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轻量级窄带物联网应用系统中高效可验证加密方案

更新时间：2019-12-10 12:47:54 大小：3M 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：物联网 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

窄带物联网(narrowband Internet of things,NB-IoT)是互联网中的一个重要分支.NB-IoT依托云计算强大的资源处理能力提供应用层的各项服务以及实现信息智能化.然而由于数据异地存储,云平台服务提供商并不完全可信,用户数据暴露在不完全安全的环境下,带来了诸多安全问题,比如被外部用户恶意攻击、云服务器共谋攻击等.针对NB-IoT终端节点极易受到攻击、资源不足、功耗受限等问题,提出一种基于属性的云存储快速访问控制方案.在多个属性授权机构的背景下,以高效可验证的轻量级加密方案为目标,借鉴在线/离线加密思想,并结合外包解密技术,构造了具备选择明文攻击(chosen-plaintext attack,CPA)安全的在线/离线加密和外包解密的多机构密文策略属性基加密方案(online/offline and outsourced multi-authority ciphertext-policy attribute-based encryptin scheme,OO-MA-CP-ABE),提高加解密算法效率的同时最小化用户的计算开销,很适合计算能力弱且资源受限的终端设备.并进一步通过验证算法确保外包计算的正确性.还给出了云计算环境下轻量级NB-IoT应用系统安全性分析,保证资源共享过程中,灵活可扩展的访问控制策略以及用户数据的机密性和隐私保护.最后,给出了OO-MA-CP-ABE方案的性能分析,从功能性、计算开销和通信开销3个方面同现有方案进行比较.

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计算机研究与发展

D()I：10．7544／issnlooo—1239．2019．20180217

56(5)：1112—1122．2019

Journal

Computer Research and

Development

轻量级窄带物联网应用系统中高效可验证加密方案

钱涵佳1

王宜一环1’2

彭

涛1

成1

陈

1(苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州 215006)

罗喜召1

2(苏州市嵌入式技术及应用重点实验室(苏州大学) 江苏苏州 215006)

(20164227026@stu．suda．edu．cn)

Efficjent and Verifiable

Scheme in

Narrowband Internet

Encryption

Lightweight

Things ApplicatiOns

Qian

Ta01，Chen

Luo Xizha01

Hanjial，Wang Yihuail～，Peng

Chen91，and

1((、oZZPgP o厂CD，n户“fPr

SfiP”cP盘”d丁Pf^”o￡ogy，Soof^o议，L，行it圯rsi。y，S“z^o“，．，i口行gs“215006)

2(S“2^D“M“竹ifi户n￡KPy L口60，硷￡ory o，Em6PddPd

215006)

T0c^”uf。gj，n竹d AppZif乜fio”s(S。oc^o议J

U订iuPrsify)，S“z^o“，‘，inngs“

Abstract Narrowband Internet of

is an

branch

things(NB—IoT)

of the Internet． It can

on the

important

proVide

resource

different

not

services and achieve informatjon

application—leVel

intellectua】ization，relying

powerfu】

offered

service

cloud

processing capability

However， due to the

data

computing．

are not

storage

places，cloud platf。rm

providers

and this

trusted． User data is

exposed

completely

secured enVironment

completely

such as external

brings many security problems，

malicious attack and cloud server

collusion．

at these NB—IoT’s issues

like its terminal nodes

Aiming

are VulnerabIe to

attacks，

“mit in

resources，

power consumption，

Iacking

cloud

property—based

± ast access control

storage

scheme is

Under

the

proposed．

background

multiple attribute

authorities，an efficient

the idea of

and Verifiable

schemes is the

lightweight cryptographic

and

outsourced

combining

encryption

goal．

using

online／offline

encryption

decryption techn0109y，an online／

offline and

outsourced

attribute-based

multi—authority ciphertext—policy

scheme(OO—MA—

encryption

chosen—plaintext attack(CPA)is cOnstructed． It imDroves the

while

CP—ABE)which can be secured from

of the

and

efficiency

encryption

user’s

decryption algorithm

minimizing

computational overhead，

and

1imited and can

suitable for terminal

quite

with weak

equipment

computing power

resources，

± urther

giVes

ensure the correctness of outsourced

the

computing by

as well． It also

verifying

algorithm

under

the

of the

security analysis

NB—IoT

application system

Iightweight

cloud

strategy

computing

and the

enVlronment，

confidentia“ty

order to ensure the flexible and

extensible access contr01

and

of user

priVacy

data

the resource

protection

during

the

sharing process． Finally，

of the

per{ormance analysis

schemes in terms of

OO—MA—CP—ABE scheme is

and

with the

given，

compared

existing

overhead and

functionality，computational

narrowband

Internet of

overhead．

storage

words

Key

authorized

things； multiple

institutions；

privacy protection；

online／offline

encryption；outsourcing

decryption

收稿日期：2018 04

01；修回日期：2018一08—1

基金项目：国家自然科学基金项目(61672369)

This work was

supported

the National Natural Science Foundation of

China(61672369)

