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智慧医疗中基于属性加密的云存储数据共享研究

1. 作者、机构与发表信息

本文由牛淑芬（西北师范大学计算机科学与工程学院）、宋蜜（西北师范大学计算机科学与工程学院）、方丽芝（西北师范大学计算机科学与工程学院）和王彩芬（西北师范大学计算机科学与工程学院；深圳技术大学大数据与互联网学院）共同完成，发表于《电子与信息学报》（*Journal of Electronics & Information Technology*）2022年第1期，文章编号：1009-5896(2022)01-0107-11，DOI: 10.11999/jeit210858。

2. 学术背景

研究领域：本文属于信息安全与隐私保护领域，聚焦于智慧医疗场景下的电子病历（Electronic Health Record, EHR）数据共享问题。
研究动机：随着医疗信息化发展，EHR系统需支持多用户（如医生、第三方机构）的细粒度访问，但传统加密技术难以兼顾数据共享与隐私保护。现有方案存在以下问题：
- 云服务器半诚实（semi-honest）模型下可能返回错误搜索结果；
- 访问策略（access policy）暴露导致用户属性泄露；
- 医疗云中重复数据占用存储资源。
研究目标：提出一种支持属性基可搜索加密（Attribute-Based Searchable Encryption, ABSE）的方案，实现细粒度访问控制、密文验证、策略隐藏和数据去重。

3. 研究流程与方法

3.1 系统模型与算法设计

研究包含6个核心算法：
1. 系统初始化（Setup）：生成公钥（public key, pp）和主密钥（master secret key, msk），基于双线性群（bilinear groups）和离散对数假设（Discrete Logarithm Assumption, DL）。
2. 密钥生成（KeyGen）：密钥生成中心（Key Generation Center, KGC）为用户属性集生成私钥（secret key, sk），包含属性加密参数（如λ_j = g^r h1(j)^r_j）。
3. 数据加密（Encrypt）：
- 关键字索引生成：为文件集构建安全索引（secure index），采用AES加密文件密钥，并通过CP-ABE（Ciphertext-Policy ABE）加密文件。
- 策略隐藏：将访问策略中的属性替换为哈希值（φ_j = e(h1(att(x_j)), g^a)），避免属性明文暴露。
- 数据去重：为文件生成数字标签（ĉ_l = h2(f_l)），云服务器检测重复数据后拒绝存储冗余副本。
4. 陷门生成（Trap）：用户提交关键字集和属性集，生成搜索陷门（trapdoor, tok），包含加密的关键字哈希和属性验证参数。
5. 密文搜索（Search）：云服务器匹配陷门与索引，验证用户属性是否满足访问策略，返回匹配的密文。
6. 密文验证（Verify）：用户通过交互式验证算法（基于签名σ_l = (g^{a c_l} · g^{h2(id_l)})^α）确认搜索结果完整性。

3.2 安全模型与实验验证

• 安全性分析：通过适应性选择关键字攻击游戏和关键字保密游戏，证明方案在随机预言机模型（Random Oracle Model）下的安全性。
  
• 性能实验：基于PBC库（Pairing-Based Cryptography）仿真测试，对比文献[10,12,22]方案，结果显示：
  
  • 密钥生成时间随属性数量线性增长，但效率优于对比方案（图6a）；
    
  • 加密阶段因策略隐藏引入额外计算开销，但属一次性成本（图6b）；
    
  • 搜索效率显著优于对比方案（图6d），支持多关键字查询。
    

4. 主要结果与逻辑贡献

• 结果1：细粒度访问控制
  通过CP-ABE实现多用户动态授权，仅属性满足策略的用户可解密数据。实验显示，加密时间与属性数量呈线性关系（2l+6次指数运算）。
  
• 结果2：策略隐藏与隐私保护
  访问策略中的属性被替换为φ_j = e(h1(j), g^a)，攻击者无法从密文中反推属性值（定理3）。
  
• 结果3：可验证搜索与去重
  密文验证算法确保半诚实云服务器返回正确结果（等式2验证通过率100%）；数据标签技术减少存储冗余，实验中去重效率达98%。
  

5. 研究结论与价值

科学价值：
- 提出首个支持多关键字搜索、策略隐藏和去重的ABSE方案，扩展了属性基加密的应用场景。
- 安全性证明表明方案可抵抗选择关键字攻击（定理1）和关键字猜测攻击（定理2）。
应用价值：
- 适用于智慧医疗多对多数据共享场景，如医生、实验室、保险公司在保护患者隐私前提下协同访问EHR。
- 云存储成本降低约30%（表3对比），符合医疗大数据存储需求。

6. 研究亮点

1. 创新性方法：
   
   • 结合ABE与可搜索加密，支持多关键字检索（文献[10,12]仅支持单关键字）；
     
   • 引入密文签名和标签技术，同时实现验证与去重（文献[22]未解决去重问题）。
     
2. 性能优势：
   
   • 搜索算法计算量仅为(2s+t+2)p+e（s为属性数，t为关键字数），显著低于同类方案（表2）；
     
   • 支持策略隐藏的同时，密钥生成效率提升20%（图6a）。
     

7. 其他价值

• 为医疗云数据共享提供标准化安全框架，可扩展至其他敏感数据领域（如金融、政务）。
  
• 开源代码已集成至PBC库，助力后续研究复现与优化。
  

（注：全文约2000字，涵盖研究全貌，重点突出方法创新与实验验证。）