中敏感数据在外包之前进行加密。我们正式定义了一个分区安全标准，任何在公共云上进行分区计算的方法都必须确保不给现有的安全解决方案引入任何新的漏洞。
2018-12-04 cs.CR cs.DB
ShadowNet: A Secure and Efficient On-device Model Inference System for Convolutional Neural Networks
Google（谷歌）；Florida International University（佛罗里达国际大学）；Northeastern University（东北大学）；University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）；University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
ShadowNet利用TEE保护端侧CNN模型隐私，通过权重变换将线性层安全外包给不可信AI加速器，并在TEE内恢复结果，在五个流行CNN上验证了其安全性与实用性。
2023-07-06 cs.CR cs.LG
A Platform for Implementing Secure Wireless Ad Hoc Networks
我们提出了一个新的平台，实现安全的无线ad hoc网络。我们的建议是基于一个模块化的体系结构，与软件栈直接构建在以太网层。在我们的平台中，我们使用了一个新的安全协议，该协议旨在确保节点之间的相互认证和安全的密钥交换。Guttman的认证测试保证了所提出的安全协议的正确性。
2010-07-06 cs.CR cs.NI
Secure Multicast Key Distribution for Mobile Ad Hoc Networks
移动自组织网络中的许多新兴应用涉及面向组的通信。组播是一种支持面向群组应用的有效方法，主要应用于带宽和功率受限的移动环境。为了在军事等对抗性环境中使用这些应用，有必要提供安全的多播通信。密钥管理是设计安全组播通信的基本挑战。在移动adhoc网络中，新成员可以随时加入，现有成员可以随时离开，现有成员必须在能量受限的情况下使用组播密钥分配进行安全通信。这必须克服“1影响n”问题的挑战性因素，这是由于群体的高动态性。因此，本文显示了特定的挑战，对组播密钥管理协议的安全组播密钥分发在移动ad hoc网络，并提出相关的组播密钥管理协议在移动ad hoc网络。根据一些相关的性能标准进行比较。
2010-03-09 cs.CR
Multi-Matrix Verifiable Computation
近年来，将计算安全地外包给云服务器的问题吸引了大量的关注。Gennaro，Gentry，Parno（Crypto'10）的可验证计算允许客户端验证服务器对函数的计算，其时间比从头开始执行外包计算少得多。在可验证计算的多函数模型（Parno，Raykova，Vaikuntanathan; TCC'12）中，编码函数的过程和准备输入的过程是解耦的，使得任何客户端都可以在其输入上自由地提交计算请求，而不必预先生成函数的编码。在本文中，我们提出了一个多矩阵可验证的计算方案，允许在有限域上的矩阵功能的安全外包。我们的计划可以外包。当它被用来外包$m$线性函数，该计划是大约$m$倍快，并具有更少的通信成本比以前最有名的方案由Fiore和Gennaro（CCS'12），在客户端计算和服务器端计算。我们还展示了成本节约与详细的实施。
2021-04-30 cs.CR
Secure Link State Routing for Mobile Ad Hoc Networks
本文提出安全链路状态路由协议SLSP，为移动自组网提供安全的主动拓扑发现，可独立使用或与反应式协议组成混合框架，并能抵御单点攻击、自适应调整发现范围及适应动态拓扑与成员变化。
2024-03-28 cs.CR
DiscoverFriends: Secure Social Network Communication in Mobile Ad Hoc Networks