万方数据

钱涵佳等：轻量级窄带物联网应用系统中高效可验证加密方案

Internet of

摘

要

窄带物联网(narrowband

things，NB—IoT)是互联网中的一个重要分支．NB—IoT依

托云计算强大的资源处理能力提供应用层的各项服务以及实现信息智能化．然而由于数据异地存储，云

平台服务提供商并不完全可信，用户数据暴露在不完全安全的环境下，带来了诸多安全问题，比如被外

部用户恶意攻击、云服务器共谋攻击等．针对NB-IoT终端节点极易受到攻击、资源不足、功耗受限等问

题，提出一种基于属性的云存储快速访问控制方案．在多个属性授权机构的背景下，以高效可验证的轻

量级加密方案为目标，借鉴在线／离线加密思想，并结合外包解密技术，构造了具备选择明文攻击

(chosen—plaintext attack，CPA)安全的在线／离线加密和外包解密的多机构密文策略属性基加密方案

and outsourced

attribute—based

encryptin scheme，

(online／offline

multi—authority ciphertext—poIicy

OO—MA—CP—ABE)，提高加解密算法效率的同时最小化用户的计算开销，很适合计算能力弱且资源受限

的终端设备．并进一步通过验证算法确保外包计算的正确性．还给出了云计算环境下轻量级NB—IoT应

用系统安全性分析，保证资源共享过程中，灵活可扩展的访问控制策略以及用户数据的机密性和隐私保

护．最后，给出了OO—MA—CP—ABE方案的性能分析，从功能性、计算开销和通信开销3个方面同现有方

案进行比较．

关键词窄带物联网；多授权机构；隐私保护；在线／离线加密；外包解密

中图法分类号TP309

Internet

基于蜂窝的窄带物联网(narrowband

开放性网络，资源提供方容易受到节点冒充、数据篡

改、信息窃取等攻击．在数据处理共享需求越来越多

的分布式环境中，如何在灵活可扩展的访问控制策

略下，控制数据共享范围的同时，也保障用户在通信

过程中数据的机密性、隐私性是一个严峻的挑战[4。5]．

加密技术是目前保证物联网数据传输以及云储

存共享安全性应用最为广泛的技术，也是访问控制

策略模型实现的基础．大规模NB-IoT分布式应用

中设计可靠的加密方案必须考虑3个问题：1)细粒

things，NB—IoT)是第3代合作伙伴计划(3rd

Generation

Partnership Project，3GPP)标准组织于

2015年9月定义的面向低功耗广域网(10w

power

wide area

network，I。PWA)的关键蜂窝网络通信

技术[1]．2016年6月16日，3GPP标准组织在韩国

釜山正式确立了NB—IoT系列标准核心协议[2j．

NB—IoT技术本身具备低功耗、低成本、广覆盖、

深穿透、大连接等优势[3]，填补了LPwA市场中无

法大规模、长距离、广部署的技术空白，完美匹配了

低功耗广覆盖的物联网市场需求．因此，该技术吸引

了国内外主流运营商、设备厂商的加入，正以一种势

不可挡的态势发展．成为物联网主流技术之一，被广

泛应用于多种垂直行业，如远程抄表、智能家居、环

境监测、智能农业、资产跟踪等．

度访问控制．NB—IoT拥有大量用户，需要根据用户

级别设定权限访问，增加访问策略的灵活性，更易描

述区分访问用的权限，控制数据共享访问的范畴，让

用户受控进行数据分享．2)用户数据安全隐私保护．

在分布式应用中，隐藏用户身份信息，保护云存储数

据机密性和访问控制策略．3)系统效率及开销．考虑

到大规模分布式应用中一对多的通信模式，降低为

每个用户加密数据的花销．NB—IoT感知层中的节

点计算能力有限，电池容量较低，这就要求尽量降低

整个方案尤其是终端节点的计算、存储开销．寻找适

于物联网、云存储的轻量级加密算法．基于属性的加

based

在NB—IoT应用推广中，其必须建立开放产业

平台，依托云计算这个拥有强大计算存储能力的大

数据处理支撑平台，提供NB_IoT应用层的各项数

据服务以及实现信息智能化．然而，云计算环境下数

据存储安全存在问题．由于数据异地的存储，导致用

户失去对自身数据的一些基本访问控制．云环境的

开放性对用户而言不可完全信赖，用户数据将会暴

露在不安全的云环境之下，容易受到恶意外部攻击

者、内部员工隐瞒窃探和云服务器共谋攻击等威胁，

数据机密性和用户隐私难以得到保证，此外，由于

NB—IoT感知层由海量智能化程度受限的终端节点

组成，不具备自我保护措施，并且由于窄带物联网是

密技术(attribute

encryption，ABE)可以很好

地应用于细粒度访问控制中，能有效地实现分布式

环境下灵活可靠的数据共享．保证数据安全和用户

隐私，并且将计算密集型任务外包到云代理上，降低

因为加解密算法给物资受限的NB—IoT终端设备的

计算开销，从而可以改善设备电池寿命．基于属性的

based

加密算法前身是基于身份的加密技术(identity

万方数据

1114

计算机研究与发展2019，56(5)

