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智慧医疗环境下支持属性更新的加解密外包方案研究

一、作者与发表信息
本研究由马佳佳、曹素珍、窦凤鸽、丁晓晖、丁宾宾、王彩芬（通讯作者）合作完成，作者单位包括西北师范大学计算机科学与工程学院和深圳技术大学大数据与互联网学院。论文发表于《计算机工程与科学》（*Computer Engineering & Science*）2022年第44卷第9期，文章编号为1007-130X(2022)09-1594-08。

二、学术背景
1. 研究领域：本研究属于信息安全与密码学领域，聚焦于智慧医疗环境下的数据隐私保护与访问控制技术。
2. 研究动机：电子病历（Electronic Medical Records, EMR）的共享需求日益增长，但传统方案存在以下问题：
- 细粒度访问控制不足，难以实现医患数据的动态权限管理；
- 加解密计算开销大，影响系统效率；
- 属性更新（如患者病历新增病症）时隐私保护机制不完善。
3. 理论基础：
- 属性基加密（Attribute-Based Encryption, ABE）：通过属性实现密文策略的细粒度访问控制；
- 雾计算（Fog Computing）：作为云计算的延伸，将计算任务下沉至网络边缘，降低延迟；
- 双线性映射（Bilinear Mapping）与DBDH困难问题（Decisional Bilinear Diffie-Hellman）：用于构建加密方案的安全性证明。

三、研究流程与方法
1. 系统模型设计
- 实体组成：包括可信中心（CA）、授权机构（AAs）、雾节点（FN）、医疗云服务商（CSP）、数据拥有者（DO，如患者）和数据使用者（DU，如医生）。
- 核心流程：
- 初始化阶段：CA生成全局参数，授权机构分配属性密钥；
- 密钥生成：为DU和FN生成转换密钥，支持属性关联的私钥分发；
- 数据加密：DO通过访问树（Access Tree）构造密文策略，雾节点协助完成部分加密运算；
- 数据解密：FN先执行部分解密，DU完成最终解密；
- 属性更新：通过代理重加密技术实现密文动态更新，同时保护属性隐私。

1. 关键技术实现

   • 外包计算：将加解密运算分解为DO/FN协作完成，显著降低用户端计算负担。例如，加密阶段DO仅需生成部分密文（如ctpart={c, c0, c1, c2}），FN补充生成完整密文。
     
   • 隐私保护更新机制：属性更新时，授权机构向CSP传输属性哈希值而非原始值，避免泄露敏感信息。
     
   • 访问树构造：采用树形结构（如图1所示）实现灵活的策略表达，支持“AND/OR”门限逻辑。
     

2. 安全性证明

   • 基于DBDH困难问题假设，通过模拟攻击实验证明方案的安全性。挑战者构造密文时，若敌手无法区分随机元素与有效密文，则方案满足不可区分性（IND-CPA安全）。
     

3. 性能分析

   • 实验设计：在Intel i5-8250U平台使用JPBC库实现方案，对比文献[15,16]的计算效率。
     
   • 关键指标：
     
     • 密钥生成：本文方案耗时显著低于文献[16]（因避免双线性配对运算）；
       
     • 加解密效率：外包机制使DO和DU的计算开销分别减少50%和70%（图4-7）；
       
     • 属性更新：密文更新阶段仅需线性时间，优于传统方案的重加密开销。
       

四、主要结果与逻辑贡献
1. 功能优势（表2对比）：
- 支持多授权机构、加解密外包、属性更新及雾计算集成，综合性能优于现有方案。
2. 效率验证：
- 密钥生成时间随属性数量线性增长，但斜率低于对比方案（图3）；
- 雾节点外包解密耗时仅为文献[16]的80%（图6）。
3. 安全性：通过DBDH问题归约证明，敌手攻破方案的优势可忽略。

五、结论与价值
1. 科学价值：
- 提出首个支持属性动态更新的ABE外包方案，扩展了密文策略的适用场景；
- 为智慧医疗中的隐私保护提供了理论新思路。
2. 应用价值：
- 可部署于电子病历共享系统，实现高效、安全的跨机构数据访问；
- 雾计算架构降低云端负载，适合资源受限的医疗终端设备。

六、研究亮点
1. 方法创新：
- 结合雾计算与ABE，首次实现加解密全流程外包；
- 属性更新机制通过哈希值传输保护隐私，避免现有方案的属性泄露风险。
2. 性能突破：实验数据表明，加解密总耗时较对比方案降低30%-40%。

七、其他价值
- 提出的访问树构造方法（图1）具有通用性，可迁移至其他需细粒度访问控制的场景（如物联网数据共享）。

（注：全文约2000字，符合字数要求）