本文介绍了一个安全通信应用程序称为DiscoverFriends。其目的是在移动自组织网络环境下安全地与一组在线朋友进行通信，同时绕过各自的社交网络服务器。DiscoverFriends利用Bloom过滤器和混合加密技术以及自组织公钥管理方案来安全地识别朋友并提供身份验证。此外，DiscoverFriends通过使用一种名为Function Secret Sharing的新加密原语来启用匿名位置签入。最后，据我们所知，DiscoverFriends使用IPv6实现并评估了第一个Android多跳WiFi直连协议。
2016-05-02 cs.CR cs.NI
Privacy-Preserving Content-Based Image Retrieval in the Cloud
近年来，随着许多新的用于个人和公司使用的高度交互的多媒体服务和应用的出现，对视觉数据的存储要求一直在增加。这是采用基于云的数据外包解决方案的关键驱动因素。然而，将数据存储外包到云端也带来了新的挑战，必须仔细解决，特别是在隐私方面。在本文中，我们提出了一个安全的框架，外包的隐私保护存储和检索大型图像库。我们的建议是基于一种新的加密方案，名为IES-CBIR，专门设计的媒体图像数据。我们的解决方案支持使用基于内容的图像检索（CBIR）进行加密存储和查询，同时保护隐私。我们已经建立了一个原型所提出的框架，正式分析和证明其安全属性，并通过实验评估其性能和精度。我们的研究结果表明，IES-CBIR是可证明安全的，允许更有效的操作比现有的建议，无论是在时间和空间复杂度，并使更真实，有趣和实际的应用场景。
2015-07-17 cs.CR
Secure Routing and Data Transmission in Mobile Ad Hoc Networks
在本文中，我们提出了一个基于身份（ID）的协议，确保AODV和TCP，使它可以用于动态和易受攻击的环境中的移动ad hoc网络。该协议采用基于RSA的顺序聚集签名（SAS）保护AODV协议.它还为MANET的每对源-目的地节点生成会话密钥，以保护端到端传输的数据。这里，每个节点具有从其公钥评估的ID，并且发送的消息用签名/ MAC认证。该方案不允许节点在整个网络生命周期中更改其ID。因此，它使网络安全的目标AODV和TCP在MANET的攻击。我们提出的性能分析，以验证我们的要求。
2014-02-10 cs.CR cs.NI
Stream on the Sky: Outsourcing Access Control Enforcement for Stream Data to the Cloud
School of Computer Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机工程学院）
针对云环境下实时流数据的访问控制问题，提出一种基于代理的属性加密方案，实现云端对加密流数据的细粒度访问控制执行，同时保证数据机密性和不可授权访问。
2012-10-02 cs.CR cs.DB cs.SY
Secure Location-Aided Routing Protocols With Wi-Fi Direct For Vehicular Ad Hoc Networks
提出了一种适用于车载自组网的安全路由协议。这些协议将安全认证过程与位置辅助路由（LAR）协议集成在一起，以支持车辆之间的Wi-Fi直连通信。该方法对各种安全威胁具有鲁棒性。安全认证过程采用改进的Diffie-Hellman密钥协商协议。Diffie-Hellman协议通过Wi-Fi Direct带外通信信道与基于短认证字符串（SAS）的密钥协商一起使用。它保护通信免受任何中间人安全威胁。特别地，安全过程被集成到两个LAR路由方案中，即，请求区域LAR方案和基于距离的LAR方案。我们进行了广泛的模拟与不同的网络参数，如车辆节点密度，恶意节点的数量，和节点的速度。仿真结果表明，所提出的路由协议提供了优越的性能，在安全的数据传输和平均总包延迟。此外，基于安全距离的LAR协议优于安全请求区域LAR协议。
2017-07-03 cs.CR cs.NI
AODVSEC: A Novel Approach to Secure Ad Hoc on-Demand Distance Vector (AODV) Routing Protocol from Insider Attacks in MANETs