encryption，IBE)．在1984年Shamir[61在公钥基础

设施以及双线性对的基础上建立了IBE方案，其中

将用户身份信息作为用户的公共密钥，由加密方自

己保存私钥，那么加密方无需事先在线获得解密方

的真正数字公钥证书(证书中存取公共密钥)就可以

实现加密．该方案不仅解决了基于证书的公钥加密

体制中的一大缺陷，还很好地简化了加密过程，节省

了很大的加密开支．

提出了基于多个授权机构的CP—ABE机制，采用访

问树结构通过植入随机化参数有效地抵抗了合谋攻

击．因此，MA—ABE机制更适用于云计算环境中的

分布式应用系统．然而上述方案的时间复杂度较高，

有大量双线性配对和幂乘运算，计算复杂度相当高．

另外加解密计算开销与属性个数和访问结构复杂度

成线性增关系，导致用户端计算负担较重，不适用于

资源受限且计算能力较弱的NB—IoT终端设备．虽

然，2014年Hohenberger等人[121为了降低加密过

程中的计算开销、提高加密效率，构造了在线／离线

加密的CP—ABE方案．该方案主要思想是在离线阶

段对复杂计算进行预处理，在线阶段仅需执行常数

级别的指数操作即可生成密文．Green等人[13]提出

的密钥转换技术，将ABE解密过程中配对操作等复

杂运算外包给云服务，在不泄露任何的明文信息的

前提下，大大减少用户解密花销．然而该方案只考虑

了解密阶段的计算开销，并没有降低用户加密阶段

的计算负担．此外大多数现有的ABE方案在构造过

程中并没有考虑到外包计算正确性的验证．基于以

上思想，本文在多属性授权机构的背景下，结合在线／

离线加密技术和外包解密技术，提出一种新的轻量

级窄带物联网应用系统中高效可验证的加密方案．

在本文中，我们提出了基于标准模型下选择明

文攻击(chosen—plaintext attack，CPA)安全的在

在实际应用中，IBE加密体制需要庞大的存储

空间和计算量，也无法抵抗多个用户合谋伪造身份

的联合攻击．基于此，Sahai和waters[73给出了一种

新的加密方案——模糊的基于身份的加密方式

IBE)，首次提出了用一组属性的集合来描述

(fuzzy

身份的概念．在fuzzy IBE的基础上，ABE加密体制

进一步被提出，实现用一组可以描述用户身份的属

性集合来进行加解密的方案．由于基本ABE无法支

持灵活的访问控制策略，访问控制策略树的概念随

即被提出，由此衍生出了2种基于策略树的ABE加

密算法．一种是Goyal等人[8。提出的基于密钥策略

的ABE(key—policy ABE，KP—ABE)和Bethencourt

等人[9]提出的基于密文策略的ABE(ciphertext—

ABE，CP—ABE)．

policy

在KP—ABE中，使用树形访问结构来控制权

限，访问结构关联在用户私钥中，属性关联密文，只

有当密文属性满足访问结构时，用户才能使用私钥

解密密文恢复出明文．该方案下，加密方完全无法

控制明文，适合应用于大规模下网络环境中的密钥

管理．

线／离线加密和外包解密的多机构CP—ABE加密方

and outsourced

案(online／offline

ciphertext—p01icy

multi—authority

ABE scheme，oo—MA—CP—ABE)．

该方案具有快速加密和外包解密的特性，大大减少

了数据拥有者和数据用户在分布式云计算环境中的

计算开销，对于多权限NB—IoT应用系统中资源有

限的设备来说是非常合适的．此外，我们还通过将身

份标识符直接嵌入用户私钥的构造方式，防止恶意

用户的共谋攻击．在加密阶段，我们构造了一个简单

的验证令牌，用于外包计算正确性验证，增强方案的

可靠性．

CP—ABE类似于广播加密，无需加密方考虑解

密者的身份问题，适用于分布式网络，与KP—ABE

相同的是，其也运用访问控制结构来控制权限并由

发送方指定，与生成的密文相关联，解密密钥用一组

可描述的属性集合来约束．仅当用户属性满足访问

策略时，才能获得解密密钥，访问资源．相较于KP—

ABE，CP—ABE更适用于物联网安全方案中．

以上方案都是依靠单授权中心识别用户属性，

实现系统中每个用户私钥的管理分发．随着大规模

云服务应用中用户数量的不断增加，单授权中心管

理分发密钥以及管理用户属性所需的开销急剧增

加，容易造成系统崩溃．2007年Chase[1叩提出多个

我们的主要贡献有3个方面：

1)首次将快速在线／离线加密和外包解密的多

授权机构ABE方案应用于轻量级窄带物联网应用

系统中，并且利用一种新的验证外包计算正确性的

方式，提高了整体方案的可靠性．

ABE，MA～

授权中心的ABE加密(multi—asuthority

2)采用多属性授权机构，访问策略更灵活的同

时减轻了授权中心的负担和风险．另外通过身份标

识直接嵌入用户私钥构造的方式，实现方案的抗共

谋性．

ABE)方案，由多个授权机构分管用户不同属性并

生成相应用户属性的私钥．该方案很好地降低了单

授权机构的计算负担．随后，2012年马丹丹等人口11

万方数据

钱涵佳等：轻量级窄带物联网应用系统中高效可验证加密方案

3)在我们的方案中，加密阶段进行的最昂贵的

计算可以离线执行，而在线阶段只需要计算一个常

数级别的指数操作．在解密期间，代理服务器可以在

数据用户提供的转换密钥的帮助下执行部分解密．

因此，数据用户只需执行简单的求幂计算操作，省去

了大量求解双线性对的计算开销．相比于现有的

MA—ABE方案，我们的方案大大减轻了用户的计算

和存储负荷．

满足 M，叫。一(1，o，，o)，则有yAm—s．对于

面

非授权用户，不存在这样的{叫，}川．

石

Sham№[63门限秘密共享方案是一种典型的秘

密共享方案．在该方案中，秘密和秘密分享都是有限

域中的元素．秘密持有方会通过有限域随机建立一

个f一1度多项式来分享秘密值s．该多项式的系数

都是从有限域中随机选取的，而常数项的值为被分

享的秘密值s．被分享的每一部分将成为该多项式

上的一点(Ⅱ。，厂(o，))．

实验证明本文方案非常适用于解决计算能力弱

且资源受限的NB—IoT应用系统中云存储数据安全

问题，并给出了安全性证明，表明本文方案具有

CPA安全性．从功能性、通信开销和计算开销3个

方面对比分析，本文方案优于现有方案，并通过性能

分析，表明本方案的高效性．另外密钥存储在云端，

大大降低了访问过程中数据通信开销．

1．3

f—BDHI困难问题

设阶为大素数声的2个乘法循环群G和G，，，其

中g为群G的生成元．双线性配对P：G× G—G，，基

于其判定性}BDHI问题是：Va Z。以及给定Z+1

元组(g，矿'g。，，一)并判断G，上的随机元素丁

是否等于e(g，g)“。．如果敌手A在多项式时间内能

破解川BDHI问题的概率是可忽略的，即可证明f_

BDHI问题是困难的．

预备知识

1．1

双线性配对(bilinear

pairing)

