Enabling Secure Database as a Service using Fully Homomorphic Encryption: Challenges and Opportunities
至少在过去的十年里，数据库社区一直在努力查询加密数据，这将使安全的数据库作为服务解决方案。密码学界最近（2009年）的一项突破与全同态加密（FHE）有关，表明对加密数据的任意计算是可能的。然而，成功地采用FHE进行查询处理仍然是一个遥远的梦想，并且必须解决许多挑战。一个挑战是如何执行加密数据的代数查询处理，其中我们产生加密的中间结果，并且可以组合对加密数据的操作。在本文中，我们描述了加密数据的代数查询处理的解决方案，还概述了其他几个需要解决的挑战，同时还描述了可以从数据库社区查询加密数据的十年工作中吸取的教训。
2013-02-11 cs.CR cs.DB
Pushing the Limits of Encrypted Databases with Secure Hardware
加密数据库已经被研究了10多年，并迅速成为云计算的关键技术。现有技术的当前状态是使用属性保持加密技术（例如，确定性加密）以保护数据的机密性并同时支持查询处理。不幸的是，这些技术有许多局限性。最近，可信计算平台（例如，英特尔SGX）已经成为实现加密数据库的替代方案。本文展示了该技术的一些漏洞和局限性，但也展示了如何最好地利用它来提高机密性，功能性和性能。
2018-09-07 cs.CR cs.DB
Using In-Memory Encrypted Databases on the Cloud
将数据存储在云中会带来许多隐私问题。处理它们的一种方法是通过本地集中同步存储支持云上的数据复制和分发。在本文中，我们建议使用一个内存中的关系数据库管理系统与行级数据加密授予和撤销访问权分布式数据。这种类型的解决方案在传统的RDBMS中很少采用，因为它需要几个复杂的步骤。在本文中，我们专注于测试系统的实现和基准测试，这表明我们简单而有效的解决方案克服了大多数问题。
2011-09-16 cs.CR cs.DB cs.DC
ShieldDB: An Encrypted Document Database with Padding Countermeasures
在目前的实践中，我们的数据存储的安全性被低估了，这导致了许多大规模的数据泄露。为了改变这一现状，本文提出了一种加密文档数据库ShieldDB的设计. ShieldDB采用了可搜索的加密技术，以保留加密文档的搜索功能，而不会对其可扩展性产生太大影响。然而，仅仅意识到这样一个理论上的原语就会受到现实世界的威胁，在现实世界中，知识渊博的对手可以利用泄漏（也称为对数据库的访问模式）来破坏所声称的对数据机密性的保护。为了解决实际部署中的这一挑战，ShieldDB设计了定制的填充对策。与以前的工作不同，我们的目标是一个更现实的对抗模型，其中数据库不断更新，对手可以在一个（或多个）任意时间间隔监视它。ShieldDB的填充策略确保对数据库的访问模式始终是模糊的。此外，ShieldDB还提供了其他高级功能，包括转发隐私、重新加密和刷新，以进一步提高其安全性和效率。我们展示了ShieldDB的完整实现，并对Azure Cloud进行了深入的评估。
2021-11-06 cs.CR
Secure k-Anonymization over Encrypted Databases
数据保护算法对于支持促进数据共享和数据货币化的现代业务需求正变得越来越重要。摘要数据共享是实现数据共享的重要步骤。一些组织利用第三方来存储和管理数据。然而，第三方通常不被信任来存储明文个人和敏感数据;数据加密被广泛采用，以防止有意和无意地读取个人/敏感数据。传统的加密方案不支持对密文的操作，因此对加密数据集进行匿名化对于当前的方法是不可行的。本文探讨了利用同态加密在加密数据集上实现隐私保护数据发布工作流的可行性和深度。我们演示了如何实现唯一性发现，数据屏蔽，差分隐私和K-匿名加密数据需要零知识的原始值。我们证明了我们的方法所遵循的安全协议提供了强有力的保证，对推理攻击。最后，我们通过实验证明了我们的数据发布工作流组件的性能。
2021-08-10 cs.CR
Data Inference from Encrypted Databases: A Multi-dimensional Order-Preserving Matching Approach
