Comment on "Improved RSA Technique with Efficient Data Integrity Verification for Outsourcing Database in Cloud"
本文审查并指出了Neela和Kavitha提出的改进RSA加密算法（IREA）中私钥生成在数学上的错误，导致无法解密，并讨论了使其实现正确解密的修改方案。
2023-11-24 cs.CR
Securing Graph Neural Networks in MLaaS: A Comprehensive Realization of Query-based Integrity Verification
针对MLaaS中GNN易遭以模型为中心的攻击、传统验证方法失效的问题，本研究提出带随机化指纹节点的基于查询的完整性验证方案，适配两类GNN，可检测五种典型攻击，效率达基线2-4倍。
2023-12-13 cs.CR
GOAT: GPU Outsourcing of Deep Learning Training With Asynchronous Probabilistic Integrity Verification Inside Trusted Execution Environment
University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校）；Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心）
基于深度神经网络（DNN）的机器学习模型越来越多地部署在从自动驾驶汽车到COVID-19治疗发现等广泛应用中。为了支持学习DNN所需的计算能力，具有专用硬件支持的云环境已成为关键基础设施。然而，有许多完整性的挑战与外包计算。已经开发了各种方法来解决这些挑战，建立在可信执行环境（TEE）上。然而，没有现有的方法可以扩展到支持现实的完整性保护DNN模型训练，用于繁重的工作负载（深度架构和数百万个训练样本），而不会持续显著的性能冲击。为了减少纯TEE（完全完整性）和纯GPU（无完整性）之间的时间间隔，我们将所选计算步骤的随机验证与DNN超参数的系统调整（例如，窄的梯度裁剪范围），因此限制了攻击者显著地移动模型参数的能力，只要在其训练阶段没有选择该步骤用于验证。实验结果表明，新方法实现了比纯基于TEE的解决方案高2倍至20倍的性能改进，同时保证了非常高的完整性概率（例如，0.999）相对于最先进的DNN后门攻击。
2020-10-17 cs.CR cs.LG
Decentralized Firmware Integrity Verification for Cyber-Physical Systems Using Ethereum Blockchain
Tennessee Technological University（田纳西理工大学）
本文提出基于以太坊区块链的去中心化固件验证框架，通过智能合约存储固件哈希实现防篡改验证，实验验证其可靠性与低成本，适用于实际网络物理系统应用。
2026-01-13 cs.CR
Fingerprinting of Machines in Critical Systems for Integrity Monitoring and Verification
本文提出一种基于系统指纹识别的主动方法，通过在系统干净时捕获主机硬件、文件哈希和内核信息建立历史记录，并开发安全存储工具，以监控关键系统完整性并辅助追溯安全违规根因。
2024-12-21 cs.CR
SENTINEL: Stagewise Integrity Verification for Pipeline Parallel Decentralized Training
Pluralis Research（Pluralis研究院）
SENTINEL通过轻量级动量监控实现管道并行去中心化训练的分阶段完整性验证，支持在不信任环境中训练大规模LLM。
2026-03-03 cs.CR cs.DC cs.LG
QCIVET: A Quantum--Classical Pipeline Integrity Framework with Contract-Based Subtype Verification and Hash-Chained Audit Traces
Copenhagen School of Business (EK – Erhvervsakademi København)（哥本哈根商学院）；Department of Computer Engineering, Istanbul Gelisim University（伊斯坦布尔吉利什姆大学计算机工程系）
本文提出QCIVET框架，通过显式规范和哈希链审计轨迹验证混合流水线的语法和语义完整性，结合行为子类型理论和量子通道距离证明其正确性，并在真实处理器上验证了子类型分离协议。
2026-05-13 cs.CR quant-ph
VeriDL: Integrity Verification of Outsourced Deep Learning Services (Extended Version)