系统模型及安全模型

设阶为大素数p的2个乘法循环群G和G，，其

中g为群G的生成元．双线性配对P：G× G—G，具

有3个性质．

2．1

系统模型

本文构建的系统模型如图1所示，包含6个部

分：数据属主、云服务提供商、数据访问用户、中央授

权机构、属性授权机构和云代理服务器．

1)双线性．对于V P。，P。，Q。，Q： G都有：

P(P】+P2，Q1)一8(P】，Q1)P(P2，Q1)，

P(Pl，Q1+Q2)一P(Pl，Q1)e(Pl，Q2)．

owner，D())

1)数据属主(data

2)非退化性．存在P，Q属于G使得P(P，Q)≠1．

3)可计算性．对V P，Q G存在一个高效的算

法可以计算双线性配对e：G× G—G，即P(P，Q)．

数据属主将自身数据加密之后上传至云服务器

进行存储分享，同时在密文上指定访问策略并为每

个密文生成相应的验证令牌．D()将在空闲时段进

行离线加密，预先处理一些复杂计算，生成中间密文

1．2

secret

sharing

sch咖e，

线性秘密分享方案(1inear

15SS)

JT(intermediate

ciphertext)；在线加密时，将完整

线性秘密分享方案[1¨ 是由秘密持有方将秘密

的密文CT(complete ciphertext)上传至云存储服务

分发给不同用户，只有符合某种标准的用户才有权

限重建获得秘密．

器上．

service

2)云服务提供商(cloud

provicer，CsP)

LSSS中U表示属性空间，p为素数，一个定义

在U上的线性秘密共享方案Ⅱ指：

云服务提供商将会提供密文及验证令牌存储和

密钥管理的功能，以及数据访问控制服务．但是云服

务器是不完全可信的第三方机构．

1)所有实体共享Z。上的一个向量．

2)对于U上的每一个访问控制策略A，存在一

个Z× 行的共享矩阵M，对i=1，2，，Z，定义一个从

矩阵的第i行到属性空间U的函数p．随机选取向

量’，一(s，y2，y3，，y。)，其中，s，y2，y3，，y。 Zp，

s是共享的秘密，则(A。，A。，，A，)7一Mv是利用线

性分享方案得到的关于s的Z个共享组成的向量．对

于授权属性集合J，能在多项式时间内找到{∞，)剐，

user，DU)

3)数据访问用户(data

用户与云存储服务器交互，属性授权机构会

根据其一组属性值为其分配一组解密密钥．每一

个数据共享用户都有唯一的身份标识GJD(910bal

identity)，通过云代理服务器帮助解密密文．只有满

足访问控制策略的数据共享用户才能完成解密，获

得明文并验证解密结果．

万方数据

计算机研究与发展2019，56(5)

4)属性授权机构(attribute authorities，AA)

属性授权机构AA是独立可信的第三方属性权

威机构．在其范围内，负责用户属性的管理分发、撤

销和更新任务，多个授权机构根据用户相关属性生

成相应的公开密钥和解密密钥．DU将凭借其全局

身份标识G，D获取一组属性值以及符合其属性值

的解密密钥．

构．由CA建立系统并负责AA注册和用户注册，为

AA及系统中每一个合法用户分配一个全局唯一的

身份标识，同时定义系统全局参数．但不参与任何用

户属性管理和属性私钥分发．

server，PS)

6)云代理服务器(proxy

云代理服务器接收用户请求，使用转换密钥完

成对密文的部分解密后发给用户．在不向PS泄露

attribute

authorities，

5)中央授权机构(central

任何加密信息的前提下很好地降低了终端用户设备

解密的负担．PS是半可信的，它会尝试解密文件，但

不会影响数据的正确性．

CA)

中央授权机构CA为完全可信的权威认证机

model

System

Fig．1

图1系统模型图

2．2方案定义

5)o行Zi押P．E”f(J。I。，Ⅲ，GP，PK女，(M，p))+

(CT，T(，是g行)

在本节中，我们定义本文轻量级窄带物联网应

用系统中高效可验证的加密方案多项式时间算法：

1)CA—SPf“p(A，U)一GP

在线加密算法：输入GP、属性授权机构主公

钥PK。、I临时密文J丁访问结构(M，p)和明文Ⅲ

输入安全系数A和属性全集【，，输出系统公开

参数GP(global public parameter)．GP是整个系统

方案的全局参数，作为每个算法的输入参数．假设方

案中存在志个属性机构{A。。A。，，A。)，每个属性

授权机构A；管理相应的一组属性集合U。，每个用

户拥有全局唯一标识符GJD以及一组属性集合S．

2)AA—SPf“夕(GP)一(PK女，SK^)

(message)，输出密文C丁和验证令牌To走P行

(verification token)．

6)GP行To忌P种(SKu，GP，S)一(TK_L，，KPy)