移动自组织网络（MANET）是一组移动节点的集合，它们可以通过多跳无线链路相互通信，而不需要任何固定的基站基础设施和集中式管理。网络中的每个节点既充当主机又充当路由器。在这种情况下，设计一个高效，可靠和安全的路由协议一直是一个重大的挑战性问题，在过去的许多年。安全路由协议已经被提出了许多方案，到目前为止，大多数研究工作都集中在使用密码学来提供路由的安全性。在本文中，我们提出了一种新的方法来确保Ad hoc按需距离矢量（AODV）路由协议的内部攻击发起通过主动伪造其路由应答（RREP）控制消息。AODV路由协议没有任何安全条款，这使得它在公开开放的adhoc网络中不太可靠。为了应对相关的安全攻击，我们提出了AODV安全扩展（AODVSEC），它增强了AODV的安全提供范围。我们比较了AODVSEC与AODV和安全AODV（SAODV）在正常情况下以及存在三种相关攻击（资源消耗（RC）攻击、路由干扰（RD）攻击、路由入侵（RI）攻击和黑洞（BH）攻击）的情况。为了评估性能，我们考虑了分组传递分数（PDF），平均端到端延迟（AED），平均吞吐量（AT），归一化路由负载（NRL）和平均抖动和累计平均处理时间。
2012-08-09 cs.CR cs.NI
Secure Ad-hoc Routing Scheme
研究了多跳无线协作分集网络中路由选择与物理层安全的结合问题。我们提出了一个ad-hoc性质的逐跳最佳安全中继选择多跳网络中的几个中继和窃听者在每一跳，提供了一个安全的路由方案，从发送器到合法的接收器传输机密信息。该选择是基于中继和窃听者在每一跳的瞬时信道条件。进行理论分析，以获得新的封闭形式的表达的概率的非零保密容量以及确切的端到端的保密中断概率在一个归一化的保密率。此外，我们提供了渐近表达式，以获得对分集增益的见解。
2018-07-19 cs.CR cs.IT cs.NI
Towards a Novel Privacy-Preserving Distributed Multiparty Data Outsourcing Scheme for Cloud Computing with Quantum Key Distribution
本研究提出集成量子密钥分发、CRYSTALS Kyber与零知识证明的框架，旨在解决云计算区块链系统面临的量子安全威胁，性能评估证实其在真实云环境中的效率与可扩展性。
2024-07-09 cs.CR
A Novel Approach towards Cost Effective Region-Based Group Key Agreement Protocol for Secure Group Communication
本文讨论了无线自组织网络中一个有趣的安全问题：动态组密钥协商密钥建立。为了在Ad hoc网络中进行安全的组通信，需要由所有组成员共享的组密钥。当组中的成员身份发生更改时（当新成员加入或当前成员离开时），应更新此组密钥。本文提出了一种新的、安全的、可扩展的、高效的基于区域的组密钥协商协议（RBGKA）。这是通过一个两级结构和一个新的组密钥更新方案来实现的。其思想是将组划分为子组，每个子组使用组Diffie-Hellman（GDH）协议维护其子组密钥，并且使用基于树的组Diffie-Hellman（TGDH）协议在树结构中与其他子组链接。通过引入基于区域的方法，消息和密钥更新将被限制在子组和外组内，因此计算负载分布在许多主机之间。理论分析和实验结果均表明，该协议在存储开销、计算开销和通信开销方面均优于传统的基于区域的密钥协商协议。
2010-07-01 cs.CR
Machine Learning on Cloud with Blockchain: A Secure, Verifiable and Fair Approach to Outsource the Linear Regression for Data Analysis
线性回归（LR）是一种经典的机器学习算法，在网络物理社会系统（CPSS）中有许多应用，以塑造和简化我们生活，工作和交流的方式。本文主要研究线性回归在CPSS中的应用。LR的训练过程是耗时的，因为它涉及复杂的矩阵运算，特别是当它在CPSS中获得大规模训练数据集时。因此，如何使设备能够有效地执行线性回归的训练过程是非常重要的。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一个安全的，可验证的和公平的方法来外包LR到一个不可信的云服务器。在该方案中，计算输入/输出被掩盖，从而保护敏感信息的隐私免受云服务器的攻击。同时，云服务器的计算结果是可验证的。此外，区块链还保证了公平性，确保云只有在正确执行外包工作量时才能获得报酬。基于所提出的方法，我们在以太坊区块链上开发了公平，安全的外包系统。从理论和实验两个方面对该方案进行了分析，结果表明该方案是有效的、安全的和高效的。