深度神经网络（DNN）由于其在许多领域的卓越性能而引人注目。深度学习即服务（DLaaS）范式使个人和组织（客户）能够将其DNN学习任务外包给基于云的平台。然而，DLaaS服务器可能由于各种原因（例如，拜占庭式的失败）。这引起了人们的严重关注，即如何验证由可能不受信任的DLaaS服务器训练的DNN模型是否确实正确。为了解决这个问题，在本文中，我们设计了VeriDL，这是一个支持DLaaS范式中DNN模型的有效正确性验证的框架。VeriDL的核心思想是设计一个DNN模型训练过程的小规模加密证明，它与模型相关联并返回给客户端。通过证明，VeriDL可以验证DLaaS服务器返回的DNN模型的正确性，具有确定性保证和廉价的开销。我们在四个真实世界数据集上的实验证明了VeriDL的效率和有效性。
2021-07-01 cs.CR
snaproot: Decentralized File Integrity Verification Using Blockchain-Anchored Cryptographic Hashing
Chain Horizon GmbH（Chain Horizon 有限公司）
提出基于Solana区块链的轻量级文件完整性验证系统snaproot，通过SHA-256哈希锚定实现去中心化验证，并区分存在证明与作者证明，解决了中心化信任依赖和资源开销问题。
2026-06-09 cs.CR
Scanclave: Verifying Application Runtime Integrity in Untrusted Environments
托管在云环境中的数据可能会受到来自更高权限对手的攻击，例如恶意或受损的云提供商。为了即使在存在这样的对手的情况下也提供机密性和完整性，已经开发了许多可信执行环境（TEE）。TEE旨在保护其环境中的数据和代码免受高特权对手的攻击，例如恶意操作系统或虚拟机管理程序。虽然存在在加载时证明TEE的完整性的机制，但不存在在运行时证明其完整性的机制。此外，还存在讨论验证程序和系统组件的运行时完整性的机制的工作。然而，这些核查机制本身并不能抵御来自高特权对手的攻击。因此，需要将TEE的保护机制与应用程序运行时完整性验证的能力相结合。在本文中，我们提出了Scanclave，一个轻量级的设计，实现了三个设计目标：可信度的验证，一个最小的可信软件栈和可能性，从TEE访问应用程序的内存。在实现了我们的目标，我们能够验证应用程序的运行时完整性，即使在存在高特权的对手。我们避免讨论哪些属性定义应用程序的运行时完整性，因为不同的应用程序将需要不同的验证方法。相反，我们将展示如何Scanclave使远程验证程序来确定应用程序的运行时完整性。然后，我们对设计的不同步骤进行安全性分析。此外，我们还讨论了可能用于实现Scanclave的不同安全区实现。
2019-07-23 cs.CR
EIFL: Efficiently Protecting Global Model Privacy and Integrity Against an Untrusted Server in Federated Learning
College of Computer Science and Technology, Jilin University（吉林大学计算机科学与技术学院）；Department of Computer Science, Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院计算机科学系）
EIFL是一种联邦学习方法，通过两阶段聚合与对称加密保护全局模型隐私，以向量内积验证方法解决辅助信息泄露漏洞，且开销优于现有方案。
2026-10-09 cs.CR
PromptLA: Towards Integrity Verification of Black-box Text-to-Image Diffusion Models
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；Qilu University of Technology（齐鲁工业大学）
本文提出PromptLA，一种基于学习自动机的提示选择算法，通过KL散度检测黑盒T2I扩散模型篡改，在四个模型上平均AUC超0.96，实现高效、低成本且鲁棒的完整性验证。
2025-03-28 cs.AI cs.CR cs.CV
A Comprehensive Content Verification System for ensuring Digital Integrity in the Age of Deep Fakes
Microsoft（微软）
针对深度伪造时代数字内容跨平台传播的认证空白与错误信息风险，本文提出综合内容验证系统，可认证跨平台图像视频真实性，助力个人和影响者保护数字足迹与声誉。
2024-11-29 cs.CR cs.CV cs.ET
Towards Remotely Verifiable Software Integrity in Resource-Constrained IoT Devices
