基于身份的隐私保护数据审计方案  

Identity-based data auditing scheme with privacy protection

作　　者：冯帅 邓伦治 FENG Shuai;DENG Lunzhi(School of Mathematical Science,Guizhou Normal University,Guiyang,Guizhou 550025,China)

机构地区：[1]贵州师范大学数学科学学院,贵州贵阳550025

出　　处：《贵州师范大学学报（自然科学版）》2023年第2期105-112,共8页Journal of Guizhou Normal University：Natural Sciences

基　　金：国家自然科学基金项目(61962011);贵州省科学技术基金重点项目(黔科合基础[2019]1434号);贵阳市科技人才培养项目(筑科合同[2021]43-8号);贵州省“百层次”创新人才项目(黔科合平台人才-GCC[2022]018-1)。

摘　　要：数据审计方案是验证外包数据完整性的密码学工具,而隐私保护功能更是审计方案安全性的体现。目前,当下的大部分数据完整性检测协议都不具备针对第三方审计人员的隐私保护功能。对于该问题,笔者基于零知识证明思想构造了一个基于身份的数据审计方案。该方案在有效避免复杂证书管理的同时,还减少了双线性对的使用。最后,通过效率分析,提出的方案在效率上有所提高,并在随机预言模型下给出了安全证明。Data auditing schemes are cryptographic tools to verify the integrity of outsourced data,and privacy protection features are a reflection of the security of the auditing scheme.At present,most data integrity checking protocols do not have privacy protection function for third-party auditors.To address this issue,the paper proposes an identity-based data auditing scheme.The scheme avoids complex certificate management while reducing the use of bilinear pairs.Finally,efficiency analysis shows that the scheme outperforms previous schemes in terms of efficiency.The security proof of the scheme under the random oracle model is given.

关 键 词：基于身份密码学 云储存 隐私保护 数据审计 随机预言模型 

分 类 号：TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构]