由于对数据隐私的日益关注，数据库在存储在不受信任的服务器上之前被加密。为了实现对加密数据的搜索操作，已经提出了可搜索的加密技术。代表性方案使用保序加密（OPE）来支持对加密数据库的高效布尔查询。然而，最近的工作表明，从OPE-encrypted数据库中推断明文数据的可能性，仅仅使用保序约束，或与具有类似频率分布的辅助明文数据集相结合。到目前为止，这种攻击的有效性仅限于一维密集数据（来自域的大多数值都是加密的），但在高维数据集上实现它仍然具有挑战性（例如，空间数据），这些数据通常在本质上是稀疏的。本文首次研究了对多维加密数据库（二维加密数据库是一个特例）的数据推断攻击。我们制定它作为一个2-D的顺序保持匹配问题，并探讨未加权和加权的情况下，前者最大限度地使用仅顺序信息匹配的点的数量，后者进一步考虑具有相似频率的点。我们证明了该问题是NP-难的，然后提出了一个贪心算法，以及一个多项式时间算法的近似保证。在模拟数据集和真实数据集上的实验结果表明，与以往的一维匹配算法相比，该算法的数据恢复率有了显著提高。
2020-01-23 cs.CG cs.CR cs.DB
SecSkyline: Fast Privacy-Preserving Skyline Queries over Encrypted Cloud Databases
众所周知的云计算的好处刺激了数据库服务外包的流行，人们可以求助于云来方便地存储和查询数据库。随着这种流行趋势的到来，数据隐私受到了威胁，因为云可以访问可能包含敏感信息（如医疗或金融数据）的数据库和查询。已经提出了大量用于查询加密数据库的工作，其中主要集中在安全关键字搜索上。在本文中，我们而是专注于支持安全的天际线查询处理加密外包数据库，在那里做了很少的工作。天际线查询是一种高级数据库查询，对于多准则决策系统和应用程序非常重要。我们提出了SecSkyline，一个新的系统框架，建立在轻量级密码学的快速隐私保护天际线查询。SecSkyline不仅为外包数据库、查询和结果的内容机密性提供了强有力的保护，而且还为可能导致间接数据泄漏的数据模式提供了强有力的保护，例如数据点之间的支配关系和搜索访问模式。大量的实验表明，SecSkyline是大大优于国家的最先进的查询延迟，高达813 $\times$的改善。
2022-11-03 cs.CR cs.DB
Designing a Bit-Based Model to Accelerate Query Processing Over Encrypted Databases in Cloud
数据库用户已经开始转向使用云计算作为服务，因为它以合理的价格提供计算和存储需求。然而，对于大多数用户来说，隐私问题起着重要作用，因为一旦他们的数据被外包，他们就无法控制数据访问，特别是如果云提供商对他们的数据感到好奇。数据加密是解决隐私问题的有效方法，但对加密数据执行查询是一个需要注意的问题。在这项研究中，我们引入了一个基于位的模型，在云上的加密数据库上执行不同的关系代数运算符，而无需解密数据。为了加密数据，我们使用随机加密算法（高级加密标准-CBC）来提供最大的安全级别。这个想法是基于将属性分类为敏感和非敏感，其中只有敏感属性被加密。对于每个敏感属性，表所有者预先定义了可能的分区域，在加密之前，元组将在该分区域上被编码成位向量。我们将位向量存储在云中加密表中的附加列中。我们使用这些位来检索特定查询的候选加密记录的一部分。我们实现并评估了我们的模型，发现所提出的模型是可行的，成功地将检索到的加密记录的范围最小化到整个表中的加密记录集的30%以下。
2020-01-10 cs.CR cs.DB
Parallel Vectorized Algebraic AES in MATLAB for Rapid Prototyping of Encrypted Sensor Processing Algorithms and Database Analytics
网络传感器系统和网络数据库的使用越来越多，导致人们越来越有兴趣将加密直接纳入传感器算法和数据库分析。MATLAB是传感器算法快速原型设计的主要工具，具有广泛的数据库分析功能。高层次和高性能的伽罗瓦域数学环境的出现，使加密算法能够简洁有效地表达。本文利用MATLAB通信工具箱中的Galois域原语，实现了一种基于第一原理数学的高级加密标准（AES）模式。由此产生的实现需要比标准AES实现少100倍的代码，并提供了对许多设计目的有效的速度。并行版本在单个节点上实现了与原生OpenSSL相当的速度，并且足以用于许多传感器处理算法和数据库分析的实时原型设计。
2015-06-29 cs.CR cs.DS
Lightweight and Secure Two-Party Range Queries over Outsourced Encrypted Databases
