[论文解读] Security and Privacy-Preservation of IoT Data in Cloud-Fog Computing Environment

Jatinder Kumar, Ashutosh K. Singh|arXiv (Cornell University)|Dec 1, 2022

IoT and Edge/Fog Computing被引用 7

一句话总结

本文提出了一种在云-雾架构中保护隐私的物联网数据存储模型，利用雾节点在将数据外包至云之前对其进行分区和加密。同态加密支持在加密数据上进行安全聚合与查询处理，确保了机密性，同时在分布式物联网环境中保持计算效率与可扩展性。

ABSTRACT

IoT is the fastest-growing technology with a wide range of applications in various domains. IoT devices generate data from a real-world environment every second and transfer it to the cloud due to the less storage at the edge site. An outsourced cloud is a solution for handling the storage problem. Users' privacy can be exposed by storing the data on the cloud. Therefore, we propose a Private Data Storage model that stores IoT data on the outsourced cloud with privacy preservation. Fog nodes are used at the edge side for data partition and encryption. Partitioned and encrypted data is aggregated with the help of homomorphic encryption on the outsourced cloud. For secure query processing and accessing the data from the outsourced cloud, the introduced model can be used on the outsourced cloud.

研究动机与目标

• 解决在不可信外包云环境中存储海量物联网生成数据所面临的隐私与安全挑战。
• 通过引入雾节点对物联网设备进行预处理，克服其存储与计算能力低下的局限性。
• 实现在云中对加密数据进行安全、保护隐私的数据聚合与查询处理，而无需解密。
• 通过确保即使云被攻破，攻击者也无法获取有意义信息，降低数据泄露风险。
• 为智能城市、智能医疗与智能电网应用提供可扩展且高效的实时数据处理解决方案。

提出的方法

• 在物联网设备与云之间部署雾节点，负责在边缘执行数据分区与加密。
• 使用同态加密（HE）对数据进行加密后再传输至云，支持对密文进行计算。
• 将分区并加密的数据存储于两个外包云服务器中，以增强数据可用性与隐私保护。
• 应用同态加密以支持无需解密的加密数据安全聚合，保护隐私。
• 设计一种安全的查询处理机制，允许授权用户利用同态性质从加密数据中检索结果。
• 通过公钥密码学实现端到端安全，即物联网设备使用云的公钥加密数据，仅授权用户可使用私钥解密。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在不可信云环境中安全地存储与处理物联网数据，同时保护用户隐私？
• RQ2 雾计算在缓解物联网设备计算与存储能力限制方面发挥何种作用？
• RQ3 同态加密能否实现在云中对加密物联网数据的安全聚合与查询处理？
• RQ4 所提出的模型如何防止云被攻破时发生数据泄露？
• RQ5 在云-雾-物联网架构中，安全、隐私与计算效率之间的权衡如何？

主要发现

• 所提出的模型成功实现了基于雾辅助加密与同态技术的隐私保护数据存储及云中安全查询处理。
• 雾节点通过在上传云之前处理数据分区与加密，有效减轻了物联网设备的计算负担。
• 同态加密使云中能够对加密数据进行安全聚合，确保处理过程中不暴露明文数据。
• 使用两个外包云服务器增强了数据可用性，并降低了因安全事件导致数据完全暴露的风险。
• 该架构通过支持低延迟、安全的数据处理，满足了智能电网与智能医疗等实时应用的需求。
• 该模型通过确保即使云被攻破，数据仍保持机密性，有效降低了大规模数据泄露风险，如iCloud名人照片泄露事件所示。