支持数据敏感度分级的属性访问控制方案

作     者：张绮文 袁凌云 王孜冉 Zhang Qiwen;Yuan Lingyun;Wang Ziran

作者机构：云南师范大学信息学院云南昆明650500 云南师范大学民族教育信息化教育部重点实验室云南昆明650500 

基　　金：国家自然科学基金(62262073) 云南省应用基础研究计划(202101AT070098) 云南省重大科技专项计划(202402AD080002) 云南师范大学“大学生科研训练基金项目”(KX2023019) 

出 版 物：《网络安全与数据治理》 (CYBER SECURITY AND DATA GOVERNANCE)

年 卷 期：2024年第43卷第10期

页      码：20-27页

摘      要：在大数据时代,数据的多源异构性为数据安全管理带来了严峻挑战,同时基于传统密文策略的属性基加密(CP-ABE)方案中仍然存在用户属性撤销性能低下等问题,面向敏感数据群体,提出一种支持数据敏感度分级的属性访问控制方案。首先,设计数据敏感度分级分类策略,对数据进行精准的敏感度评估和分级,为不同敏感度数据提出了差异化的加密策略;在此基础上,结合变色龙哈希(Chameleon Hash)技术,利用其陷门碰撞特点实现CP-ABE加密用户属性的可撤销性,并证明了该方案在一般群模型和随机预言模型下满足IND-CPA安全。性能分析与实验结果表明,所提方案提高了数据存储和加密的效率,降低了链上存储负荷,减少了用户属性撤销时的计算成本,极大地提高了数据管理的灵活性和安全性。

主 题 词：数据分级分类 属性基加密 属性撤销 变色龙哈希 区块链 

学科分类：0839[0839] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19358/j.issn.2097-1788.2024.10.004

馆 藏 号：203145525...