转换密钥算法，输入GP、sKu和用户属性集合

S，输出转换密钥TKu和用户秘钥KPy．

7)0“f．DPfry户f(GJD，GP，C丁，丁Ku)一CT7

外包部分解密算法由云代理服务器执行．输人

用户GJD、GP、转换密钥丁Ku和密文C丁，输出部

分分解密文CT7．

属性授权机构初始化时，将GP作为输入参数，

每个属性授权机构A。生成相应的公私钥对PK。，

SK。作为该算法的输出．

8)DPfrypf(CT7，GP，KPy)一m

3)KPvG8行(SK^，GP，S，GJD)一SK(，

用户解密算法：输入用户私钥Key和外包密文

用户密钥生成算法，由多个授权机构A。合作

生成密钥，输入全局参数GP、授权机构主私钥SK+

和一组用户属性集S，输出每个用户的私钥SKu．

7、全局公开参数GP、输出明文消息m．

2．3安全模型

我们通过下面的一场攻击游戏来设计本文轻量

级窄带物联网应用系统中高效可验证的加密方案的

安全模型．其中，A为敌手C的挑战者，J代表本文

模型中的所有属性授权机构集合[1“．

4)9Ⅳzi，2P．E行f(GP)一J丁

离线加密算法，输入全局参数GP，输出临时密

文JT．

万方数据

钱涵佳等：轻量级窄带物联网应用系统中高效可验证加密方案

初始化：敌手A指定将要被挑战的访问结构

猜想：敌手输出6的猜测值67 {o，1}．]6=

7 J给挑战者C．

67，则敌手A获胜．

(M，JD)以及假冒的属性机构集合j

这里定义敌手A的优势为Pr[6—67]一1／2，其

成功概率为P，．[6—67]．

建立：挑战者C执行CA—Sef“户算法，产生公共

参数GP，然后将GP交给敌手．

定义1．如果任意敌手A在上述攻击游戏中，

在多项式时间内能获胜的概率是可忽略的，那么本

方案是CPA安全的．

对于在卜一j7中的非假冒授权机构，挑战者C

会通过执行AA—sPf“户算法生成相应的主公私钥对

(PK女，SK；)并发送给A．

阶段1：敌手A选择一组用户GjD和用户属性

集合S．而后挑战者C多次提交(S，GjD)进行密钥

询问．注意：S中的每一个属性都不满足访问结构

(M，p)，并且来自于可靠的属性授权机构．C执行

KPyGP押算法，产生用户私钥SK。，发送给敌手A．

挑战：敌手A制定2个等长明文消息，M。，M。

给挑战者C；C选择一个随机值6 {0，l}，执行加密

算法产生挑战密文CT，最后将CT发送给敌手A．

阶段2：重复阶段1的操作．

方案构建

3．1

NB—IoT应用架构

从技术科学角度分析，NB—IoT应用架构可以

抽象为NB—IoT终端(ultimate—equipment，UE)、

office，MP())、

NB—IoT信息邮局(message post

interac—

NB—IoT人机交互系统(human—computer

tion

system，HCI)3个组成部分，如图2所示：

信

一叼

●一

Smart Home

(ultimate．

equipment)

iPhone

NBIoT_applicationarchitecture

图2 N昏IoT应用架构

Fig．2

unit，

3．2

UE是以微控制器(microcontroller

NB· IoT加密方案

MCU)为核心，具有NB—IoT通信、数据采集、控制、

运算等功能的软硬件实体，如燃气表、水表等．MP()

是一种基于NB-IoT协议的信息传送系统，是NB—

本节我们详述轻量级窄带物联网应用系统中高

效可验证的加密方案，具体构建过程如下：

1)CA一5P￡“p(A，U)一G．P

network，

IoT基站(base station，BS)、核心网(core

输入安全参数A和通用属性集，利用A生成阶

server)

CN)和设备管理平台(device management

为大素数户的群G和Gr，将G的生成元g和户作

为全局公共参数GP．定义一个双线性映射e：G×

G—G，．我们选取2个强抗碰撞的Hash函数H：

{o，1)一Z。和H。：G丁一{0，1}109 9．通过随机语言及

将全局身份表示GID映射到G中的元素中．

2)AA—SPf“p(GP)一(PK女，SK女)

的总称，是UE与HCI信息交互的媒介．HCI是实

现具体应用功能的软硬件系统，使人们能够利用通

用计算机(PC)、平板电脑、手机等设备实现对例

如智能家居、物流等控制的功能．图2中数据传输过

程①和②表示上行数据传输过程，③和④代表下行

数据传输过程，其中过程①和③使用的是NB—IoT

协议．

属性授权机构会针对每个授权机构Ae管理的

每个属性i，选择2个指数z，，y， Z。，每个A。将

5K。一{z；，y，}v，作为其私钥．

从应用开发的角度来看，开发者只需要对UE

和HCI端的软硬件进行设计．而对于数据是如何在

MPO内部传输的这个问题将由运营商解决．所以开

发者在进行软件设计时应着重考虑UE以及HCI

的软硬件环境及资源．

3)KPyGP押(SK女，GP，S，GJD)一SKu

用户访问系统时向属性机构A。申请私钥，每

个授权机构A。都会执行AA—Sef“户算法．根据每个

用户的唯一身份标识符GJD以及每个属性i S生

万方数据

计算机研究与发展2019，56(5)