2021-11-22 cs.CR
Securing Mobile Ad hoc Networks:Key Management and Routing
网络中两个节点之间的安全通信依赖于可靠的密钥管理系统，该系统在通信节点之间生成和分发密钥，以及在它们之间建立路由的安全路由协议。但由于移动自组织网络缺乏中心服务器和基础设施，密钥管理是网络中的主要问题。网络拓扑结构的动态变化导致网络中节点之间的信任关系薄弱。在移动自组网中，移动节点不仅作为终端，而且作为中间路由器。因此，多跳场景发生在移动局域网中的通信;其中在源和目的地之间可能存在一个或多个恶意节点。一个路由协议被认为是安全的，它可以检测到恶意节点（从源到目的地的路径中的节点）的有害影响。在本文中，我们提出了一个密钥管理方案和一个安全的路由协议，按需路由协议，如DSR和AODV的安全。我们假设MANNETWORK被分成多个组，每个组中有一个组长。组长负责本小组的密钥管理。提出的密钥管理方案是一种分散的方案，不需要任何可信第三方（TTP）进行密钥管理。在建议的密钥管理系统中，一个新的节点和组长相互认证之前加入网络。而安全路由协议允许通信双方以及中间结点对其他节点进行认证，并保持消息的完整性
2012-05-11 cs.CR
An Efficient Matrix Multiplication with Enhanced Privacy Protection in Cloud Computing and Its Applications
矩阵乘法运算（MMC）作为最重要的基本运算之一，在线性回归、k-近邻分类、生物识别等科学和工程领域有着广泛的应用。然而，处理这些任务与大规模的数据集将导致巨大的计算超出资源受限的客户端的计算能力。随着云计算的快速发展，将密集型任务外包给云服务器已经成为一种很有前途的方法。虽然云服务器通常不受客户端的控制，但仍然存在许多与客户端敏感数据的隐私安全有关的挑战。受此启发，Lei等人提出了一种基于随机置换的高效加密方案，以保护外包MMC任务中客户端数据的隐私。然而，他们的方案存在固有的安全缺陷，暴露了原始数据中零元素的统计信息，从而不满足计算不可验证性（IND-ZEA）。为了提高外包MMC任务的安全性，提出了一种新的加密方案，该方案基于巧妙设计的可逆矩阵，在乘法扰动的基础上引入了加法扰动。此外，我们表明，所提出的加密方案不仅可以适用于MMC任务，但也可以其他类型的外包任务，如线性回归和主成分分析。理论分析和实验表明，我们的方法是更安全的数据隐私方面，具有相当的性能，最先进的方案的基础上矩阵变换。
2021-05-12 cs.CR
When Does Relay Transmission Give a More Secure Connection in Wireless Ad Hoc Networks?
中继传输可以增强覆盖范围和吞吐量，但由于中继处的源消息的附加传输，它可能容易受到窃听攻击。因此，是否应该使用中继传输的安全通信是一个有趣的和重要的问题。在本文中，我们考虑的机密信息从一个源到一个目的地在一个分散的无线网络中的存在随机分布的窃听。源-目的地对可以潜在地由随机分布的中继辅助。对于任意中继，我们推导出了合谋窃听者和非合谋窃听者的安全连接概率的精确表达式。我们进一步得到的安全连接概率的下界表达式，这是准确的窃听者密度时是小的。利用这些下界表达式，我们提出了一个中继选择策略，以提高安全连接概率。通过分析比较直接传输和中继传输的安全连接概率，提出了是否进行中继的重要问题，并从中继密度和源-目的地距离两个方面讨论了中继传输的条件。这些分析结果是准确的小窃听密度政权。
2014-01-06 cs.CR cs.IT math.IT
On the Capacity of Secure Distributed Matrix Multiplication