本文系统研究了资源受限低端IoT设备的低成本远程软件完整性验证架构，定性和定量比较了不同完整性证明的表达能力、架构支持与成本，并指出了未来研究方向与挑战。
2024-01-11 cs.CR
TPM-Based Continuous Remote Attestation and Integrity Verification for 5G VNFs on Kubernetes
针对5G云化部署中VNF运行时完整性验证缺失的问题，提出基于TPM 2.0与IMA、结合Keylime框架的Kubernetes Pod级持续远程证明方案，经k3s集群实验验证可实时检测篡改并增强5G基础设施安全性。
2025-10-03 cs.CR
A Comprehensive Survey on Edge Data Integrity Verification: Fundamentals and Future Trends
本文首次系统综述边缘数据完整性验证（EDIV），提出通用评估框架与发展时间线，梳理现有方案并指出未来研究方向，为该领域研究提供基础性参考。
2024-08-07 cs.CR
HexaMorphHash HMH- Homomorphic Hashing for Secure and Efficient Cryptographic Operations in Data Integrity Verification
针对分布式系统动态场景下传统哈希重哈希成本高、一致性哈希负载均衡与扩展性不足的问题，提出基于格的同态哈希HexaMorphHash，实现常数时间增量更新与抗量子安全，在效率、内存和扩展性上优于现有方案。
2025-07-01 cs.CR cs.DB
Don't Trust the Cloud, Verify: Integrity and Consistency for Cloud Object Stores
云服务已经将远程计算变成了一种商品，并实现了方便的在线协作。但是，它们要求客户端在保密性、完整性和可用性方面完全信任服务提供者。为了减少这种依赖性，本文介绍了一种协议，用于验证的完整性和一致性的云对象存储（VICOS），它使一组相互信任的客户端检测数据的完整性和一致性违规的云对象存储服务。它的目标是多个客户端在远程存储在可能行为不端的服务上的数据上进行合作的服务。与以前的协议相比，VICOS加强了fork-linearizability的一致性概念，支持大多数操作的无等待客户端语义，并减少了计算和通信开销。VICOS以通用的方式基于任何经过认证的数据结构。此外，它的操作覆盖了云对象存储的分层名称空间，支持真实世界的接口，而不仅仅是简单的抽象。已经实现了一个与商品云存储服务的键值存储接口一起工作的VICOS原型，并且评估表明了其与现有系统相比的优势。
2016-09-02 cs.CR cs.DC
Behavioral Integrity Verification for AI Agent Skills
Palo Alto Networks（帕洛阿尔托网络）
本文提出行为完整性验证(BIV)方法，通过类型集比较验证AI代理技能声明与实际能力的一致性，发现80%的技能存在描述与实现差距，并在恶意技能检测中取得高F1值。
2026-05-12 cs.AI cs.CR cs.SY
Enhancing Trust in AI Marketplaces: Evaluating On-Chain Verification of Personalized AI models using zk-SNARKs
本文提出结合zk-SNARKs与Chainlink预言机的框架，在区块链上实现个性化AI模型的无信任验证，保护隐私并增强透明度，有效解决了模型完整性与隐私挑战。
2025-04-07 cs.CR cs.DC
Towards Quantum-Resistant Trusted Computing: Architectures for Post-Quantum Integrity Verification Techniques
Politecnico di Torino（都灵理工大学）
本文提出了一种增强后量子密码学的可信计算架构，以应对量子计算机威胁，提升系统信任安全性。
2026-01-16 cs.CR
Blockchain-enhanced Integrity Verification in Educational Content Assessment Platform: A Lightweight and Cost-Efficient Approach
本文提出基于Polygon区块链的教育内容评审平台EPEC完整性验证框架，通过智能合约与UID关联链上链下数据，实现安全加密评审，Gas费用较以太坊降低98%，兼具轻量性与经济高效性。
2024-09-29 cs.CR cs.SE
Two-Dimensional Control and Assurance of Data Integrity in Information Systems Based on Residue Number System Codes and Cryptographic Hash Functions