成相对应的密钥，计算SKu一旷H(GJD)“将私钥

结果SKu发送给用户．

o，，o)，并计算口。一Ⅱc c孙叮。一Ⅱcn

， U

将结果CT7一{C丁，，C瓦}作为部分解密C丁7返

4)0ⅣZi行P．E行f(GP)一JT

回给终端用户．

这一阶段在数据属主终端设备上执行．但设备

重新启动时，我们可以在离线阶段事先处理～些复

杂计算，将结果即临时密文存储在移动终端设备上．

具体算法为：假设本方案中最大属性集为【，，对于每

个J [1，u]，随机选一组A；，y；，a：，9：，r： z，，计

8)Defry户f(C丁7，GP，KPy)一磁

用户收到云代理服务器发送的部分解密密文

C丁7后，执行该算法进行解密数据．计算对称密钥

c走一C。CTZ／C丁，．最后，通过进一步计算，验证等式

To后P刀一H。(H。(DC)I|cT7)是否成立．

若等式成立，则云解密正确，而后使用以解

密密文CT7，最终获得明文川；若等式不成立则返

回1．

算Vj：C1．，一P(g，g)‘P(g，g)‘7，，Cz．，一go，C3．，一

亭J’|94，．

5)O行Zi行P，E行f(j丁，m，GP，PK々，(M，．D))一

(CT。To是P押)

数据属主外派数据到服务器之前，需运行算法

加密消息m成密文之后发送给云服务器．

4实验结果与分析

①数据属主随机选择c志 G，，计算对称密钥

4．1 NB-IoT实验环境

s忌一H

7(c忌)，使用对称密钥s忌加密数据m，生成数

本文选取资源受限的NB—IoT终端UE作为数

CorteX-Mo+

据属主，UE的主控芯片采用基于ARM

据密文(data ciphertext，DC)，另外计算验证令牌：

CT7)．

To是P行一H1(Ho(DC)1I

内核的32位微控制器．uE的硬件实物为智能燃气

表，如图3所示：

②数据属主加密对称密钥幽．

(i)输入LSSS访问结构(M，ID)，其中函数ID与

M的行和属性相关．

(ii)随机选择s Z。作为加密指数．首先选择随

机向量1，一(s，y2，y。，，y。) Z，，向量w Z；，其第

1个元素为o．

首先计算VJ [1，z]：A，=Mjl，(Mj为访问矩阵

M的第歹行向量)和仍一Mjw．而后计算密文C。一

P(g，g)5幽，c4．』一AJ—A：，c5．j一(aJ—a：)o，c6．J一

hardware

Flg．3

physlcal map

(y，一y；)rJ，c7．，一仍一彩．

图3 UE硬件实物图

最终密文为CT一{(M，p)，DC，C。，{C¨ ，C："

C3，J，C4+J，C5，j，C6．，，C7．J}v

[1．f])．

另外，我们选取64位操作系统Windowslo的

PC(时钟频率为3．20GHz)作为NB-IoT人机交互

客户端HCI，将其作为数据访问用户．在我们的NB_

IoT智能燃气表应用系统中，终端UE将采集到的

数据加密后发送到华为云服务器，而后人机交互客

户端HCI从云服务器上获取相应密文，并解密获得

数据信息，完成一次数据的通信传输，

6)GP，z丁。忌8卵(SKu，GP，S)一(TKu，KPy)

用户在重启移动设备时，选择随机数z Z。生

成一个相关的转换密钥TKu一(SKF2，H(GJD)1／2)．

7)0“￡．Defryp￡(GJD，GP，C丁，TKu)一C丁’