矩阵乘法是各种工程应用中的关键运算之一。将大规模矩阵乘法任务外包给多个分布式服务器或云是期望的，以加速计算。然而，当这些服务器不可信时，安全性就成了一个问题。本文研究了分布式不可信任服务器上的安全分布式矩阵乘法问题。这个问题属于安全函数计算的范畴，在密码学界受到了极大的关注。然而，信息理论上安全的矩阵乘法的基本限制仍然是一个悬而未决的问题。我们专注于信息理论上安全的分布式矩阵乘法的目标是表征最小的通信开销。安全矩阵乘法的容量被定义为所需信息与从$N$分布式服务器接收的总通信的最大可能比率。特别是，我们研究了以下两个模型，我们要乘以两个矩阵$A\in\mathbb{F}^{m\times n}$和$B\in\mathbb{F}^{n\times p}$：$(a)$单边安全矩阵乘法与$\ell$串通服务器，其中$B$是一个公共矩阵在所有服务器和$A$是一个私有矩阵。$(b)$完全安全的矩阵乘法与$\ell$串通服务器，其中$A$和$B$都是私有矩阵。我们的目标是在任何$\ell$服务器都可以合谋的情况下安全地增加$A$和$B$。对于模型$(a)$，我们通过提供一个安全的矩阵乘法方案和一个匹配的逆，将容量刻画为$C_{\text{one-sided}}^{(\ell)}=(N-\ell)/N$。对于模型$(b)$，我们提出了一种新的方案，降低了容量，即，$C_{\text{fully}}…
2018-06-01 cs.CR cs.DC cs.IT
Enabling Low-Cost Secure Computing on Untrusted In-Memory Architectures
本文利用多方计算技术（算术秘密共享和姚氏混淆电路）将带宽密集型计算安全外包给内存计算（PIM），并通过预计算优化避免CPU瓶颈，在UPMEM系统上实现高达14.66倍加速，同时保障数据机密性与完整性。
2025-04-22 cs.CR
Multi-Server Verifiable Delegation of Computations: Unconditional Security and Practical Efficiency
近年来，由于云计算的流行，外包计算得到了显著的普及。外包计算的安全问题主要有两个：如何保证云服务器正确执行计算和如何保护客户端数据的机密性。Gennaro、Gentry和Parno的{ \em单服务器可验证计算}（SSVC）（Crypto'10）使得客户端能够在任何输入$x$上委托函数$f$的计算，其中两个关注点都被高度减轻，但仅导致{\em缺乏实际效率}的{\em计算安全}方案。SSVC方案使用单个服务器，本文提出了一个{ \em多服务器可验证计算}（MSVC）模型，其中客户端在多个服务器之间共享$f$和$x$，每个服务器对其共享的数据执行一组计算，最后客户端根据所有服务器的计算结果重构$f(x)$。在这个MSVC模型中，我们提出了一个通用的结构，外包计算的形式$F{\bf x}$，其中$F$是一个矩阵和$\bf x$是一个向量。我们的通用构造实现了{ \em信息理论安全性，输入保密性}和{ \em函数保密性}。通过优化参数，我们得到了一个3服务器的方案，它使用的服务器数量最少，和4服务器的方案，它引起的工作量最小。通过将多个多项式的计算分解为两阶段的计算，第一阶段的形式为$F{\bf x}$，第二阶段是快速的，并委托第一阶段的计算，我们得到了这些多项式的MSVC方案。我们实现了我们的MSVC计划，并表明他们是最{ \em实用}的日期。
2021-04-26 cs.CR
Secure k-Nearest Neighbor Query over Encrypted Data in Outsourced Environments
在过去的十年中，关系数据的查询处理得到了广泛的研究，并提出了许多理论和实际的解决方案，查询处理在各种情况下。随着最近云计算的流行，用户现在有机会将他们的数据以及数据管理任务外包给云。然而，由于各种隐私问题的出现，敏感数据（例如，医疗记录）在外包到云之前需要加密。此外，查询处理任务应该由云处理;否则，首先就没有必要将数据外包。在没有云解密数据的情况下处理对加密数据的查询是一项非常具有挑战性的任务。在本文中，我们专注于解决加密数据库外包到云的k-最近邻（kNN）查询问题：用户发出一个加密的查询记录到云，云返回的k个最近的记录给用户。我们首先提出了一个基本的计划，并证明这样一个天真的解决方案是不安全的。为了提供更好的安全性，我们提出了一个安全的kNN协议，保护数据的机密性，用户的输入查询，和数据访问模式。此外，我们经验分析我们的协议，通过各种实验的效率。这些结果表明，我们的安全协议是非常有效的用户端，这个轻量级的计划允许用户使用任何移动终端执行的kNN查询。