提出了在随机错误和攻击者故意行为产生的错误条件下运行的信息系统的二维的【形】控制和数据完整性保证及其恢复的可能性的方法。数据恢复过程基于冗余剩余数系统代码的数学装置的应用，并且通过密码方法执行数据完整性的控制（恢复数据有效性（可靠性、准确性）的验证）。
2018-12-01 cs.CR
Integrity Authentication for SQL Query Evaluation on Outsourced Databases: A Survey
在云计算发展的推动下，最近对数据库即服务（DaaS）范例产生了相当大的兴趣。缺乏专业知识或计算资源的用户可以将其数据和数据库管理需求外包给第三方服务提供商。然而，外包提出了一个重要的结果完整性问题：客户端如何以轻量级开销验证服务提供者返回的查询结果是正确的（即，与本地查询执行的结果相同）？本次调查的重点是对DaaS模型中SQL查询评估结果完整性的当前方法进行分类和审查。该调查还包括一些潜在的未来研究方向的结果完整性验证的外包计算。
2018-08-24 cs.CR
Meta-Sealing: A Revolutionizing Integrity Assurance Protocol for Transparent, Tamper-Proof, and Trustworthy AI System
针对AI系统现有验证方法缺乏全生命周期完整性保障的问题，本研究提出密码学框架Meta-Sealing，通过封印链与分布式验证实现防篡改，符合监管要求且大幅提升审计效率，为企业AI部署建立可信新基准。
2024-10-31 cs.AI cs.CR
Can AI Keep a Secret? Contextual Integrity Verification: A Provable Security Architecture for LLMs
Aayush Gupta（独立研究者）
本文提出上下文完整性验证（CIV）架构，通过密码学签名来源标签和 Transformer 内信任格硬掩码，在无需微调的情况下为 LLM 提供可证明的逐 token 非干扰防护，并在基准测试中实现 0% 攻击成功率且不损失模型性能。
2025-08-18 cs.AI cs.CL cs.CR
OVIG: Optimistic Verification of AI Training Integrity via Gradient Signals
Princeton University（普林斯顿大学）；University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
提出OVIG框架，利用异构重放校准的梯度差异经验边界，通过乐观采样和步长参数审计外包训练完整性，在多种攻击下保持0%攻击成功率，存储和传输开销降低1996倍。
2026-09-30 cs.CR cs.LG
SIEVE: Selective Integrity Verification and Escalation for Defending LLM Agents against Indirect Prompt Injection
Sichuan University（四川大学）
本文提出认知控制架构（CCA），通过全生命周期认知监督框架，有效应对复杂IPI攻击，实现安全、功能与效率的平衡。
2026-08-04 cs.AI cs.CL cs.CR
Secure Operations on Tree-Formed Verification Data
我们定义了安全操作与树形，受保护的验证数据寄存器。在概念上将功能添加到可信平台模块（TPM）以处理平台配置寄存器（PCR），其表示保护树形成的存储测量寄存器（SML）的完整性的哈希树的根。这使得能够验证和更新SML的内部节点，甚至能够以与普通PCR相同的安全级别证明其值。作为一个重要的应用，它是如何证明SML子树，使平台属性的证明。
2010-08-19 cs.CR
Privacy and Integrity Preserving Training Using Trusted Hardware
University of Southern California（南加州大学）
随着机器学习进入不同的应用领域，隐私和安全相关的问题越来越多。数据持有者希望使用私有数据进行训练，同时利用托管在云中的GPU等加速器。然而，云系统容易受到攻击者的攻击，这些攻击者会损害数据的隐私性和计算的完整性。这项工作介绍了DarKnight，这是一个大型DNN训练框架，同时保护输入隐私和计算完整性。DarKnight依赖于可信执行环境（TEE）和加速器之间的合作执行，其中TEE提供隐私和完整性验证，而加速器执行计算繁重的线性代数运算。
2021-05-01 cs.AR cs.CR cs.LG
Locating modifications in signed data for partial data integrity
我们考虑的问题，检测和定位签名数据中的修改，以确保部分数据的完整性。我们假设数据被划分为$n$块（不一定具有相同的大小），并且对于该方案可以支持的修改块的最大量给出阈值$d$。我们提出了有效的签名和验证步骤，提供了一个合理的紧凑的签名大小，$d$相对于$n$的控制大小的算法。例如，对于固定的$d$，标准签名大小乘以因子$O(\log n)$，同时允许识别多达$d$的修改块。我们的计划是基于非自适应组合群测试和覆盖免费的家庭。