由于云计算的许多好处，实体可能希望将其数据及其相关的分析任务外包给云。当数据敏感时，将加密数据外包给云是符合实体利益的;然而，这限制了可以在云端执行的操作类型。特别是，评估对存储在云上的加密数据的查询，而无需实体执行任何计算，也无需对数据进行解密，这将成为一个非常具有挑战性的问题。在本文中，我们提出了解决方案，进行范围查询外包加密数据。现有的方法会将有价值的信息泄露到云端，这可能会违反底层加密方案的安全保证。通常，用于评估范围查询的主要安全原语是加密整数的安全比较（SC）。然而，我们观察到，现有的SC协议不是很有效。为此，我们首先提出了一种新的SC方案，采取加密的整数和输出加密的比较结果。我们的经验表明，它的实际优势，目前国家的最先进的。然后，我们利用建议的SC计划，构建两个新的安全范围查询协议。我们的协议保护数据的机密性，隐私的用户的查询，并保持加密数据的语义安全性，因此，他们比现有的协议更安全。此外，我们的第二个协议是轻量级的，在用户端，它可以允许授权用户使用任何设备与有限的存储和计算能力来执行范围查询外包加密数据。
2014-01-15 cs.CR
BigFoot: Exploiting and Mitigating Leakage in Encrypted Write-Ahead Logs
现代数据库和数据仓库系统将查询处理和持久存储分开。存储系统具有特殊的错误和安全漏洞，因此仅危及存储的攻击是一个现实的威胁。在本文中，我们表明，单独的加密是不足以保护数据库从受损的存储。使用MongoDB WiredTiger作为一个具体的例子，我们证明了对持久预写日志的加密写入的大小可以揭示有关MongoDB应用程序的输入和活动的敏感信息。然后，我们设计，实施和评估大脚，WAL修改，减轻大小泄漏。
2021-11-29 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
Practical Volume-Based Attacks on Encrypted Databases
近年来，人们对加密数据库（如不经意协议）的强安全原语越来越感兴趣，这些原语隐藏了查询执行的访问模式，只显示结果的数量。然而，最近的工作表明，即使是体积泄漏也可以重建数据库中的整个列。然而，现有的攻击依赖于一组在实践中不切实际的假设：例如，它们（i）需要用户发出大量查询，或者（ii）假设查询或底层数据的某些分布（例如，查询是随机均匀分布的，或者数据库不包含缺失值）。在这项工作中，我们提出了新的攻击，以恢复个人用户查询的内容，假设没有泄漏的系统，除了结果的数量，并避免上述限制的假设。与以前的攻击不同，我们的攻击只需要用户发出一个查询来恢复关键字。此外，我们的攻击没有对发出的查询或底层数据的分布做出任何假设。相反，我们的关键见解是利用现实世界应用程序的行为。我们首先调查了11个应用程序，以确定攻击者可以利用的两个关键特征：（i）文件注入，和（ii）自动查询重放。我们提出的攻击，利用这两个属性与卷泄漏，独立于任何加密的数据库系统的细节。随后，我们通过模拟服务器端对手对真正的Gmail Web客户端进行攻击。我们对Gmail的攻击在几分钟内就完成了，这证明了我们技术的可行性。我们还提出了三个辅助攻击的情况下，采用某些缓解策略。
2020-08-15 cs.CR
A Secure Database System using Homomorphic Encryption Schemes
云计算作为一种有吸引力的解决方案出现，可以委托存储和处理机密数据。然而，这种系统会遇到几个安全风险，因为安全加密的数据在处理之前应该被解密。因此，解密的数据容易被读取和更改。因此，自1978年RSA加密方案发表以来，处理加密数据一直是一个研究课题。本文提出了一种基于同态加密方案的关系数据库系统，以保护数据的完整性和机密性。我们的系统在加密数据上执行SQL查询。我们测试了我们的系统与最近开发的同态方案，使执行的算术运算的密文。我们表明，所提出的系统执行准确的SQL操作，但其性能阻碍了该系统的实际实施。
2015-12-11 cs.CR
Secure Computation over Encrypted Databases
本文揭示了对安全k-近邻计算方案中密钥机密性的攻击，证明查询用户可提取密钥并恢复明文数据，进而提出增强加密方案以抵御此类攻击。
2023-08-05 cs.CR
NSHEDB: Noise-Sensitive Homomorphic Encrypted Database Query Engine
UC Riverside（加州大学河滨分校）；Meta
NSHEDB通过字级分层同态加密和噪声感知查询计划器，实现了高效安全的同态加密数据库查询，显著提升性能并减少存储需求。
2026-02-27 cs.CR cs.DB
d-DSE: Distinct Dynamic Searchable Encryption Resisting Volume Leakage in Encrypted Databases
针对加密数据库DSE中的卷泄露问题，提出去重动态可搜索加密d-DSE及BF-SRE方案，在保持实用计算性能的同时显著降低通信开销。