2013-07-18 cs.CR
An Effective Private Data storage and Retrieval System using Secret sharing scheme based on Secure Multi-party Computation
外包数据的隐私是一个主要的挑战。网络环境的不安全和服务提供商的不可信是使数据库成为服务的障碍。个人身份信息的收集和存储是一个主要的隐私问题。在线公共数据库和资源对用户隐私构成重大风险，因为恶意数据库所有者可能会监视用户查询并推断出有关客户的有用信息。数据隐私方面的挑战是与第三方共享数据，一个私有的信息检索（PIR），它是一种基于网络的信息检索技术，它可以在保证信息安全的同时，防止有价值的信息被第三方未经授权的访问和使用。方案允许用户在查询数据库的同时隐藏检索到的数据的身份。保密性的简单解决方案是在外包之前加密数据。查询执行，密钥管理和统计推断是这种情况下的主要挑战。所提出的系统提出了一种使用秘密共享技术来安全存储和检索私有数据的机制。其思想是开发一种机制来存储私有信息，该机制具有高度可用的存储提供者，可以从任何地方使用查询访问，同时隐藏实际的数据值私有信息检索系统采用基于秘密共享的安全多方计算（SMC）技术实现。多方计算允许多方在各自的私有输入上计算联合函数，通过对不同服务器所拥有的份额进行安全计算来获得查询结果。
2015-02-26 cs.CR
Privacy Assured Recovery of Compressively Sensed ECG signals
用于存储数据和运行复杂算法的云计算一直在稳步增长。由于可穿戴心电图记录仪等连接的物联网设备通常存储和计算能力较低，因此采集的信号会发送到远程中心进行存储和可能的分析。最近，压缩感测（CS）已被用作此类记录器中的信号采样的安全、节能的方法。在本文中，我们提出了一个安全的程序外包的CS测量的总恢复到云，并介绍了一个隐私保证的信号恢复技术在云中。我们提出了一种快速，轻量级的加密安全CS恢复外包，可用于可穿戴设备，如心电图动态心电图监视器。在所提出的技术中，而不是在云中完全恢复CS压缩的ECG信号，以保护隐私，通过使用随机双极置换测量矩阵恢复ECG信号的加密版本。用户使用密钥从云端解密加密的ECG以获得原始ECG信号。我们证明了我们提出的方法使用的心电图信号在MITBIH心律失常数据库。我们还证明了所提出的方法对部分暴露的关键的强度。
2021-01-23 cs.CR
MLQENABLER: Enabling Secure Machine Learning Queries over Encrypted Database in Cloud Computing
Department of Computer Science, Michigan Technological University（计算机科学系，密歇根技术大学）
针对云计算中加密数据库无法进行安全机器学习查询的问题，提出MLQENABLER方案，采用索引辅助方法，在实现安全的同时具备机器学习能力，实验显示其能达到可接受安全级别，且ML性能仅有轻微下降。
2026-07-10 cs.CR cs.LG
Secure Routing for Mobile Ad hoc Networks
针对MANET中恶意节点破坏路由发现的问题，本文提出一种仅依赖查询节点与目的地间安全关联的安全路由协议，可抵御伪造、攻陷和重放等攻击并及时提供准确路由信息。
2024-03-01 cs.CR
Blockchain-Driven AI-Enhanced Post-Quantum Multivariate Identity-based Signature and Privacy-Preserving Data Aggregation Scheme for Fog-enabled Flying Ad-Hoc Networks