2022-07-31 cs.CR
Field-sensitive Data Flow Integrity
尽管目前已经研究了许多针对内存漏洞攻击的防御方法，但如何实现高度兼容、精确、高效的防御仍然是一个有待解决的问题。事实上，现有的防御方法具有以下问题中的至少一个：它们（1）不能精确地保护结构字段，（2）招致高保护开销，和/或（3）由于对受保护程序强加存储器布局改变而不能保持与现有代码的兼容性。在本文中，我们提出了一种新的内存保护方法FIX感，旨在同时解决所有这些问题。我们的核心思想是执行内存保护的基础上，字段敏感的数据流的完整性。具体地说，我们的方法（1）计算每个内存对象的安全写-读关系，在结构-字段粒度，基于字段敏感的值流分析在编译时的保护程序。(2)在运行时，执行轻量级验证以确定由受保护程序执行的每个存储器读取是否属于在编译时为存储器对象计算的安全写入-读取关系。(3)该验证通过轻量级元数据管理来实现，轻量级元数据管理以结构字段粒度跟踪存储器写入，而不改变目标程序的存储器布局（尤其是结构字段布局）。
2023-02-15 cs.CR cs.SE
Fine-Tuning Integrity for Modern Neural Networks: Structured Drift Proofs via Norm, Rank, and Sparsity Certificates
The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
本文提出Fine-Tuning Integrity作为控制模型演化的安全目标，通过Succinct Model Difference Proofs验证微调模型与可信基础模型的差异仅在政策定义的漂移类别内，提供零知识证明以确保更新的范数、低秩或稀疏性。
2026-07-08 cs.CR cs.LG
Enhanced Position Verification for VANETs using Subjective Logic
车载自组织网络中消息的完整性问题已经得到了广泛的研究，IEEE~1609.2标准提供了典型的完整性保证。然而，消息内容的正确性仍然是应用可靠和安全的车载ad-hoc网络的主要挑战之一。一个重要的用例是消息中包含的位置信息的有效性：文献中已经提出了位置验证机制来提供此功能。验证此类信息的更一般的方法是应用不当行为检测机制。在本文中，我们考虑不当行为检测，通过增强两个位置验证机制，并融合他们的结果在一个广义的框架，使用主观逻辑。我们使用VEINS进行了广泛的模拟，研究流量密度的影响，以及几种类型的攻击者和攻击者的分数对我们的机制。所获得的结果表明，所提出的框架可以有效地验证位置信息的现有方法在文献中，而无需专门针对这种用例的框架。
2017-03-31 cs.CR
Privacy and Integrity Preserving Computations with CRISP
在数字时代，用户与服务提供商共享他们的个人数据以获得一些效用，例如，获得优质服务。然而，诱导的信息流引起了隐私和完整性的担忧。因此，谨慎的用户可能希望通过最小化他们向好奇的服务提供商披露的信息量来保护他们的隐私。服务提供商对验证用户数据的完整性感兴趣，以改进其服务并为其业务获得有用的知识。在这项工作中，我们提出了一个通用的解决方案，隐私，完整性和实用性之间的权衡，通过实现数据的真实性验证已被加密卸载到服务提供商。基于基于格的同态加密和承诺，以及零知识证明，我们的建设使服务提供商能够处理和重用第三方签署的数据在一个隐私友好的方式与完整性保证。我们在不同的用例上评估我们的解决方案，例如智能计量，疾病易感性和基于位置的活动跟踪，从而显示其多功能性。我们的解决方案实现了广泛的通用性，量子电阻，并放宽了一些假设的国家的最先进的解决方案，而不影响性能。
2021-01-12 cs.CR
Formal Verification of Secure Encrypted Virtualization
University of Florida（佛罗里达大学）；AMD（超威半导体）
针对AMD SEV机密虚拟机缺乏形式化安全保障的问题，提出设计级和属性级抽象模型并进行属性检查，以确保机密性、完整性和可用性。
2026-05-31 cs.AR cs.CR
Triad-NVM: Persistent-Security for Integrity-Protected and Encrypted Non-Volatile Memories (NVMs)