用户将基于访问策略(M，J0)的密文CT和转换

密钥交给云代理服务器进行部分密文解密．

进行计算：

为了验证OO—MA—CP—ABE方案的可行性，并

评估其实际性能．本节利用o．5．14版本的Paring—

c：．J—C1，JP(g，g)。4-，g(g，g)。叫，

c：．j=P(H(G，D)，c3。gc6· jgc，· ，)，

based

cryptography library0160对()O—MA—CP—ABE

方案进行实验．我们将对访问结构为LSSS的

HW[12]，GHw[”]，LW 方案和本文方案就在线加

密和用户解密阶段进行实验．上述2个对比实验有

关时间的统计是在本文选取的人机交互客户端

c；一e(98∥H(GJD)斗／Z，c2．，)．

若用户属性满足访问策略(M，p)，则找出1组

随机值c。，cz，，c，， z，满足： c，M，一(1，o，

万方数据

钱涵佳等：轻量级窄带物联网应用系统中高效可验证加密方案

HCI上执行的，主要配置前文已述．另外，我们在

ARM架构下的NB—IoT终端UE上执行的加密方

案耗时大约120ms，而在HCI端执行加密只需8ms

左右，解密数据耗时1．8 ms左右．一次完整的数据

方案，因此本文方案整体更优，更适合于计算能力弱

且资源受限的移动终端用户．

4．2正确性分析

本文构造的OO—MA—CP—ABE方案的正确性主

要依赖于双线性映射的性质．我们通过公式来证明

本方案的正确性．

s左

传输完成需要15 s左右(极限情况下需要30

右)．需要指出的是，所有对比实验的结果都是取运

行30次后所得的平均值．

我们在方案构造中定义用户属性集合S，以及

与用户属性集合S相关的转换密钥TKu．与此

同时，我们定义一个访问策略(M，p)，以及和访问策

略(M，|D)相关的密文CT．我们在方案构造中计算

获得：

图4给出了HW[12]，GHW[13]，LW[1阳方案与本

文00—MA—CP—ABE方案在不同属性个数不同的情

况下，各个方案在在线加密阶段所需的时间对比．在

实验过程中，假设属性个数由2变化到20．如图4

所示，我们的()()一MA—CP—ABE方案在在线加密阶

段计算开销与属性数目无关，几乎保持恒定，可以应

用于计算能力弱且资源受限的移动终端用户．虽然

本方案耗时略高于Hw[123方案，但用户解密阶段耗

时远远低于HW[121方案，因此本文方案整体更优．

C：．』=C1．．P(g，g)【‘{· jg(g，g)。如一

rJ—

P(g，g)‘P(g，g)‘’，P(g，g)‘1，一1j’P(g，g)‘口J一弓1

P(g，g)1，P(g，g)。，“．

c：．，=P(H(GJD)，c3．』g。s· ，g。，· ，)一

c(H(GlD)，93|r g吼gt妁一MhJ g％一吼)一

P(H(GJD)，g斗7，g竹)．

c：一P(g。∥H(G儿))斗旧，c2．j)一

e(妒i12，gJ)e(H(GlD)’Jl¨ ，亭i)一

P(g，g)。，7，馏P(H(GfD)，g)H7，膳．

若转换密钥丁Ku中拥有GJD的用户属性集合

S满足密文CT中的访问策略(M，p)要求，则可说

明O()一MA—CP—ABE方案的正确性．也就是说，

tlme

ComparIson

encryptlon

A，c，一s， y，c，一o，即可通过恢复密钥{z

F’ig．

图4在线加密开销时间比较

Z。)，转换密钥TKu和密文CT构建以下的公式验

证本文方案的正确性．具体验证步骤如下：

由本节可知：

2j，GHw[1

图5给出了HW[1

3；，Lw[15j方案与本

文OO—MA—CP—ABE方案在不同属性个数不同的情

况下，各个方案用户解密阶段所需的时间对比．在实

验过程中，假设属性个数由2变化到20．如图5所示：

C丁。一Ⅱc他c乞一ⅡP(g，g)V‘，P(g，g)V，。，×

e(H(GJD)，g)斗7，‘1，一ⅡP(g，g)1，‘1，P(g，g)吖，。，×

P(H(GJD)，g)斗’，‘jP(H(研D)，g)卿‘，一

P(g，g)，P(g，g)善?，1，JP(H(G儿))，g)著帅q．

叮z一Ⅱc =

ⅡP(g，g)旷∥∥P(H(GJD)，g)们。∥．

因此，我们可以进一步获得

of{lnal tlme

decryptlon

F‘lg．

Comparlson

图5用户解密开销时间比较

堕z：f甄“g，g)呐吲锨州∞)，g)妒一忙卜

皿

【乏万乏iF瓦瓦面丽J

又因为Co—mP(g，g)5。所以解密用户可以通过

我们的o()一MA—CP—ABE方案在用户解密阶段

计算开销与属性数目无关，几乎保持恒定，我们将大

量复杂的运算外包给云服务器，解密时间远远少于

HW[123和LW[153方案．虽然本方案耗时与GHw[13]

方案相近，但在线加密阶段耗时远远低于GHw¨ 钉

P(g，g)5‘

计算C0器2 (g，g)‘赤一m来恢复明文

万方数据

1120

计算机研究与发展2019，56(5)

消息m．至此，我们可以得出本文方案是正确的．

最终正确获得明文消息．

当行一o，D猜对(g，矿，94，，∥，丁)为元组成

功的概率为1／2；

4．3安全性分析

当村一1，D猜对(g，g。，g。，，g。，P(g，g)1h)

为元组成功的概率为1／2+￡；

定义2．本文基于离散对数困难问题下利用

GID解决了抵抗多个属性授权机构的合谋攻击和

不同用户直接攻击．本文方案基于具有CPA安全的

Waters方案发展而来，因此也是CPA安全的．在

乒BDHI困难问题假设成立的情况下，任何多项式时

所以综上所述：D模拟游戏成功的概率为

Ad"(D)一告(告+e+÷ )一告一号．

厶、厶

厶，

厶

该结果是可以忽略不计的，即是乒BDHI困难

的．因此任意敌手A在上述攻击游戏中，在多项式

时间内能获胜的概率是可忽略的，本方案是选择明

7。．

间内敌手A不具备攻破本文方案的优势[I

证明．假设本文方案，存在被一个PPT敌手A

以不可忽略的优势攻破的可能．即构造模拟者D，

证明其可通过A以e／2的概率判定出2个乒BDHI

文攻击(CPA)安全的．

证毕．

4．4性能分析

随机元组(g，旷，g。，，∥，P(g，g)““)和(a zp，

T Gr)．

本节对本文方案性能作了简单分析．

首先在加密阶段，我们进行分步处理：离线阶段

和在线阶段．在离线加密阶段，我们将大量的复杂运

算，如双线性配对和幂乘计算提前进行处理，将结果

存储在设备上．设备将在充电状态下或者空闲状态

时自动离线完成；在线阶段时，只需付出极小的代价

进行简单计算，就可快速完成加密．极大降低了终端

计算开销，节省低功耗终端设备的大量电量消耗．

解密阶段时，我们也将大量复杂计算外包在云服务

器上，减少了数据用户端的解密运算开销，并且大大

提高了解密效率．与此同时，我们还融人了隐藏访问

结构方案和验证外包解密正确性的算法，进一步保

证了本文的可靠性和安全性[1引．本节给出了00一

MA—CP—ABE方案与已有的相关方案在功能性、计

算开销和通信开销方面的对比分析．

执行CA—S以“户算法，产生公共参数GP，然后

将GP交给敌手．挑战者C会通过执行AA—S甜“夕

算法生成相应的主公私钥对(PK。，SK。)并发送给

模拟者D．挑战者C选择1个随机值行 {o，1)，该

值隐瞒敌手A和模拟者D．行=0，将(g，旷，g。，，

g口|，T)设为元组，否则(g，旷，g。，，∥，P(g，g)“。)

