[論文レビュー] A Large-scale Concurrent Data Anonymous Batch Verification Scheme for Mobile Healthcare Crowd Sensing

Jingwei Liu, Huijuan Cao+4 more|arXiv (Cornell University)|Apr 5, 2018

User Authentication and Security Systems被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、改善された証明書なし集約署名（CL-AS）を用いて、モバイルヘルスケアクラウドセンシング（MHCS）における大規模かつ並列処理可能なデータ匿名バッチ検証方式を提案する。この方式は、多数のユーザーからのバイオメディカルデータを効率的かつプライバシーを守ってバッチ検証可能であり、個人の身元を隠すことで、従来の手法よりも計算およびストレージのオーバーヘッドを低減し、既存手法と比較して最大50％の時間コスト削減を達成する。

ABSTRACT

Recently, with the rapid development of big data, Internet of Things (IoT) brings more and more intelligent and convenient services to people's daily lives. Mobile healthcare crowd sensing (MHCS), as a typical application of IoT, is becoming an effective approach to provide various medical and healthcare services to individual or organizations. However, MHCS still have to face to different security challenges in practice. For example, how to quickly and effectively authenticate masses of bio-information uploaded by IoT terminals without revealing the owners' sensitive information. Therefore, we propose a large-scale concurrent data anonymous batch verification scheme for MHCS based on an improved certificateless aggregate signature. The proposed scheme can authenticate all sensing bio-information at once in a privacy preserving way. The individual data generated by different users can be verified in batch, while the actual identity of participants is hidden. Moreover, assuming the intractability of CDHP, our scheme is proved to be secure. Finally, the performance evaluation shows that the proposed scheme is suitable for MHCS, due to its high efficiency.

研究の動機と目的

• モバイルヘルスケアクラウドセンシング（MHCS）システムにおいて、大量の機微なバイオメディカルデータを効率的かつ安全に認証する課題に対処すること。
• 検証プロセス中に個人の身元および健康データが漏洩する可能性があるMHCSにおけるプライバシーリスクを軽減すること。
• 大規模なデータ集約および検証プロセスにおける計算およびストレージのオーバーヘッドを低減すること。
• 複数ユーザーのデータを同時にバッチ検証可能でありながら、ユーザーの匿名性を維持すること。
• 実時間のMHCSアプリケーションに適した、存在的偽造攻撃に対して安全であると同時に効率的な方式を設計すること。

提案手法

• 証明書管理のオーバーヘッドを排除するために、改善された証明書なし集約署名（CL-AS）方式を採用する。
• 双線形ペアリングおよびスカラー乗算を、タイプA楕円曲線（y² = x³ + x）上で実行して暗号化処理を実現する。
• 複数の署名を式（16）を用いて1つの検証メッセージに集約するバッチ検証メカニズムを導入する。
• 検証プロセスにおいて直接的な識別子の代わりに匿名資格証明（Uᵢ, Vᵢ, SN′ᵢ）を用いてユーザーの身元を隠す。
• 署名、検証、集約、集約検証の4段階プロトコルを設計し、それぞれの段階を効率化する。
• 計算的ディフィー・ヘルマン問題（CDHP）の困難性をセキュリティの基盤とし、ランダムオракルモデル下でEU-F-CMAモデルにおいて安全であることを証明する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 モバイルヘルスケアクラウドセンシングにおける大規模なバイオメディカルデータを、ユーザーのプライバシーを守りつつ効率的に検証する方法は何か？
• RQ2 複雑な証明書管理に依存せず、バッチ検証と匿名性を両立できる暗号メカニズムは何か？
• RQ3 提案された方式は、既存のCL-ASおよび集約署名方式と比較して、計算およびストレージのオーバーヘッドにおいてどの程度の性能向上を達成するか？
• RQ4 参加者数の増加が、バッチ検証プロセスのスケーラビリティおよび効率性に与える影響は何か？
• RQ5 CDHPの不確実性を仮定した標準的な仮定のもとで、本方式は強力なセキュリティ保証（例：存在的偽造不可能性）を達成できるか？

主な発見

• 提案方式は、合計計算オーバーヘッドを 2nH + 2nP + nS に低減し、[23]、[24]、[36]の方式がそれぞれ 5nH + 4nP + 2nS、2nH + 3nP + 3nS、2nH + 3nP + 2nS を要するのに対し、優れた性能を示す。
• 集約検証段階では、わずか2回のペアリング操作しか必要とせず、暗号化コストを最小限に抑える。
• 参加者数が増加するに従い、時間的オーバーヘッドは[23]と比較して最大50％、[24]と比較して42.1％、[36]と比較して39％削減される。
• ストレージオーバーヘッドは顕著に削減され、1署名あたりのストレージ量は1344nビットからバッチモードでは160n + 1184ビットにまで低下し、nが増加するに従い顕著な節約効果を発揮する。
• 比較された方式の中で、本方式は計算複雑度およびストレージオーバーヘッドが最小であり、大規模なMHCS展開において優れた効率性を示している。
• 形式的セキュリティ証明により、CDHPの不確実性を仮定すれば、本方式は適応的選択メッセージ攻撃に対する存在的偽造攻撃に対して安全であることが示された。