新兴的非易失性存储器（NVM）是构建未来存储系统的有前途的竞争者。另一方面，与DRAM系统不同，NVM即使在断电后也可以保留数据，从而扩大了攻击面。虽然先前已针对DRAM系统提出数据加密及完整性验证，但保护及恢复安全存储器对于持久性存储器变得更具挑战性。具体而言，安全元数据，例如，加密计数器和Merkle树数据应在系统重新启动和从崩溃中恢复期间安全地持久化和恢复。不持续更新安全元数据可能导致数据不一致，以及严重的安全漏洞。在本文中，我们开拓了一个新的方向，探索Merkle树和加密计数器的持久化，使数据可验证和加密的内存系统的安全恢复。为此，我们提出了一个新的概念，我们称之为持久安全。我们讨论了这种持久安全系统的要求，提出了新的优化，并评估所提出的放松计划和优化的性能，弹性和恢复时间的影响。据我们所知，我们的论文是第一次讨论的完整性保护的NVM系统中的安全元数据的持久性，并提供相应的优化。我们定义了一组松弛计划，带来性能和恢复时间之间的权衡大容量NVM系统。我们的研究结果表明，我们提出的设计，三重NVM，可以提高吞吐量的平均约2倍（相对于严格的持久性）。此外，Triad-NVM对于8 TB NVM系统保持小于4秒的恢复时间（对于64 TB为30.6秒），这比没有安全元数据持久性的系统快约3648倍。
2018-10-20 cs.CR cs.DC
Decision-based iterative fragile watermarking for model integrity verification
East China Normal University（华东师范大学）；Anhui University（安徽大学）；Tsinghua University（清华大学）；Fudan University（复旦大学）
提出一种基于决策的迭代脆弱水印算法，通过将正常样本转换为对模型参数变化高度敏感的脆弱样本来验证云托管基础模型的完整性，该方法在黑盒环境下运行且不依赖特定结构，在检测精度与视觉质量上优于现有技术。
2023-05-13 cs.AI cs.CR
Update the Root of Integrity Tree in Secure Non-Volatile Memory Systems with Low Overhead
数据完整性对于即使在没有电力的情况下也维持数据的非易失性存储器（NVM）系统是重要的。NVM中的数据完整性可能会受到完整性攻击的危害，可以通过完整性树进行完整性验证来防御。在NVM系统故障和重启之后，完整性树根负责提供可信执行环境。然而，根经常成为性能瓶颈，因为更新根需要在写入关键路线上的高延迟以将修改从叶节点传播到根。根节点和叶节点必须确保彼此之间的崩溃一致性，以避免任何更新失败，这可能导致系统重启后误报攻击。在本文中，我们提出了一个高效和低延迟的计划，称为SCUE，直接更新SGX完整性树（SIT）上的根忽略更新的中间树节点。SCUE背后的思想探索并利用了这样一种观察：由于缓存的中间树节点丢失，只有持久的叶节点和根节点才能在系统故障和重启后确保完整性。为了实现根节点和叶节点之间的崩溃一致性，我们准确地预测根节点上的更新，并在叶节点被修改之前预先更新根节点。此外，由于更新一个树节点需要其父结点作为输入，因此难以从叶节点重建SIT根。我们使用一个反求和的方法来重建叶节点的SIT。我们的评估结果表明，与国家的最先进的完整性树更新计划相比，我们的SCUE计划提供了高性能，同时确保系统的完整性。
2021-03-05 cs.CR
Data integrity vs. inference accuracy in large AIS datasets
Lublin University of Technology（卢布林理工大学）；University of Gdansk（格但斯克大学）
本文研究大型 AIS 数据集中数据完整性对分类准确性的影响，提出错误检测、纠正与数据验证方法，证明提升完整性可显著改善推理质量并增强海上作业效率与安全。
2025-01-06 cs.CR cs.LG
On the Security of A Remote Cloud Storage Integrity Checking Protocol
数据安全和隐私是云计算中一个重要但具有挑战性的问题。云用户的安全问题之一是如何有效地验证存储在云服务器上的数据的完整性。第三方审计（TPA）是近年来为实现这一目标而提出的一种新技术。在最近的论文（IEEE Transactions on Computers 62（2）：362-375（2013））中，Wang等人提出了一种高效且可扩展的TPA协议，以及可以防止离线猜测攻击的零知识公共审计协议。然而，在本文中，我们指出了Wang等人的协议中的几个安全弱点：首先，我们证明了攻击者可以在完整性检查过程中任意修改云数据而不被审计者发现，并且攻击者甚至可以在不知道云数据的内容或云服务器维护的任何验证元数据的情况下实现这一目标;其次，我们证明了零知识公共审计协议不能达到其设计目标，即防止离线猜测攻击。
2019-12-01 cs.CR
AuthPDB: Query Authentication for Outsourced Probabilistic Databases
在云计算等发展的推动下，数据管理外包的努力越来越多。缺乏专业知识和计算资源的公司（数据所有者）可以将其数据外包给第三方服务提供商（服务器），该服务提供商提供对外包数据的存储和查询评估服务。外包范例的一个安全问题是外包数据上返回的查询结果的完整性。本文考虑概率数据库的外包，其查询评估具有很高的复杂性。一个不诚实的服务器可能会返回廉价的（和不正确的）查询答案，希望具有较弱计算能力的客户端无法捕获不正确的结果。为了解决这个问题，我们设计了高效的完整性验证方法，用于外包概率数据库上的所有答案和top-k查询评估。我们的实证结果证明了我们的验证方法的有效性和效率。
