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高效多关键词可验证数据共享方案在云边协同智能交通系统中的应用

一、作者及发表信息
本研究的通讯作者为Qian He和Yiting Chen，来自桂林电子科技大学密码学与信息安全广西重点实验室；Peng Liu（第一作者）和Shan Jiang（香港理工大学计算学系）为共同作者。研究成果发表于IEEE Internet of Things Journal（2025年6月，第12卷第11期），标题为《Efficient Multikeyword Searchable and Verifiable Data Sharing for Cloud–Edge Collaboration Intelligent Transportation Systems》。

二、学术背景
1. 研究领域：智能交通系统（ITS）中的数据安全共享与隐私保护，结合可搜索加密（Searchable Encryption, SE）、属性基加密（Attribute-Based Encryption, ABE）与区块链技术。
2. 研究动机：现有ITS数据共享框架存在安全缺陷，包括无法支持多关键词安全搜索、检索结果不可验证、数据完整性保障不足等问题。此外，传统方案依赖中心化云服务器，存在单点故障和信任风险。
3. 目标：提出一种名为EMKV-ABSE的方案，实现云边协同环境下的高效多关键词可搜索加密、数据完整性验证及轻量级计算。

三、研究流程与方法
1. 系统架构设计
- 六类实体：可信机构（TA）、数据所有者（DO）、区块链（BC）、云服务提供商（CSP）、边缘节点（EN）、数据用户（DU）。
- 核心功能模块：
- 初始化与密钥生成（Setup & KeyGen）：TA生成主密钥和公钥，并为用户分配基于属性的密钥。
- 加密与索引构建（Encryption）：DO将数据文件加密为中间密文，由EN完成最终加密；关键词索引通过属性基可搜索加密（ABSE）生成并存储于区块链。
- 陷门生成与搜索（TrapGen & Search）：DU生成多关键词陷门，区块链通过智能合约匹配索引并返回结果。
- 验证与解密（Verify & Dec）：区块链验证结果完整性，EN辅助解密以降低DU计算负载。

1. 关键技术实现

   • 多关键词ABSE算法：基于双线性映射（Bilinear Maps）和线性秘密共享方案（LSSS），支持灵活访问策略。
     
   • 区块链集成：存储关键词索引和密文哈希，利用智能合约执行搜索与验证，确保结果不可篡改。
     
   • 云边协同计算：将复杂加密/解密任务卸载至EN，DU仅需固定计算量（如1次指数运算）。
     

2. 实验验证

   • 安全分析：通过标准模型证明方案满足IND-CPA（选择明文攻击不可区分性）和IND-CKA（选择关键词攻击不可区分性）。
     
   • 性能评估：基于PBC库的实验显示，在属性数增加时，EMKV-ABSE的加密/解密耗时显著低于对比方案（如[16][37][43]），且存储开销恒定（索引和陷门大小与属性数无关）。
     

四、主要结果
1. 功能优势：
- 多用户多关键词搜索：支持基于属性的细粒度访问控制，关键词匹配效率为O(1)。
- 结果可验证性：区块链存储的哈希值确保检索结果未被篡改，验证通过率100%。
- 轻量级计算：DU的解密耗时仅为10.479 ms（单次指数运算），较传统方案降低90%以上。

1. 性能数据：

   • 在50个属性的场景下，加密耗时仅增加15%（对比方案增加300%）；
     
   • 关键词搜索的区块链存储开销为固定1024 bits，与关键词数量无关。
     

2. 逻辑关联：安全分析与性能结果共同证明，EMKV-ABSE在保证安全性的同时实现了高效性，为ITS数据共享提供了可行方案。

五、结论与价值
1. 科学价值：
- 首次将ABSE与联盟链结合，解决了半可信云环境下的数据可信检索问题。
- 提出了一种新型LSSS访问结构，支持动态策略调整。
2. 应用价值：适用于车联网（IoV）、智慧城市等场景，可提升交通数据共享的安全性与实时性。

六、研究亮点
1. 方法创新：
- 云边协同的分层加密/解密框架，实现资源受限终端的轻量化。
- 基于智能合约的自动化验证机制，消除中心化服务器的信任依赖。
2. 技术突破：通过伪随机标签和Bloom过滤器优化多关键词搜索效率，避免单关键词方案的性能瓶颈。

七、其他贡献
- 开源实验代码为后续研究提供基准；
- 提出的安全模型可扩展至其他分布式系统（如医疗数据共享）。

（注：全文约2000字，涵盖研究全流程及核心创新点。）