面向电子健康记录共享的带否定操作的密文策略属性基布尔关键字搜索

《Symmetry》：Ciphertext-Policy Attribute-Based Boolean Keyword Search with Negation for EHR Sharing

　　

随着电子健康记录（EHR）体量增长，云辅助存储愈发重要，但外包记录需同时实现加密存储与受控检索。属性基关键字可搜索加密（ABKS）将搜索与细粒度授权结合；然而现有多数构造仅提供受限的布尔查询，尤其在涉及否定（NOT）时。研究人员提出一种面向EHR共享的密文策略ABKS搜索层。该构造在固定应用字典上运行，并假设非合谋诚实且好奇的云服务器。每条记录按字典每一项表示为一个带符号字面量，正字面量表示存在，否定字面量表示缺失。查询评估前，含AND、OR、NOT的布尔公式经德摩根律化为否定范式（NNF），使NOT仅出现在叶节点，随后查询作为单调门限树评估。仅当用户多值属性向量匹配数据所有者选定策略时，授权用户可生成有效查询令牌。带密钥伪随机标签向云服务器隐藏字面量与策略值，同时支持高效分量查找。研究人员定义选择性选择关键字安全模型，给出泄露函数，并在判定双线性Diffie–Hellman（DBDH）与伪随机函数（PRF）假设下给出基于游戏的证明。理论与实现比较表明，配对主导开销随属性与字典规模线性增长。该构造在所给假设下提升布尔表达力，同时保持实用的搜索层开销。

研究背景与动机：在医疗信息化背景下，电子健康记录（EHR）依赖第三方云存储，数据所有者须先加密再外包，导致传统明文检索失效。现有加密检索分为对称可搜索加密（SSE）与公钥可搜索加密（PEKS），前者不适于多用户公有云共享，后者虽支持非交互令牌匹配，但早期工作多局限于单关键字或受限多关键字。属性基关键字可搜索加密（ABKS）进一步把检索绑定到属性授权，密文策略ABKS（CP-ABKS）令云侧匹配仅在请求者属性满足数据所有者策略时成功。然而已有ABKS对布尔查询支持不足，尤其缺乏叶级NOT语义，而临床场景常需“糖尿病膳食干预且排除药物治疗”“肺癌治疗排除放化疗”这类含否定的组合条件。因此研究人员构建一种CP-ABKS搜索层，在固定字典上以带符号字面量表达存在/缺失，将AND/OR/NOT化为否定范式（NNF）后由门限树评估，并在多值属性AND门授权下隐藏策略与字面量。

主要技术方法：研究人员采用素数阶双线性群G与G_T，配对e:G×G→G_T；属性空间为多维多值属性，策略P为各属性取特定值的合取（AND门），用户属性向量S满足P当且仅当逐维相等。布尔检索条件用访问树T表示，内部节点带门限k_x，k_x=1为OR、k_x=n为AND，叶子为带符号字面量l=±w_i；查询先化NNF再生成树。系统含五算法：Setup由可信机构（TA）生成公开参数pp与主密钥α,β及PRF密钥k_F,k_H，所有者凭证EK=g^β不公开；KeyGen依S发私钥SK=(K=g^αh^t, L_i,j=g^t·H(i,j), ?a_i=j∈S, K_i=g^t·i)；Encrypt对记录关键字集W建全字典字面量，选r,t₀得C₀=g^r, C₁=g^βr, 策略分量C_P,i=g^r·H(i,P_i)，每字面量λ_l选s_l算C_l=g^s_l, D_l=g^βs_l·F(l)^s_l, tag_l=H(l)；Trapdoor将查询B化树T^*，根多项式选v，盲化属性分量，叶算τ_x=H(l_x), π_x=g^vF(l_x)^v等；Search分四步：属性授权配对消去得E=e(g,g)^αβrv，叶匹配验e(C_l,g^v)=e(g,π_x)·e(D_l,τ_x^v)^-1，内部节点拉格朗日插值，根验e(R,g)=E。安全在选择性IND-sCP-CKA游戏下归约到DBDH与PRF。样本无真实队列，仅为固定字典模拟EHR。

研究结果：

1. 1.
   引言：指出现有SSE/PEKS/ABKS在布尔尤其是NOT上的不足，给出糖尿病、肺癌两例否定查询需求，列出四点贡献（NNF带符号字面量、属性授权、安全框架、性能评估）。
2. 2.
   相关工作：综述SE与ABKS演进，指出Huang等虽支持NOT但用非单调树且无策略隐藏，本文以NNF+单调树统一正负字面量并处理策略隐藏。
3. 3.
   预备知识：定义双线性映射e:G×G→G_T满足e(g^a,g^b)=e(g,g)^ab；多值属性域D_i，策略P=(P₁,…,P_n)为AND门；访问树T阈值语义与NNF叶级NOT。
4. 4.
   系统框架：四方实体（TA、DO、DU、CS），CS诚实且好奇且不合谋；五算法接口明确，EHR载荷由独立认证对称加密，与搜索层正交。
5. 5.
   构造：给出Setup/KeyGen/Encrypt/Trapdoor/Search具体指数与配对式；Encrypt对全字典D输出|D|个(C_l,D_l,tag_l)；Search四步推导属性消去与叶配对等式，根验e(R,g)=e(g,g)^αβrv。正确性分析分授权成功、关键字树满足、两失败例（属性不符致E偏差、布尔不符致R无法重建）论证。
6. 6.
   安全分析：威胁模型排除CS与持钥者合谋，泄露函数L含字典/属性维数、密文与树规模、tag等价、搜索与结果模式；定理1在DBDH+PRF+RO下证选择性IND-sCP-CKA安全，游戏跳跃以PRF替tag、替H(i,j)、嵌DBDH挑战，最终优势≤Adv^PRF+Adv^PRF+Adv^DBDH。
7. 7.
   性能分析：功能上表比对显示本文独具NNF NOT+策略隐藏；计算上Setup指数常数级，KeyGen/Encrypt/Trapdoor/Search随|S|、|D|、查询叶数线性，配对主导；存储上密文增|D|·λ位tag，令牌增q_T·λ位；JPBC实验在属性10–50、字典10–50下本文Encrypt/Search较Huang等线性可控，Search对属性规模不敏感。
8. 8.
   结论：固定字典全字面量带符号编码显式表达缺失；NNF+门限树统一正负；多值AND授权前置；DBDH+PRF下选择性安全；开销线性。局限为固定字典、搜素/结果模式泄露、依赖TA、不合谋假设。未来做动态字典增量更新、ORAM/PIR抗模式泄露、盲化凭据缓合谋。

讨论与结论翻译：本文提出面向加密EHR集合表达性检索的密文策略ABKS搜索层。在固定应用字典中对每项恰好编码一个正或负字面量，提供显式关键字缺失语义。含AND、OR、NOT的布尔公式化为否定范式，NOT仅留叶节点，再由门限树评估。多值属性授权在布尔树被接受前强制执行，带密钥伪随机编码向非合谋诚实且好奇云服务器隐藏字面量与策略值。安全分析在DBDH与PRF假设下确立带显式泄露的选择性IND-sCP-CKA安全性。计算与存储开销随属性维数、字典规模与查询叶数线性增长。当前构造主要限制为固定字典、搜索与结果模式泄露、信赖凭据签发方、排除云与持钥用户/所有者合谋。未来工作将研究动态字典增量更新机制、引入ORAM或PIR缓解访问模式泄露、探索每用户或每查询盲化凭据以放宽非合谋假设。该文发表于《Symmetry》。