一种增强的个性化匿名隐私保护模型改进
王雅萌 陈力 王慧
摘 要： 隐私保护是信息安全的重要研究方向，为了提高隐私保护能力，提出一种基于椭圆曲线同态加密的增强性个性化匿名隐私保护模型。采用K?匿名编码方法进行隐私保护信息的编码设计，构建加密密钥，结合分段线性混沌映射方法进行隐私保护模型的算术编码设计，采用椭圆曲线同态加密算法进行个性化匿名隐私保护增强设计，提高信息加密的深度，实现隐私保护优化。仿真结果表明，采用该方法进行隐私保护信息加密和隐私保护抗攻击能力较强，信息泄露的风险大大降低。
关键词： 编码设计； 匿名隐私保护； 信息加密； 信息安全
中图分类号： TN915.08?34； TP311 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）22?0036?03
Abstract： Privacy protection is an important research direction of information security. In order to improve the privacy protection capability， an enhanced personalized anonymous privacy protection model based on elliptic curve homomorphic encryption is proposed. The K?anonymous encoding method is adopted to design the privacy protection information encoding and construct the encryption key. Combined with the piecewise linear chaotic mapping method， arithmetic coding of privacy protection model is designed. The elliptic curve homomorphic encryption algorithm is used for the enhanced design of personalized anonymous privacy protection to improve the depth of information encryption and achieve privacy protection optimization. The simulation results show that the method for privacy protection information encryption has a strong attack resistance capability and can reduce the risk of information leakage.
Keywords： encoding design； anonymous privacy protection； information encryption； information security
0 引 言
随着信息技术和网络技术的发展，大量的个人信息被提交到互联网络平台中进行信息传输和信息存储，在数据信息交互和通信过程中，容易受到网络攻击而导致信息泄露，然而网络中的信息很多涉及到用户的个人隐私，比如银行支付信息、身份信息、个人行踪轨迹信息等。隐私泄露将会对网络用户的信息安全带来较大的威胁和危害，需要研究个性化的匿名隐私保护模型，通过对涉密信息进行隐私保护和数据加密，在数据加密系统中通过信息编码和密钥设计，实现用户隐私信息的安全存储和传输。因此，研究隐私保护模型，在信息安全领域中具有广阔的应用价值，相关的隐私保护模型和加密算法研究受到人们的极大重视。
隐私保护模型设计的基础是隐私信息的加密和编码设计，传统方法主要有混沌线性加密隐私保护模型[1]、最短向量编码方案、单比特向量规划加密方案、身份验证的隐私保护方案[2]。文献[3]提出一种基于TinySBSec的轻量级的链路层加密算法实现隐私保护模型优化，采用线性循环的差分比特序列加密和编码技术，实现个性化的隐私保护协议定制；但该方法的计算量较大，复杂度较高，实现困难。文献[4]提出一种基于Gram?Schmidt正交化向量量化分解的隐私保护模型，实现个性化的隐匿数据的安全保护，该方法在受到大强度的明文攻击时的隐私保护性能不好。针对上述问题，本文提出一种基于椭圆曲线同态加密的增强性个性化匿名隐私保护模型，采用K?匿名编码方法进行隐私保护信息的编码设计，构建加密密钥，采用椭圆曲线同态加密算法进行个性化匿名隐私保护增强设计，提高隐私保护性能，得出有效性结论。
1 K?匿名编码设计
1.1 隐私保护信息的编码
为了实现隐私保护优化，提高网络信息安全能力，首先采用K?匿名编码方法进行隐私保护信息的编码设计。假设隐私保护序列[a0，a1，a2，…，an]和[b0，b1，b2，…，bn]是[n]位的随机码序列，为二进制的字符串，密码体制集合为[p0，p1，p2，…，pl-1]，输出密钥[mk={g1，a，β}]，在含有[k]个特征的隐私保护方案子集[s]中，[rcf]为对称安全加密的系统参数。计算个性化隐私保护用户部分公钥[wu=gsu]，用户部分私钥[tu=su+sH1（IDu，wu）]。生成随机码序列，在隐私保护框架下，采用无证书签密方案，得到签密输出密钥[logg δ≡logg β×logg γ]（mod[n]）。设乘法群[G]，明文攻击的区间移位数[KC∈0，1，2，…，n-1]，系统主密钥的比特数为[log2（n）]位，采用分段线性混沌映射进行隐私保护密钥设计，结合循环移位编码，得到部分公、私钥的线性输出。根据上述设计，得到隐私保护信息的编码和解码的过程如图1所示。