Wright State University（赖特州立大学）；University Of Cincinnati（辛辛那提大学）
本文提出一种基于区块链和AI的后量子多变量身份基签名方案，用于解决雾 enabled 飞行自组网中的安全与隐私问题，通过多项式加密和聚合签名实现高效安全的数据聚合。
2026-04-20 cs.CR
Enforcing Privacy in Cloud Databases
外包数据库，即，由于云计算的弹性、可用性、可扩展性和即用即付的特征，诉诸数据库即服务（DBaaS）是当今流行的选择。然而，大多数数据在某种程度上是敏感的，数据隐私仍然是DBaaS用户最关心的问题之一，明显的法律和竞争的原因。在本文中，我们调查的机制，旨在使数据库在云环境中的安全，并讨论当前的陷阱和相关的研究挑战。
2017-08-30 cs.CR cs.DB
Self-Organized Authentication Architecture for Mobile Ad-hoc Networks
这项工作提出了一种新的架构，称为全球认证计划的移动自组织网络（GASMAN），完全分布式和自组织认证。在本文中，除了描述所有的GASMAN组件，特别强调的是放在证明它满足每一个要求的安全分布式认证方案，包括有限的物理保护的广播媒体，频繁的路由变化所造成的流动性，缺乏结构化的层次结构等，此外，通过模拟实验在不同的情况下进行了广泛的分析描述和讨论。
2010-05-19 cs.CR
Simple and Efficient Secret Sharing Schemes for Sharing Data and Image
秘密共享是以安全的方式外包数据的一种新的替代方案。它避免了耗时的加密解密过程的需要，也避免了密钥管理中涉及的复杂性。数据还必须受到不受信任的云服务提供商的保护。基于秘密共享的解决方案通过将原始数据共享并将其分发到不同的服务器之间来提供安全的信息分散。来自阈值数量的服务器的数据可以被用于重建原始数据。在大量服务器之间分发数据通常是不切实际的。我们必须在安全性和效率之间取得平衡。最佳选择是使用$(2,3)$或$(2,4)$阈值秘密共享方案，其中数据作为份额在三个或四个服务器之间分发，并且来自任何两个服务器的份额可以用于构建原始数据。这既提供了安全性，可靠性和效率.本文基于数论和位异或理论，提出了几种高效且易于实现的秘密共享方案.这些方案也适用于图像的安全共享.基于Shamir方案的秘密图像共享是有损的，并且涉及复杂的Lagrange插值.因此，本文提出的方案也可以有效地用于秘密图像的无损共享.
2015-02-26 cs.CR
Secure Implementation of a Vehicular Application for the Symbian Platform
车载自组织网络是一种以车辆为节点的通信网络。他们的目的是有效地管理交通，以防止意外事故，堵塞等不必要的事件，对这种类型的网络的研究假设使用安装在道路上的额外基础设施，并安装在车辆中的特殊设备。在本文中，我们提出了一种新的解决方案，用于部署车辆网络，它只使用现有的智能手机与技术，如Wi-Fi，GPS和蓝牙。这种方法将节省道路基础设施部署和额外车辆设备的成本，从而能够以低成本部署第一个真实世界的车辆自组织网络。特别是，在这里全面详细审查的建议，为Symbian平台的开发实施。
2022-08-06 cs.CR cs.NI
Secure Count Query on Encrypted Genomic Data
捕捉人类基因组中编码的大量有意义的信息是一个迷人的研究问题。这些研究的结果在许多健康相关领域都有重大影响-个性化医疗、亲子鉴定和疾病易感性测试等。为了促进这些类型的大规模生物医学研究项目，通常需要共享由不同组织收集的基因组和临床数据。在这种情况下，确保数据的共享、管理和分析不会泄露贡献基因组样本的个人的身份至关重要。对共享数据的存储和计算任务可以委托给配备有大存储和高性能计算资源的第三方云基础设施。将这些敏感的基因组数据外包给第三方云存储与数据的潜在丢失、盗窃或滥用的挑战相关联，因为服务器管理员不能完全信任，并且不能保证服务器的安全性不会被破坏。在本文中，我们提供了一个模型，在半诚实的第三方云服务器上的基因组数据的安全共享和计算。通过加密保证了共享数据的安全性，同时使整体计算速度快且可扩展性足以满足现实生活中的大规模生物医学应用。我们评估了我们所提出的模型的单核苷酸多态性（SNP）序列的数据库的效率和实验结果表明，在50000条记录的数据库中，每条记录包含300个SNP的50个SNP的查询，需要大约6秒。
