[论文解读] Efficient User-Centric Privacy-Friendly and Flexible Wearable Data Aggregation and Sharing

Khlood Jastaniah, Ning Zhang+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 1, 2022

Cryptography and Data Security被引用 5

一句话总结

本文提出SAMA，一种新颖的以用户为中心的框架，用于高效、隐私保护的可穿戴物联网健康数据聚合与灵活共享。该框架结合了多密钥同态加密以实现安全的多用户数据处理，以及密文策略属性基加密以实现细粒度、选择性访问控制，从而在计算开销更低的前提下，超越以往解决方案，在隐私保护与可扩展性方面取得显著进展。

ABSTRACT

Wearable devices can offer services to individuals and the public. However, wearable data collected by cloud providers may pose privacy risks. To reduce these risks while maintaining full functionality, healthcare systems require solutions for privacy-friendly data processing and sharing that can accommodate three main use cases: (i) data owners requesting processing of their own data, and multiple data requesters requesting data processing of (ii) a single or (iii) multiple data owners. Existing work lacks data owner access control and does not efficiently support these cases, making them unsuitable for wearable devices. To address these limitations, we propose a novel, efficient, user-centric, privacy-friendly, and flexible data aggregation and sharing scheme, named SAMA. SAMA uses a multi-key partial homomorphic encryption scheme to allow flexibility in accommodating the aggregation of data originating from a single or multiple data owners while preserving privacy during the processing. It also uses ciphertext-policy attribute-based encryption scheme to support fine-grain sharing with multiple data requesters based on user-centric access control. Formal security analysis shows that SAMA supports data confidentiality and authorisation. SAMA has also been analysed in terms of computational and communication overheads. Our experimental results demonstrate that SAMA supports privacy-preserving flexible data aggregation more efficiently than the relevant state-of-the-art solutions.

研究动机与目标

• 解决现有系统中仅支持单个接收方的安全数据处理，或支持细粒度共享但缺乏处理能力的不足。
• 实现来自多个用户的可穿戴物联网数据的安全、隐私保护聚合，供多个接收方使用。
• 通过以用户为中心的访问控制模型，使用户能够完全掌控数据访问权限。
• 相比现有隐私保护解决方案，降低计算与通信开销。
• 在单一高效框架中集成安全数据处理与灵活的基于属性的访问控制。

提出的方法

• SAMA采用多密钥同态加密方案，允许在不同用户公钥加密的数据上进行安全计算，实现在无需解密的情况下对多用户数据进行聚合。
• 采用密文策略属性基加密（CP-ABE）实施细粒度访问控制，仅当用户具备数据所有者定义的特定属性时，才授予其数据访问权限。
• 系统架构包括用户、数据接收方（DRs）、两个云服务提供商（CSP_A负责存储与访问管理，CSP_B负责计算），以及一个可信密钥颁发机构（KA）。
• 数据所有者使用多密钥同态加密方案对可穿戴数据进行加密，并通过CP-ABE定义访问策略，根据用户属性实现对多个DR的有选择性共享。
• 该方案确保仅具备匹配属性的授权DR可解密并处理数据，而云服务提供商作为半诚实参与者，无法获取敏感信息。
• 对安全性和性能进行了形式化分析，结果表明其对机密性与授权泄露具有抗性，且通过开销对比验证了效率优势。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在支持多用户可穿戴物联网数据安全聚合的同时，为多个接收方提供细粒度的访问控制？
• RQ2 能否将以用户为中心的访问控制模型与多密钥同态加密相结合，以保护隐私并实现灵活共享？
• RQ3 在多用户、多接收方环境下，结合同态加密与CP-ABE的计算与通信开销如何？
• RQ4 与现有最先进解决方案相比，所提出的方案在效率与安全性方面表现如何？
• RQ5 当云服务提供商为半诚实且具有好奇心时，系统能否仍保持数据机密性与访问控制？

主要发现

• SAMA通过结合多密钥同态加密与CP-ABE，实现了安全的多用户数据聚合与细粒度访问控制，解决了先前工作中存在的关键局限。
• 该方案支持来自多用户的加密数据的安全处理，并可根据用户定义的属性，实现对多个数据接收方的有选择性共享。
• 形式化安全分析表明，在定义的威胁模型下，SAMA能有效抵抗数据机密性与授权信息泄露。
• 性能评估显示，SAMA在计算与通信开销方面优于现有最先进方案，尤其在多接收方场景中优势明显。
• 该系统足够高效，可部署于资源受限的可穿戴设备上，因其通过将计算任务卸载至云端，避免了客户端的繁重计算。
• 将以用户为中心的访问控制与安全计算相结合，使系统能够满足GDPR与HIPAA等隐私法规要求。