通过[rp（zi）]自旋态编码，采用公钥生成方案执行混沌奇偶位重组，得到椭圆曲线加密的误差[z′1，z′2]，[z′2=0]。综上分析，完成个性化的匿名隐私保护模型优化构造，其中加密序列[x1，x2，x3，…，xr，]则输出解码序列[ti=ci⊕xi，i=1，2，…，r]，更新循环密钥[KCi]和[KSi]，完成算法迭代，可实现信息加密和隐私保护优化。
3 实验测试分析
为了测试本文方法在实现个性化匿名隐私保护中的应用性能，进行一次仿真实验分析，实驗使用SP800?22随机编码序列作为测试样本，采用Matlab仿真软件作为加密算法的设计平台，进行加密和隐私保护分析。仿真测试时，α取值为0.25，数据字符串的长度为10 000，隐私保护文件大小大于[3.8×105] B，根据上述仿真环境和信息参量设定，构造隐私保护模型，得到数据加密测试结果如图2所示。
分析图2的测试结果得知，采用本文方法进行隐私保护数据加密设计，具有较好的信息加密能力，加密的深度较高，提高了数据的抗攻击能力。图3为采用本文方法和传统方法进行隐私保护设计的信息泄露风险评估结果，分析得知，采用本文方法进行隐私保护设计，降低了信息泄露风险，性能优于传统方法。
4 结 语
为了提高隐私保护能力，提出一种基于椭圆曲线同态加密的增强性个性化匿名隐私保护模型，采用椭圆曲线同态加密算法进行个性化匿名隐私保护增强设计，实现隐私保护优化，采用该方法进行隐私保护信息加密和隐私保护，抗攻击能力较强，信息泄露的风险大大降低，性能优越。
（上接第38页）
参考文献
[1] 刘腾腾，倪巍伟，崇志宏，等.多维数值敏感属性隐私保护数据发布方法[J].东南大学学报，2010，40（4）：699?703.
[2] 龙昭华，龚俊，王波，等.无线传感器网络中分簇安全路由协议保密通信方法的能效研究[J].电子与信息学报，2015，37（8）：2000?2006.
[3] 白恩健，朱俊杰.TinySBSec：新型轻量级 WSN 链路层加密算法[J].哈尔滨工程大学学报，2014，35（2）：1?6.
[4] THIAGARAJAN J J， RAMAMURTHY K N， SPANIAS A. Learning stable multilevel dictionaries for sparse representations [J]. IEEE transactions on neural networks & learning systems， 2015， 26（9）： 1913?1926.
[5] 韩建明，于娟，虞慧群，等.面向敏感值的个性化隐私保护[J].电子学报，2010，38（7）：1723?1728.
[6] 朱青，赵桐，王珊.面向查询服务的数隐私保护算法[J].计算机学报，2010，33（8）：1315?1323.
[7] 程志强，连鸿鹏.物联网通信特征数据信息加密仿真研究[J].计算机仿真，2016，33（11）：324?327.
摘 要： 隐私保护是信息安全的重要研究方向，为了提高隐私保护能力，提出一种基于椭圆曲线同态加密的增强性个性化匿名隐私保护模型。采用K?匿名编码方法进行隐私保护信息的编码设计，构建加密密钥，结合分段线性混沌映射方法进行隐私保护模型的算术编码设计，采用椭圆曲线同态加密算法进行个性化匿名隐私保护增强设计，提高信息加密的深度，实现隐私保护优化。仿真结果表明，采用该方法进行隐私保护信息加密和隐私保护抗攻击能力较强，信息泄露的风险大大降低。
关键词： 编码设计； 匿名隐私保护； 信息加密； 信息安全
中图分类号： TN915.08?34； TP311 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）22?0036?03
Abstract： Privacy protection is an important research direction of information security. In order to improve the privacy protection capability， an enhanced personalized anonymous privacy protection model based on elliptic curve homomorphic encryption is proposed. The K?anonymous encoding method is adopted to design the privacy protection information encoding and construct the encryption key. Combined with the piecewise linear chaotic mapping method， arithmetic coding of privacy protection model is designed. The elliptic curve homomorphic encryption algorithm is used for the enhanced design of personalized anonymous privacy protection to improve the depth of information encryption and achieve privacy protection optimization. The simulation results show that the method for privacy protection information encryption has a strong attack resistance capability and can reduce the risk of information leakage.