2024-03-02 cs.CR
Query Processing Performance and Searching Over Encrypted Data By Using An Efficient Algorithm
数据是当今动态运营组织及其业务的核心资产。这些数据通常存储在数据库中。一个主要的考虑因素是数据的安全性，从未经授权的访问和入侵者。数据加密是数据库中数据安全的一个强有力的选择，特别是在那些安全风险很高的组织中。但是存在性能下降的潜在缺点。当我们对数据库进行加密时，我们应该在安全性和高效的查询处理之间做出妥协。本文的工作试图填补这一空白。它允许用户直接查询加密的列，而无需解密所有记录。它提高了系统的性能。该算法在范围和模糊匹配查询的情况下工作得很好。
2013-08-21 cs.CR cs.DB
FHE-SQL: Fully Homomorphic Encrypted SQL Database
FHE-SQL提出一种全同态加密数据库系统，在加密状态下执行通用SQL查询，消除泄漏渠道，无需可信硬件，并通过间接架构降低密文开销，实现端到端隐私保护。
2025-10-17 cs.CR cs.DB
PPMI: Privacy-Preserving LLM Interaction with Socratic Chain-of-Thought Reasoning and Homomorphically Encrypted Vector Databases
Seoul National University（首尔国立大学）；Stanford University（斯坦福大学）；NVIDIA（英伟达）；University of Washington（华盛顿大学）
本文提出PPMI框架，通过苏格拉底式思维链推理与同态加密向量数据库，将任务在不可信的强LLM与本地弱模型间分解，在不泄露隐私的前提下实现了优于单独使用强模型的性能。
2025-11-01 cs.AI cs.CR
DP-Sync: Hiding Update Patterns in Secure Outsourced Databases with Differential Privacy
在本文中，我们介绍了一种新的类型的泄漏与现代加密数据库称为更新模式泄漏。我们形式化的定义和安全模型的DP同步DP更新模式。我们还提出了框架DP-Sync，它扩展了现有的加密数据库计划DP同步DP更新模式。DP-Sync保证外包数据结构上的整个数据更新历史受到差分隐私的保护。这是通过实施差异私有策略来实现的，该策略规定了数据所有者对本地数据的同步。
2021-04-07 cs.CR cs.DB
PrivGenDB: Efficient and privacy-preserving query executions over encrypted SNP-Phenotype database
可搜索对称加密（SSE）已被用于保护基因组数据的机密性，同时提供对基因组数据序列的子串搜索和范围查询，但尚未研究用于保护单核苷酸多态性（SNP）-表型数据。在这篇文章中，我们提出了一个新的模型，PrivGenDB，用于安全地存储和有效地进行不同的查询基因组数据外包给一个诚实但好奇的云服务器。为了实例化PrivGenDB，我们使用SSE来确保机密性，同时对加密的基因组数据、表型和个人的其他信息进行不同类型的查询，以帮助分析师/临床医生进行分析/护理。据我们所知，PrivGenDB构建是第一个基于SSE的方法，通过加密确保共享SNP表型数据的机密性，同时使计算/查询过程高效且可扩展，用于生物医学研究和护理。此外，它支持对基因组数据的各种查询类型，包括计数查询，布尔查询和k '-out-k匹配查询。最后，PrivGenDB模型处理包含基因型和表型的数据集，它还支持存储和管理其他元数据，如性别和种族。在具有5，000条记录和1，000个SNP的数据集上的计算机评估表明，计数/布尔查询和超过40个SNP的k中取k匹配查询分别花费约4.3s和86.4μs，优于现有方案。
2021-06-30 cs.CR
Spontaneous expression classification in the encrypted domain
Loughborough University（拉夫堡大学）；City University London（伦敦城市大学）
迄今为止，大多数面部表情分析都是基于姿势图像数据库的，并且在无法保护表情被识别的主体的身份的情况下进行。在本文中，我们提出并实现了一个系统，用于分类面部表情的图像在加密域的基础上的Paillier密码系统实现的Fisher线性判别分析和k-近邻（FLDA + kNN）。我们目前的实验结果进行了最近开发的自然可见光和红外面部表情（NVIE）数据库的自发图像。据我们所知，这是第一个允许远程服务器代表客户端识别加密的自发面部表情的系统。
