76、安全细粒度查询结果验证方案解析

安全细粒度查询结果验证方案解析

在数据查询场景中，确保查询结果的正确性和完整性至关重要。为了实现这一目标，我们将介绍一种基于抗碰撞伪随机函数构建验证对象的方案，该方案能在保证实用性的同时保护数据隐私。

1. VO - I 构建与验证

VO - I 用于验证查询结果集 $R(w)$ 中每个数据文件的正确性。

1.1 构建步骤

• 数据所有者针对集合 $C(w)$（$w \in W$）生成一个 $m$ 位的数组 $VO(w)$，它代表布隆过滤器。
• 对于 $C(w)$ 中的每个加密文件 $C$，使用数据所有者和数据用户共享的密钥 $k$，通过安全且抗碰撞的哈希函数计算哈希消息认证码 $HMAC(k, C)$。
• 选择 $l$ 个独立的哈希函数 $h_1, h_2, \cdots, h_l$，其范围为 $[0, m - 1]$，对 $HMAC(k, C)$ 进行哈希运算，并将 $VO(w)[h_i(HMAC(k, C))]$（$1 \leq i \leq l$）置为 1。
• 对于每个 $C(w_i)$（$w_i \in W$，$1 \leq i \leq d$），重复上述操作，构建验证对象集 $OV(W) = {OV(w_i)|w_i \in W, 1 \leq i \leq d}$。这里，$HMAC - MD5$ 是 $HMAC$ 的一个不错实现。

1.2 填充操作

由于 $VO(w)$ 中 1 的总数与 $C(w)$ 的大小密切相关，为避免云服务器通过统计分析猜测包含关键字 $w$ 的数据文件数量，需要进行填充操作：