Keywords： encoding design； anonymous privacy protection； information encryption； information security
0 引 言
随着信息技术和网络技术的发展，大量的个人信息被提交到互联网络平台中进行信息传输和信息存储，在数据信息交互和通信过程中，容易受到网络攻击而导致信息泄露，然而网络中的信息很多涉及到用户的个人隐私，比如银行支付信息、身份信息、个人行踪轨迹信息等。隐私泄露将会对网络用户的信息安全带来较大的威胁和危害，需要研究个性化的匿名隐私保护模型，通过对涉密信息进行隐私保护和数据加密，在数据加密系统中通过信息编码和密钥设计，实现用户隐私信息的安全存储和传输。因此，研究隐私保护模型，在信息安全领域中具有广阔的应用价值，相关的隐私保护模型和加密算法研究受到人们的极大重视。
隐私保护模型设计的基础是隐私信息的加密和编码设计，传统方法主要有混沌线性加密隐私保护模型[1]、最短向量编码方案、单比特向量规划加密方案、身份验证的隐私保护方案[2]。文献[3]提出一种基于TinySBSec的轻量级的链路层加密算法实现隐私保护模型优化，采用线性循环的差分比特序列加密和编码技术，实现个性化的隐私保护协议定制；但该方法的计算量较大，复杂度较高，实现困难。文献[4]提出一种基于Gram?Schmidt正交化向量量化分解的隐私保护模型，实现个性化的隐匿数据的安全保护，该方法在受到大强度的明文攻击时的隐私保护性能不好。针对上述问题，本文提出一种基于椭圆曲线同态加密的增强性个性化匿名隐私保护模型，采用K?匿名编码方法进行隐私保护信息的编码设计，构建加密密钥，采用椭圆曲线同态加密算法进行个性化匿名隐私保护增强设计，提高隐私保护性能，得出有效性结论。
1 K?匿名编码设计
1.1 隐私保护信息的编码
为了实现隐私保护优化，提高网络信息安全能力，首先采用K?匿名编码方法进行隐私保护信息的编码设计。假设隐私保护序列[a0，a1，a2，…，an]和[b0，b1，b2，…，bn]是[n]位的随机码序列，为二进制的字符串，密码体制集合为[p0，p1，p2，…，pl-1]，输出密钥[mk={g1，a，β}]，在含有[k]个特征的隐私保护方案子集[s]中，[rcf]为对称安全加密的系统参数。计算个性化隐私保护用户部分公钥[wu=gsu]，用户部分私钥[tu=su+sH1（IDu，wu）]。生成随机码序列，在隐私保护框架下，采用无证书签密方案，得到签密输出密钥[logg δ≡logg β×logg γ]（mod[n]）。设乘法群[G]，明文攻击的区间移位数[KC∈0，1，2，…，n-1]，系统主密钥的比特数为[log2（n）]位，采用分段线性混沌映射进行隐私保护密钥设计，结合循环移位编码，得到部分公、私钥的线性输出。根据上述设计，得到隐私保护信息的编码和解码的过程如图1所示。
通过[rp（zi）]自旋态编码，采用公钥生成方案执行混沌奇偶位重组，得到椭圆曲线加密的误差[z′1，z′2]，[z′2=0]。综上分析，完成个性化的匿名隐私保护模型优化构造，其中加密序列[x1，x2，x3，…，xr，]则输出解码序列[ti=ci⊕xi，i=1，2，…，r]，更新循环密钥[KCi]和[KSi]，完成算法迭代，可实现信息加密和隐私保护优化。
3 实验测试分析
为了测试本文方法在实现个性化匿名隐私保护中的应用性能，进行一次仿真实验分析，实驗使用SP800?22随机编码序列作为测试样本，采用Matlab仿真软件作为加密算法的设计平台，进行加密和隐私保护分析。仿真测试时，α取值为0.25，数据字符串的长度为10 000，隐私保护文件大小大于[3.8×105] B，根据上述仿真环境和信息参量设定，构造隐私保护模型，得到数据加密测试结果如图2所示。
分析图2的测试结果得知，采用本文方法进行隐私保护数据加密设计，具有较好的信息加密能力，加密的深度较高，提高了数据的抗攻击能力。图3为采用本文方法和传统方法进行隐私保护设计的信息泄露风险评估结果，分析得知，采用本文方法进行隐私保护设计，降低了信息泄露风险，性能优于传统方法。
4 结 语
为了提高隐私保护能力，提出一种基于椭圆曲线同态加密的增强性个性化匿名隐私保护模型，采用椭圆曲线同态加密算法进行个性化匿名隐私保护增强设计，实现隐私保护优化，采用该方法进行隐私保护信息加密和隐私保护，抗攻击能力较强，信息泄露的风险大大降低，性能优越。
（上接第38页）
参考文献
[1] 刘腾腾，倪巍伟，崇志宏，等.多维数值敏感属性隐私保护数据发布方法[J].东南大学学报，2010，40（4）：699?703.
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[4] THIAGARAJAN J J， RAMAMURTHY K N， SPANIAS A. Learning stable multilevel dictionaries for sparse representations [J]. IEEE transactions on neural networks & learning systems， 2015， 26（9）： 1913?1926.
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[7] 程志强，连鸿鹏.物联网通信特征数据信息加密仿真研究[J].计算机仿真，2016，33（11）：324?327.
