[发明专利]一种保护隐私的数据聚合方法

说明书

本发明公开了一种保护隐私的数据聚合方法，包括：1、参数生成阶段：系统生成公开参数并通过云服务器转发给所有用户；2、密钥生成阶段：用户执行Diffie‑Hellman密钥生成算法生成两对密钥，通过云服务器将公钥对转发给其他用户；3、密钥分享阶段：用户利用门限Shamir秘密分享算法对自身的私钥进行分享，使用AES对称加密算法对私钥份额进行加密，通过云服务器将密文转发给其他用户；4、加密数据阶段：用户使用双掩码加密技术加密数据，分别发送密文和随机数给云服务器和下一个用户；5、聚合解密阶段：云服务器解密密文，获得所有在线用户的数据之和。本发不仅能减少用户端的资源开销，还能支持用户掉线。

技术领域

本发明涉及信息安全技术，具体涉及一种保护隐私的数据聚合方法。

背景技术

随着移动设备的普及，数据聚合变得越来越重要。利用数据聚合技术，云服务器可以对大量用户数据进行收集和分析，从而做出正确决策。然而，简单的数据聚合可能侵犯用户的隐私，因此保护隐私的数据聚合是当前的一个研究热点。目前虽然已有不少保护隐私的数据聚合方法被相继提出，但大多数方法都采用了公钥密码算法，导致这些方法的开销较大，不适合实际应用。此外，移动设备由于故障等原因可能导致用户掉线。2017年，Bonawitz等人(Practical Secure Aggregation for Privacy-Preserving MachineLearning,ACM CCS 2017)利用双掩码加密方法设计了一种保护用户隐私的数据聚合方法，该方案虽然支持用户掉线。然而，该方法使用的是一种中心化的模型，需要用户与云服务器进行频繁的交互，导致用户端的资源开销很大。因此，如何在用户存在掉线的情况下依然保证数据聚合方法的高效性变得越来越重要。

发明内容

本发明为克服现有技术的不足之处，提供一种保护隐私的数据聚合方法，以期能减少用户端的资源开销，还能支持用户掉线，并能在用户掉线的情况下依然保证数据聚合的高效性。

本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：

本发明一种保护隐私的数据聚合方法的特点是应用于由云服务器和N个用户所组成的网络环境中，并包括如下步骤：

步骤一、参数生成阶段：

步骤1.1、给定安全参数λ、用户数N和门限值t，选择长度为2λ的素数q，确定q阶乘法循环群令生成元定义一个哈希函数F以及长度为λ的素数p；

步骤1.2、所述云服务器将公开参数发送给第i个用户u_i∈U，其中，U表示全体用户的集合；

步骤二、密钥生成阶段：

步骤2.1、第i个用户u_i根据所述公开参数params执行Diffie-Hellman密钥生成算法并生成两对密钥(pk_i,sk_i)和(pk′_i,sk′_i)，其中，pk_i,pk′_i表示第i个用户u_i∈U的两个公钥、sk_i,sk′_i表示第i个用户u_i∈U的两个私钥，然后第i个用户u_i∈U将自身的公钥对(pk_i,pk_i′)发送给云服务器；

步骤2.2、所述云服务器接收到至少t个用户发送的公钥对后，将至少t个用户所构成的用户集合记为U₁，且

令S_i＝(u_i,pk_i,pk′_i)表示第i个用户u_i的公钥列表；

所述云服务器将至少t个用户的公钥列表转发给在用户集合U₁中的所有用户；

步骤三、密钥分享阶段：