2014-03-14 cs.CR cs.CV
A Survey on Property-Preserving Database Encryption Techniques in the Cloud
该综述针对云外包关系型数据库加密后丢失查询所需属性的问题，梳理了从Caesar加密到mOPE等各类属性保留加密技术，介绍其应用方法并明确特性。
2023-12-19 cs.CR cs.DB
Encrypted Federated Search Using Homomorphic Encryption
本文提出一种基于同态加密的隐私保护联邦搜索系统，使执法机构能在不解密数据的情况下跨分布式加密犯罪数据库执行查询，并集成CKKS与BFV方案以兼顾实时性、安全性和可扩展性。
2025-05-05 cs.CR
HULK: An Efficient Algorithm for Enabling Fast Bulk Bitwise Operations on Homomorphically Encrypted Data
ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）；NTNU（挪威科技大学）；CISPA（蔡斯安全研究中心）
针对同态加密数据上批量按位运算延迟高、数据量大的问题，提出HULK算法，通过低成本同态加法和指示多项式实现快速运算，在13个端到端应用中最高提升性能7.26倍。
2026-10-13 cs.AR cs.CR cs.DC
ZeroDB white paper
ZeroDB是一个端到端的加密数据库，使客户端能够在不向数据库服务器暴露加密密钥或明文数据的情况下对加密数据进行操作（搜索，排序，查询和共享）。熟悉的客户端-服务器架构没有改变，但查询逻辑和加密密钥被推到客户端。由于服务器无法洞察数据的性质，因此消除了数据通过服务器端数据泄露而暴露的风险。即使服务器被成功渗透，攻击者也无法访问明文数据，也无法从磁盘或RAM快照中获得任何有用的信息。ZeroDB提供了端对端加密，同时保持了现代数据库所期望的大部分功能，如全文搜索、排序和范围查询。此外，ZeroDB使用代理重新加密和/或增量密钥技术来实现加密数据的安全、精细共享，而无需向服务器公开密钥，也无需在数据库用户之间共享相同的加密密钥。
2016-03-08 cs.CR cs.DB
Identification with Encrypted Biometric Data
生物特征识别技术使人类身份识别成为可能，具有生物特征的样本和相关的数据库。传统的身份识别技术导致隐私问题。本文介绍了一种新的方法来识别一个人使用他的生物特征在一个加密的方式。我们的构造结合了Bloom Filters与Storage和Locality-Sensitive Hashing。我们应用这种容错方案，在汉明空间，以实现生物识别的一种有效的方式。这是第一个非平凡的识别计划处理future和加密数据。
2009-09-07 cs.CR
BlindexTEE: A Blind Index Approach towards TEE-supported End-to-end Encrypted DBMS
针对云应用数据隐私与加密后DBMS查询效率下降的问题，提出在SEV-SNP可信执行环境中运行的BlindexTEE组件，通过构建盲索引实现端到端加密下的高效查询，经MySQL测试验证了其实用性与不同场景下的开销范围。
2024-11-04 cs.CR
Efficient Strong Privacy-Preserving Conjunctive Keyword Search Over Encrypted Cloud Data
可搜索对称加密（SSE）支持对外包对称加密数据的关键字搜索。动态可搜索对称加密（DSSE）是SSE的一种变体，它进一步支持数据更新。大多数DSSE工程与合取关键字搜索主要考虑前向和后向隐私。理想情况下，服务器应该只学习涉及合取中所有关键字的结果集。然而，现有的计划遭受关键字对结果模式（KPRP）泄漏，揭示了部分结果集包含两个查询关键字。我们提出了第一个DSSE计划，以解决上述问题，实现强大的隐私保护合取关键字搜索。具体来说，我们的方案可以保持前向和后向隐私，并消除KPRP泄漏，提供更高的安全性。在几个现有的方案中，搜索的复杂性与存储在数据库中的文档的数量成比例。然而，我们的方案的复杂性与连接中最不频繁的关键字的更新频率成比例，这比整个数据库的大小要小得多。此外，我们设计了一个最不频繁的关键字获取协议，以减少客户端之间的频繁交互。最后，我们分析了我们的方案的安全性和评估其性能的理论和实验。实验结果表明，该方案具有较强的隐私保护能力和效率.