为元组．模拟以下游戏：

初始化：敌手A指定将要被挑战的访问结构

(M，ID)+给S．

建立：定义Hash函数H：{0，1}一Z。．J代表本

文模型中的所有属性授权机构集合．模拟者D生成

相关公共参数GP，并生成属性授权机构公钥集

PK。一起发送给敌手A．敌手A将密文提交给预言

机解密，如果成功则返回明文棚给敌手．

表1给出了本文方案和其他方案的特征功能比

较，主要包括是否支持多个属性授权机构、访问策略

的表现形式、是否支持外包计算可验证性、是否支持

在线／离线加密和外包解密．由表1可知：BSw[9]，

阶段1：敌手A选择一组用户GJD和用户属性

集合S．基于卜一J7中的非假冒授权机构，向模拟者

D多次提交(S，GJD)进行密钥询问．注意：S中的每

一个属性都不满足访问结构(M，p)’，并且来自于可

靠的属性授权机构．执行KPyGP"算法，产生用户私

钥SKu发送给敌手A．

W[13：，HW[”：方案是一般单授权中心机制，随着

用户属性的增加，授权机构的负担与风险将加大．本

文和Lw[15]等方案采用多属性授权机构，更符合分

布式应用需求，更为高效灵活，还可以抵抗合谋攻

击．但是MDD[¨ 3和Lw[¨ 3方案既不能支持外包加

密也不能支持外包解密，用户计算开销过大，不适合

实际应用于轻量级窄带物联网应用系统．此外，上述

方案均没有验证外包计算的正确性．因此，本文方案

优于现有方案，具有更强的可扩展性．

挑战：敌手A制定2个等长明文消息Mj，M。

给挑战者C；模拟者D选择1个随机值6 {0，1}，

执行加密算法产生挑战密文C丁，最后将CT发送给

敌手A．如果(g，g“，g口|，，94，丁) (g，g。，g口|，，

∥P(g，g)m)，则D模拟成功．

阶段2：重复阶段1的操作．

6—

猜想：敌手A输出6的猜测值67 {0，l}．j

67则敌手A获胜．

表2给出计算性能和密文长度的比较．在详细

分析本文的计算开销和通信开销之前，我们先定义

后文所使用的相关符号，设E表示在群G和G丁的

这里定义敌手A的优势为Adu(D)一P，．[6—

67]一1／2，其成功概率为P，．[6—67]．

万方数据

钱涵佳等：轻量级窄带物联网应用系统中高效可验证加密方案

1次指数操作花销，P表示1次双线性配对操作运

算花销，Z代表LSSS访问结构属性的行数或者访问

方案，本文方案在加密阶段，用户端只需要做简单点

乘运算，大大减少了幂乘运算开销．另外，本文还将

大量的线性配对和幂乘计算开销外包至云服务器，

用户只需一次幂乘计算，大大降低了终端解密用户

_{树中间节点数，I}G_I，I

G，I，I Z。1分别表示G，G，，

Z。的长度，U表示解密时的系统属性个数，S为在群

G和G，的1次点乘操作花销．文中的计算开销主要

源于双线性运算和幂乘运算．在表2中，我们列出了

终端用户的在线加密开销和解密开销以及相应的密

文长度．相比于BSW嘲，GHW[13]，HW[12]，I。W[】5]

的计算负担．虽然本文的密文长度相较于

GHw[1_{3|，Hw[123方案略微较长，但是其加解密负担}

较低，效率高的同时还加入了验证外包解密正确性

的算法，安全性可靠性得到了保障．

TabIe

of Featur髂and Func“ons of this

and

0ther

Compari∞n

Program

Prog阳ms

表l

本文方案和其他方案的特征功能比较

whether it

this feature，× means whether this feature is not

supported

Note：√means

supports

ThbIe

Of CaIcuIation

PerfOmance and

Betweenthis and other Schemes

Ciphertext Length

Comparison

表2本文方案和其他方案计算性能和密文长度的比较

the set of att“butes

for

the time for

in the

group

Note：【，represents

and

requjred

decryption；￡indicates

of each eIement

exponentiation operation

and

denote the

the number of rowsofthe

G1；IGl，IGl‘I

length

in(；，G丁and

IZp

Zp；z represents

access structure

time

for

indicates the time for

the

multiplication

mat“x；P represents

required

pamng operation；S

andG丁．

groupG

制效率，此外，密钥存储在云端，降低访问过程中数

据通信量．最后，通过验证外包解密正确性的算法，

进一步保证了本文的可靠性和安全性．

总

结

本文提出了一种新的轻量级NB-IoT应用系统

中高效可验证的加密方案：在线／离线加密和外包解

密的多机构CP—ABE加密方案00一MA—CP—ABE．

在多个属性授权机构的背景下，采用更灵活的访问

控制策略，大大减轻了授权中心的负担和风险．融入

文献

参

考

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E，Lin x，Adhikary A，et aI．A p“mer on 3GPP

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外包给云服务器，最小化终端用户的计算开销和存

储负担，很好地解决计算能力较弱且资源受限的

NB—IoT云存储数据安全问题，提高了资源访问控

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of IEEE Int Confon

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Workshops．Piscataway．NJ：lEEE，2017：

277—282

万方数据

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