2019-01-07 cs.CR
Authenticated Private Set Intersection: A Merkle Tree-Based Approach for Enhancing Data Integrity
针对 PSI 协议的数据完整性漏洞，本文定义 PSI 完整性并将 Merkle 树融入 volePSI 与 mPSI，提出两种认证型方案并实现评估。
2025-09-30 cs.CR
End-to-End Verifiable Decentralized Federated Learning
POSTECH（浦项科技大学）；TU Berlin（柏林工业大学）
针对现有可验证去中心化联邦学习缺乏端到端数据完整性保障的问题，提出结合两步证明与验证（2PV）方法的系统，将可验证性扩展至数据源，实现数据与计算的端到端完整性和真实性，且开销极小。
2024-04-19 cs.CR cs.DC cs.LG
DarKnight: An Accelerated Framework for Privacy and Integrity Preserving Deep Learning Using Trusted Hardware
University of Southern California（南加州大学）
随着机器学习进入不同的应用领域，隐私和安全相关的问题越来越多。数据持有者希望利用私有数据进行训练或推断，同时利用托管在云中的加速器（如GPU）。云系统容易受到攻击者的攻击，这些攻击者会损害数据的隐私性和计算的完整性。要应对这样的挑战，需要将理论上的隐私算法与硬件安全功能统一起来。DarKnight是一个大型DNN训练框架，同时保护输入隐私和计算完整性。DarKnight依赖于可信执行环境（TEE）和加速器之间的协作执行，其中TEE提供隐私和完整性验证，而加速器执行大部分线性代数计算以优化性能。特别是，DarKnight使用基于矩阵掩码的自定义数据编码策略在TEE中创建输入混淆。然后将混淆的数据卸载到GPU以进行快速线性代数计算。DarKnight的数据混淆策略在云服务器中提供可证明的数据隐私和计算完整性。虽然以前的作品解决了推理隐私，不能用于训练，但DarKnight的编码方案旨在支持训练和推理。
2022-06-30 cs.AR cs.CR cs.LG
EPIC: Efficient Privacy-Preserving Scheme with E2E Data Integrity and Authenticity for AMI Networks
在高级计量基础设施（AMI）网络中，智能电表应向电力公司发送细粒度的功耗读数，以执行实时监控和能源管理。然而，这些读数可能泄露关于消费者活动的敏感信息。已经为AMI网络提出了用于收集细粒度读数的各种隐私保护方案。这些方案聚合各个读数并将聚合读数发送到实用程序，但它们广泛使用涉及大量计算/通信开销的非对称密钥加密。此外，它们没有解决端到端（E2 E）数据完整性，真实性和基于动态价格计算电费的问题。在本文中，我们提出了EPIC，一个有效的和隐私保护的数据汇集计划与E2 E数据完整性验证的AMI网络。使用有效的加密操作，每个仪表应该向公用事业发送屏蔽读数，使得在聚合所有仪表的屏蔽读数之后取消所有屏蔽，并且因此公用事业只能获得聚合读数以保护消费者的隐私。该实用程序可以在不访问单个读数的情况下验证聚合读数的完整性，以保护隐私。它还可以通过使用细粒度的读数来识别攻击者并有效地计算电费，而不会侵犯隐私。此外，EPIC可以抵抗共谋攻击，其中公用事业公司与中继节点共谋以提取仪表的读数。采用形式化证明、概率分析等方法对EPIC的安全性进行了评估，并使用ns-3实现了EPIC，对网络性能进行了评估。此外，我们比较EPIC现有的数据汇集计划的开销和安全/隐私功能。
2018-10-03 cs.CR
Verifying Outsourced Computation in an Edge Computing Marketplace
边缘计算市场可以使物联网设备（外包商）将计算外包给附近的任何参与节点（承包商）。作为回报，这些节点因提供计算资源而获得奖励。在这项工作中，我们提出了一个方案，验证任意确定性函数的完整性，并抵抗不诚实的外包商和承包商谁试图最大化他们的预期收益。我们使用为目标检测设计的最先进的预训练卷积神经网络模型测试了我们的验证方案。在所有设备上，我们的验证方案导致的计算开销小于1ms，网络带宽开销最多为每帧84字节，可以忽略不计。我们的实现还可以执行我们的验证方案的任务并行的目标检测，以消除任何延迟开销。与其他建议的验证方案相比，我们的方案抵抗了一套全面的协议违反，而不牺牲性能。
2022-03-23 cs.CR
CertiFlash: A Formal Verification Framework for Flash Translation Layers in Computational Solid State Drives
ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）；POSTECH（浦项科技大学）；King’s College London（伦敦国王学院）；CISPA（信息安全与隐私保护中心）
针对计算SSD中FTL修改易出错且现有验证仅覆盖功能正确性的问题，提出CertiFlash框架，基于Rocq证明助手，通过单一全局不变量和细化证明，提供机器检查的安全与正确性验证，显著降低新设计的验证成本。
2026-09-10 cs.AR cs.CR cs.LO
Ruledger: Ensuring Execution Integrity in Trigger-Action IoT Platforms
本文提出基于账本与智能合约的 Ruledger 平台，通过验证用户、配置、设备事件和触发器信息保障触发-动作物联网规则执行完整性，并在 IFTTT 上验证其开销可接受。
2024-02-29 cs.CR
Fast Authenticated and Interoperable Multimedia Healthcare Data over Hybrid-Storage Blockchains
针对区块链医疗系统中用户端验证大型多媒体数据哈希的高延迟问题，提出FAITH方案，利用递归零知识证明和代理重加密，将验证延迟从4秒降至约70毫秒，提升时间敏感场景的实用性。
2025-10-15 cs.CR
Leveraging Centric Data Federated Learning Using Blockchain For Integrity Assurance
机器学习能力已成为跨行业、应用和部门的各种解决方案的重要组成部分。许多组织寻求在其业务服务中利用基于人工智能的解决方案，以提高效率和生产力。然而，如果缺乏用于AI模型训练、可扩展性和维护的高质量数据，就会出现问题。我们提出了一个以数据为中心的联邦学习架构，利用公共区块链和智能合约来克服这个重大问题。我们提出的解决方案提供了一个虚拟的公共市场，开发人员，数据科学家和AI工程师可以发布他们的模型，并协作创建和访问用于培训的高质量数据。我们通过奖励数据贡献和验证的贡献者的激励机制来提高数据质量和完整性。这些与所提出的框架相结合，有助于增加只有一个用户模拟的训练数据集，平均每天100个输入和模型的准确性约4%。
2022-06-09 cs.AI cs.CR cs.LG
$π$QLB: A Privacy-preserving with Integrity-assuring Query Language for Blockchain
本文提出πQLB查询语言，利用函数秘密共享实现查询输入机密性，并通过扩展FSS验证机制保证结果完整性，同时支持对区块链数据进行类SQL查询，解决了轻量级设备上的隐私与完整性问题。
2024-10-17 cs.CR
OAT: Attesting Operation Integrity of Embedded Devices
由于IoT/CPS系统的广泛采用，嵌入式设备（IoT前端）变得越来越连接和关键任务，这反过来又吸引了高级攻击（例如，控制流劫持和仅数据攻击）。不幸的是，物联网后端无法检测到在从物联网设备接收数据、服务请求或操作状态时是否发生了此类攻击。因此，目前物联网后端被迫盲目信任与之交互的物联网设备。为了填补这一空白，我们首先制定了一个新的嵌入式设备的安全属性，称为“操作执行完整性”或OEI。然后，我们设计并构建了一个系统，OAT，使远程OEI认证基于ARM的裸金属嵌入式设备。我们的OEI公式捕获了操作执行中涉及的控制流和关键数据的完整性。因此，满足OEI需要操作执行不受现有证明方法无法检查的意外控制和数据操纵。我们的设计OAT罢工之间的证明者的约束（嵌入式设备的有限的计算能力和存储）和验证者的要求（完全可验证性和取证援助）的平衡。OAT使用了一种新的控制流测量方案，可以实现轻量级和空间高效的测量收集（与基于跟踪的方法相比，空间减少了97%）。OAT通过抽象执行完成远程控制流验证，具有快速、确定性强的特点。OAT还具有针对关键数据的轻量级完整性检查功能（比以前的工作减少了74%）。我们的安全分析表明，OAT允许远程验证器或物联网后端检测影响物联网设备上操作执行的控制流劫持和仅数据攻击。在我们使用真实嵌入式程序的评估中，OAT的运行时开销为2.7%。
2019-10-01 cs.CR
RSAED: Robust and Secure Aggregation of Encrypted Data in Wireless Sensor Networks
近年来，无线传感器网络中的安全网内聚合成为一个具有挑战性的问题，由于传感器部署在网络中的大量应用和安全需求，该领域的研究得到了广泛的关注。在过去的几年中，已经提出了加密数据的聚合，以保持传感器和sink之间的秘密性，因此提供了端到端的数据机密性。但是，数据完整性问题没有得到解决。在本文中，我们提出的RSAED，允许在中间结点的完整性验证，确保基站接收的密文，只有来自合法的节点，也提高了效率。通过实现结果，我们评估我们的计划，计算和通信开销。
2012-12-11 cs.CR