2022-09-22 cs.CR
Homomorphic Evaluation of Database Queries
同态加密是一种能够对加密数据进行计算的加密方法。这具有广泛的现实世界分支，例如能够盲目计算发送到远程服务器的搜索结果，而不会泄露其内容。本文讨论了如何使用同态加密方案来保证数据库搜索查询的安全。我们提出了一种新的数据库搜索技术，可以使用基于环的全同态加密方案提出的Braserski。
2016-06-10 cs.CR
An Efficiently Searchable Encrypted Data Structure for Range Queries
在CCS 2015上，Naveed等人首次提出了对高效可搜索加密的攻击，例如确定性和保序加密。这些明文猜测攻击在随后的工作中得到了进一步改进，例如Grubbs等人在2016年。这种密码分析对于加深我们对安全模型含义的理解至关重要。在本文中，我们提出了一个有效的搜索，加密的数据结构，可证明对这些甚至更强大的选择明文攻击是安全的。我们的数据结构支持具有线性空间复杂度的并行时间搜索。我们的数据结构的索引可以用于通过标准比较进行搜索，因此允许对现有数据库管理系统进行简单的改造。我们实现了我们的计划，并表明其搜索时间开销仅为10毫秒相比，非安全搜索。
2017-09-27 cs.CR
Differentially Private Learned Indexes
Indiana University（印第安纳大学）；UMass Dartmouth（马萨诸塞大学达特茅斯分校）；Binghamton University（宾汉姆顿大学）
针对加密数据库中传统差分隐私索引存储成本高的问题，提出结合学习型索引构建更紧凑的差分隐私索引，在保障隐私的同时提升查询效率。
2024-10-28 cs.CR cs.DB cs.LG
Equi-Joins Over Encrypted Data for Series of Queries
加密提供了一种保护外包给DBMS提供商的数据的方法，例如，在云端但是，对加密数据执行数据库操作需要专门的加密方案，这些加密方案需要仔细平衡安全性和性能。在本文中，我们提出了一种新的加密方案，可以有效地执行equi-joins加密数据具有更好的安全性比国家的最先进的。特别是，我们的加密方案减少泄漏到平等的行匹配的选择标准，只揭示了传递封闭的泄漏的总和，每个查询在一系列的查询。我们的加密方案是可证明安全的。我们实现了我们的加密方案，并在TPC-H基准测试的数据集上对其进行了评估。
2021-03-10 cs.CR cs.DB
Augmenting Encrypted Search: A Decentralized Service Realization with Enforced Execution
可搜索对称加密（SSE）允许数据所有者以私有方式将加密数据库外包给远程服务器，同时保持选择性搜索的能力。到目前为止，大多数现有的解决方案都集中在诚实但好奇的服务器上，而针对恶意服务器的安全设计还没有引起足够的重视。一些最近的作品试图构建可验证的SSE，使数据所有者验证搜索结果的完整性。然而，这些验证机制高度依赖于特定的SSE方案，并且不能支持复杂的查询。需要一种通用的验证机制，可以应用于所有SSE方案。在这项工作中，我们不是集中在中央服务器上，而是探索智能合约的潜力，这是一种新兴的基于区块链的分散技术，并构建分散的SSE方案，数据所有者可以放心地接收正确的搜索结果，而不必担心恶意服务器的潜在错误行为。我们研究了公共和私有区块链环境，并提出了两种在安全性和效率之间进行权衡的设计。为了更好地支持实际应用，SSE的多用户设置进行了进一步研究，其中数据所有者允许认证用户在共享文档中搜索关键字。我们实现了我们的两个设计的原型，目前的实验和评估，以证明我们的分散SSE计划的实用性。
2019-09-20 cs.CR cs.DC
Encrypted Semantic Communication Using Adversarial Training for Privacy Preserving
语义通信是基于共享的背景知识来实现的，但是共享机制存在隐私泄露的风险。在这封信中，我们提出了一个加密的语义通信系统（ESCS）的隐私保护，它结合了通用性和机密性。通用性体现在所提出的ESCS的所有网络模块都基于共享数据库进行训练，这适合于实际场景中的大规模部署。同时，通过对称加密来实现机密性。在对抗训练的基础上，设计了一种对抗加密训练方案，以保证加密和非加密模式下语义通信的准确性。实验结果表明，无论语义信息是否加密，采用对抗加密训练方案的ESCS都能表现良好。攻击者很难从被窃听的消息中重建出原始的语义信息。
2022-09-19 cs.CR cs.IT math.IT
Privacy-preserving Searchable Databases with Controllable Leakage
Searchable Encryption（SE）是一种允许云服务提供商（CSP）在不了解查询和记录内容的情况下搜索加密数据集的技术。近年来，已经提出了许多SE方案来保护外包数据不受CSP的影响。不幸的是，它们中的大多数都泄漏了敏感信息，CSP仍然可以通过安装基于泄漏的推断攻击，如计数攻击和文件注入攻击，推断查询和记录的内容。在这项工作中，首先，我们定义的泄漏在可搜索的加密数据库和分析如何泄漏是利用现有的泄漏为基础的攻击。其次，我们提出了一种基于多云的隐私保护关系数据库动态对称SE（SSE）方案（P-McDb）。P-McDb具有最小的泄漏，这不仅确保了查询和记录的机密性，而且还保护了CSP的搜索，访问和大小模式。此外，P-McDb确保数据库的前向和后向隐私。因此，P-McDb可以抵抗现有的基于泄漏的攻击，例如，主动文件/记录注入攻击。我们给出了安全定义和分析，以显示P-McDb如何隐藏上述模式。最后，我们实现了一个P-McDb的原型，并使用TPC-H基准数据集对其进行了测试。我们的评估结果表明，P-McDb的可行性和实际效率。