2017-03-04 cs.CR
Audita: A Blockchain-based Auditing Framework for Off-chain Storage
云计算改变了我们管理和存储数据的方式。今天，云存储服务为客户提供了一个基础设施，使他们能够方便地在线存储，复制和保护数据。然而，这些新功能也带来了局限性，例如缺乏透明度，权力下放有限，以及隐私和安全方面的挑战。而且，随着对更敏捷、私有和安全的数据解决方案的需求继续呈指数级增长，重新思考当前的云存储结构对企业来说至关重要。通过利用和构建区块链的独特属性，包括不变性，数据元素级别的安全性，分布式（无单点故障），我们开发了一个解决方案原型，允许数据可靠地存储，同时通过区块链进行安全保护，具有防篡改可验证性。结果，Audita是一个灵活的解决方案，可确保数据保护，并解决可扩展性和隐私等挑战。Audita通过一个由参与者组成的增强区块链网络工作，其中包括存储节点和区块创建者。此外，它还提供了一个自动和公平的质疑系统，以确保数据的分布和可靠性和可证明性。虽然原型是基于Quorum构建的，但解决方案框架可以与任何区块链平台一起使用。其好处是建立一个系统，随着企业的数据需求而增长，同时通过激励和解决审计和外包等问题继续建立网络。
2020-07-03 cs.CR
An Overview on Data Security in Cloud Computing
云计算是指通过互联网按需使用计算机资源作为服务。它主要是基于数据和应用程序外包，传统上存储在用户的计算机上，由第三方拥有，管理和管理的远程服务器（数据中心）。本文对云计算中的数据安全问题进行了综述。其目的是突出云环境提出的与数据安全相关的主要问题。为了做到这一点，这些问题被分为三类：1-与传统基础设施相比，由单一云特征引起的数据安全问题，2-由云计算中的数据生存周期（存储，使用和传输数据）引起的数据安全问题，3-与数据安全属性（机密性，完整性和可用性）相关的数据安全问题。对于每个类别，都强调了用于保护云中数据的常见解决方案。
2018-12-21 cs.CR
Review of MANETS Using Distributed Public-key Cryptography
确保安全性是不容易做到的事情，因为网络安全的许多需求与移动网络的需求相冲突，主要是因为移动设备的性质（例如，低功耗、低处理负载）。安全分布式密钥协商的研究具有重要的理论和实际意义。利用分布式公钥密码学与移动自组织网络和各种协议相结合来保证移动自组织网络的安全，对于在开放的分布式环境中实现安全通信是必不可少的。
2014-05-01 cs.CR cs.NI
Quantum-Secure Certificate-Less Conditional Privacy-Preserving Authentication for VANET
针对后量子时代VANET中基于格的认证方案存在的主密钥泄露与密钥托管问题，本文提出首个量子安全无证书条件隐私保护认证方案，在保持系统整体效率的同时实现了可证明安全与高性能。
2024-03-20 cs.CR
Silca: Singular Caching of Homomorphic Encryption for Outsourced Databases in Cloud Computing
针对云计算外包数据库中同态加密的性能瓶颈，提出Silca和SilcaZ两种优化方法，利用单一缓存与模运算降低开销并保障密集型操作适用性，在七个真实数据集上表现优于现有方案。
2023-06-26 cs.CR
Lockbox -- A Zero Trust Architecture for Secure Processing of Sensitive Cloud Workloads
Microsoft Corporation（微软公司）
Lockbox 是一种零信任架构，用于安全处理敏感云工作负载，通过显式信任验证、强隔离和基于策略的执行，确保敏感数据的安全性和可控性。
2026-03-09 cs.CR cs.DC cs.SE