2019-09-26 cs.CR
Enc2DB: A Hybrid and Adaptive Encrypted Query Processing Framework
针对云数据库中的密文查询问题，本文提出 Enc2DB 混合自适应框架，结合密码学与 TEE 动态选择执行路径，并设计兼容优化器的密文索引，TPC-C 实验显示其性能优于现有方案。
2024-04-10 cs.CR cs.DB
DiCE -- A Data Encryption Proxy for the Cloud
针对云外包数据库加密后丢失查询所需属性的问题，研究人员开发了支持多种加密算法的JDBC驱动DiCE，可透明加解密SQL查询，搭配Dice信息客户端实现操作追踪，且性能开销可被网络等因素大幅抵消。
2023-10-09 cs.CR cs.DB
Secure Multilayer Perceptron Based On Homomorphic Encryption
在这项工作中，我们提出了一个外包的安全多层感知器（SMLP）计划，在训练和分类阶段确保数据和模型的隐私和机密性。更清楚地说，这个SMLP：i）可以由云服务器基于用户先前以同态加密形式外包的数据来训练; ii）其参数是同态加密的，从而不给出云的线索;以及iii）其还可以用于对由用户发送的新的加密数据进行分类，用户向其返回加密的加密分类结果。这个计划的独创性有三个方面。据我们所知，它是第一个多层感知器（MLP）在同态加密数据的训练阶段没有收敛问题。它不需要服务器和用户之间的额外通信。它是基于整流线性单元（ReLU）激活函数，我们确保没有近似与实际SMLP解决方案。为此，我们利用两个半诚实的非串通服务器。在一个用Paillier密码系统加密的二进制数据库上进行的实验结果证明了我们方案的整体性能及其收敛性。
2018-06-07 cs.CR
A Note on Efficient Privacy-Preserving Similarity Search for Encrypted Vectors
针对FHE加密向量相似性搜索开销过大的问题，本文提出仅用AHE计算内积相似性，避免密文乘法与自举，并分析误差与安全性。
2025-02-20 cs.CR
Lightweight, Practical Encrypted Face Recognition with GPU Support
LG Electronics（LG电子）；Universidade de São Paulo（圣保罗大学）；Next-Generation Computing Research Lab, CTO, LG Electronics（LG电子CTO下一代计算研究实验室）
针对加密人脸识别中计算和内存开销高的问题，提出BSGS-Diagonal算法和GPU优化内核，实现快速、低内存的相似度计算，显著减少旋转密钥数量并提升运行时性能。
2026-09-24 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
A Quantum-based Database Query Scheme for Privacy Preservation in Cloud Environment
针对云数据库查询中的双方隐私与通信开销问题，提出结合不经意传输、oracle、改进Grover迭代和偏移加密的量子查询方案，并验证其正确性、隐私性与效率。
2020-02-01 cs.CR quant-ph
How Query Distribution Knowledge Breaks Multidimensional Encrypted Range Queries, With Guarantees
George Mason University（乔治梅森大学）；Yale University（耶鲁大学）
本文展示如何结合查询分布知识与访问模式泄露打破多维加密范围查询，并提供保证。通过LAMa框架，无需后处理或数据注入，实现任意维度的明文坐标重建，且提供严格的理论保证。
2026-05-07 cs.CR
SEC-NoSQL: Towards Implementing High Performance Security-as-a-Service for NoSQL Databases
在过去的几年中，大数据的爆炸式增长促使云基础设施提供基于云的数据库服务，作为存储和处理大量数据的经济、高效和可扩展的解决方案。因此，NoSQL数据库变得越来越受欢迎，因为它们与其他关系数据库相比具有更好的性能和高可扩展性的固有特性。然而，在这种部署架构中，信息存储在公共云中，保护敏感数据仍然是一个主要问题。由于数据所有者在基于云的数据库解决方案中无法完全控制其敏感数据，因此许多组织不愿意采用数据库即服务（DBaaS）解决方案。最近的一些工作通过引入额外的层来提供加密数据的加密机制来解决这个问题，但是，这些方法更具体，需要对其进行适当的评估，以确保在基于云的生产环境中处理大量数据时，它们是否可以实现高性能和可扩展性。本文提出了一个实用的系统设计和实现，提供安全的NoSQL数据库（SEC-NoSQL）的服务，同时支持执行加密数据的查询，保证系统性能水平。提出了几种不同的实现模型，并使用YCSB基准考虑大量的客户端同时处理的性能进行评估。实验结果表明，我们的设计适合加密数据，同时保持了高性能和可扩展性。此外，为了将我们的解决方案部署为基于云的服务，还包括建立服务级别协议（SLA）的实用指南。
2021-07-04 cs.CR cs.DB
Lattice-based IBE with Equality Test Supporting Flexible Authorization in the Standard Model
支持灵活授权的基于身份的相等性测试加密（IBEET-FA）允许对两个密文的底层消息进行相等性测试，同时通过允许用户（身份）控制他们的密文与其他人的比较来加强隐私保护。IBEET本身具有广泛的有用的应用领域，例如加密数据的关键字搜索、用于有效加密数据管理的数据库分区、个人健康记录系统和加密电子邮件系统中的垃圾邮件过滤。灵活的授权将加强IBEET的隐私保护。在本文中，我们提出了一个有效的IBEET-FA系统的基础上的学习与错误（LWE）问题的难度的建设。我们的安全证明在标准模型中成立。
2020-10-26 cs.CR
A Secure and Privacy-Friendly Logging Scheme
针对审计追踪日志易遭攻击者破坏、企业需满足GDPR合规要求的问题，提出一种将加密记录存入不可篡改数据库的审计追踪方案，保障记录永久安全留存并实现合规。
2024-05-18 cs.CR cs.DC
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
Efficient Privacy-Preserving Retrieval Augmented Generation with Distance-Preserving Encryption
College of Computing and Data Science（计算与数据科学学院）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
ppRAG通过CAPRISE加密技术，在不可信云环境中实现高效隐私保护的检索增强生成，提升隐私和效率，适用于资源受限用户。
2026-01-18 cs.AI cs.CR
Genomic Encryption of Biometric Information for Privacy-Preserving Forensics
DNA指纹是法医学中人类识别的基石，其中来自个体的高度多态性短串联重复序列（STR）与DNA数据库进行比较。这对数据库中具有DNA图谱的个人带来了重大的隐私风险，因为恶意攻击者可能会访问数据并将其滥用于次要目的。在本文中，我们提出了一种新的加密框架，用于联合加密基于DNA的指纹（STR）与其他生物特征数据，例如，面部图像，这样的STR和生物特征信息的个人透露，只有当一个积极的匹配被发现，即STR作为解密密钥。具体地，当使用数据库中的个体的STR序列对加密数据库执行搜索时，完美匹配生成个体的面部图像和/或其他生物特征，而缺乏匹配返回空结果。通过使用唯一的STR生成的密钥联合加密DNA指纹和其他生物特征，我们的方法确保了加密信息的完美隐私，仅解密与查询匹配的STR的记录。这保护了同一数据库中其他个人的信息。所提出的方法还可以用于在法医学之外的场景中安全地认证个人或生物材料的身份，包括跟踪用于临床遗传学和细胞疗法的样本的身份。
2021-03-26 cs.CR q-bio.GN
Ember: A Serverless Peer-to-Peer End-to-End Encrypted Messaging System over an IPv6 Mesh Network
School of Computing, Edinburgh Napier University（爱丁堡纳皮尔大学计算学院）；School of Computing, De Montfort University（德蒙福特大学计算学院）
本文提出Ember，一种无服务器、点对点的端到端加密消息系统，基于IPv6网状网络，强调数据最小化和隐私保护。
2026-03-23 cs.CR
Compressed Oblivious Encoding for Homomorphically Encrypted Search
全同态加密（FHE）为安全搜索提供了一个简单、有吸引力的框架。与其他安全搜索系统相比，不需要昂贵的设置过程;客户端只需将加密的数据库上传到服务器就足够了。提供机密性是因为服务器只对加密的查询和记录进行操作。而搜索功能由加密方案的完全同态来实现。因此，这一问题越来越受到研究者的关注。自从Akavia等人（CCS 2018）提出了一个在FHE加密数据上进行安全搜索的框架，并给出了一个名为SPiRiT的工作实现以来，已经提出了几种更有效的实现。在本文中，我们确定了这个框架的主要瓶颈，并展示了如何显着提高性能的FHE为基础的安全搜索。特别地，1.为了检索$\ell$匹配项，现有框架需要顺序地重复协议$\ell$次。在我们的新框架中，所有匹配项都在单个协议执行中并行检索。2. Wren等人的最新工作（CCS 2020）需要$O(n)$乘法来计算第一个匹配索引。我们的解决方案不需要同态乘法，而是只使用加法和标量乘法来编码所有匹配的索引。3.我们的实现和实验表明，获取16个匹配的记录，我们的系统提供了一个1800倍的速度比最先进的在获取查询结果，导致在一个26倍的速度为完整的搜索功能。
2021-09-16 cs.CC 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
