Analysis of Cryptographic Techniques for Attribute based Data Sharing

Now a day’s most of the people move their data to cloud services due to which it saves enormous cost. But they are taken aback due to one main reason “Security”. The vulnerabilities of cloud storage are extremely high, even the leading service providers have been compromised at some point .This paper is focusing on various modern techniques like key policy attribute based encryption, Ciphertext policy attribute based encryption, Hierarchical attribute based Encryption are discussed. So that it will be helpful for us to provide more security against vulnerabilities in cloud storage that are identified to be exploited. DOI: 10.17762/ijritcc2321-8169.150515

Robust access control framework for mobile cloud computing network

Unified communications has enabled seamless data sharing between multiple devices running on various platforms. Traditionally, organizations use local servers to store data and employees access the data using desktops with predefined security policies. In the era of unified communications, employees exploit the advantages of smart devices and 4G wireless technology to access the data from anywhere and anytime. Security protocols such as access control designed for traditional setup are not sufficient when integrating mobile devices with organization's internal network. Within this context, we exploit the features of smart devices to enhance the security of the traditional access control technique. Dynamic attributes in smart devices such as unlock failures, application usage, location and proximity of devices can be used to determine the risk level of an end-user. In this paper, we seamlessly incorporate the dynamic attributes to the conventional access control scheme. Inclusion of dynamic attributes provides an additional layer of security to the conventional access control. We demonstrate that the efficiency of the proposed algorithm is comparable to the efficiency of the conventional schemes

A HYBRIDIZED ENCRYPTION SCHEME BASED ON ELLIPTIC CURVE CRYPTOGRAPHY FOR SECURING DATA IN SMART HEALTHCARE

Recent developments in smart healthcare have brought us a great deal of convenience. Connecting common objects to the Internet is made possible by the Internet of Things (IoT). These connected gadgets have sensors and actuators for data collection and transfer. However, if users' private health information is compromised or exposed, it will seriously harm their privacy and may endanger their lives. In order to encrypt data and establish perfectly alright access control for such sensitive information, attribute-based encryption (ABE) has typically been used. Traditional ABE, however, has a high processing overhead. As a result, an effective security system algorithm based on ABE and Fully Homomorphic Encryption (FHE) is developed to protect health-related data. ABE is a workable option for one-to-many communication and perfectly alright access management of encrypting data in a cloud environment. Without needing to decode the encrypted data, cloud servers can use the FHE algorithm to take valid actions on it. Because of its potential to provide excellent security with a tiny key size, elliptic curve cryptography (ECC) algorithm is also used. As a result, when compared to related existing methods in the literature, the suggested hybridized algorithm (ABE-FHE-ECC) has reduced computation and storage overheads. A comprehensive safety evidence clearly shows that the suggested method is protected by the Decisional Bilinear Diffie-Hellman postulate. The experimental results demonstrate that this system is more effective for devices with limited resources than the conventional ABE when the system’s performance is assessed by utilizing standard model

HUC-HISF: A Hybrid Intelligent Security Framework for Human-centric Ubiquitous Computing

制度:新 ; 報告番号:乙2336号 ; 学位の種類:博士(人間科学) ; 授与年月日:2012/1/18 ; 早大学位記番号:新584

On Preserving Secrecy in Mobile Social Networks

Location-based services are one of the most important services offered by mobile social networks. Offering this kind of services requires accessing the physical position of users together with the access authorizations, i.e., who is authorized to access what information. However, these physical positions and authorizations are sensitive information which have to be kept secret from any adversary, including the service providers. As far as we know, the problem of offering location-based services in mobile social networks with a revocation feature under collusion assumption, i.e., an adversary colludes with the service provider, has not been studied. In this paper, we show how to solve this problem in the example of range queries. Specifically, we guarantee any adversary, including the service provider, is not able to learn (1) the physical position of the users, (2) the distance between his position and that of the users, and (3) whether two users are allowed to learn the distance between them. We propose two approaches namely two-layer symmetric encryption and two-layer attribute-based encryption. The main difference between the first and the second approach is that they use, among other encryption schemes, symmetric and attribute-based encryption, respectively. Next, we prove the secrecy guarantees of both approaches, analyze their complexity and provide experiments to evaluate their performance in practice

Preserving Secrecy in Online Social Networks: Data Outsourcing, Access Control, and Secrecy Schemes

In den vergangenen Jahren haben sich Online Social Networks (OSNs) wie Facebook und Foursquare zu einer beliebten Möglichkeit der Kommunikation und des Teilens von Informationen unter Nutzern entwickelt. OSNs sind virtuelle Communitys, die Informationen über die Nutzer und die zwischen ihnen bestehenden Beziehungen, wie z.~B. Freundschaften, enthalten. Zusätzlich dazu, dass eine Interaktion der Nutzer untereinander ermöglicht wird, bieten OSNs ihren Nutzern normalerweise verschiedene Arten von Dienstleistungen an, wie z.~B. die Abfrage nach Freunden innerhalb einer bestimmten Entfernung. Um auf diese Dienstleistungen zugreifen zu können, kann es sein, dass Nutzer darum gebeten werden, in den OSN-Systemen eine Reihe von Informationen, wie z.~B. ihre physische Position, zu speichern. Da die meisten der in OSNs gespeicherten Informationen zu deren Nutzern privater Natur sind, ist es von wesentlicher Bedeutung, die Informationen vor unbefugtem Zugriff zu schützen, um Geheimhaltungsprobleme zu vermeiden. Zu diesem Zweck verwenden OSNs Zugriffskontrollsysteme. Diese Systeme haben drei Hauptkomponenten, nämlich die Zugriffskontrollrichtlinien, das Zugriffskontrollmodell und den Autorisierungsmechanismus. Die Zugriffskontrollrichtlinien ermöglichen es Nutzern zu spezifizieren, wer auf deren Ressourcen zugreifen darf. Das Zugriffskontrollmodell bietet die Syntax und Semantik, um die Zugriffskontrollrichtlinien zu formalisieren. Die formale Repräsentation der Zugriffskontrollrichtlinien in einem Zugriffskontrollmodell wird als Autorisierung bezeichnet. Der Autorisierungsmechanismus, welcher von den OSN-Anbietern verwaltet wird, setzt die Autorisierungen durch. Obwohl in der Literatur verschiedene Zugriffskontrollsysteme vorgeschlagen wurden, gibt es zwei Hauptprobleme in Bezug auf diese Systeme, die sich auf die Verbreitung von OSNs auswirken können. Das erste Problem bezieht sich auf die Flexibilität von Zugriffskontrollmodellen. Eine der größten Herausforderungen von OSNs besteht darin, das Teilen von Informationen unter ihren Nutzern zu fördern. Nutzer neigen normalerweise dazu, Informationen nur mit Nutzern zu teilen, die bestimmte Bedingungen erfüllen; andernfalls tun sie es nicht. Zu diesem Zweck sollten Zugriffskontrollsysteme den Spezifizierern der Richtlinien Flexibilität bieten, damit diese die Bedingungen bezüglich des Zugriffs auf ihre Daten ausdrücken können. Wenn Nutzer entscheiden, wer auf ihre Ressourcen zugreifen darf, hängen die Zugriffsbedingungen von sozialen Faktoren und menschlichem Verhalten ab. Studien in Fachgebieten wie der Psychologie und der Soziologie haben nachgewiesen, dass Menschen zwar ein Selbstinteresse haben, oftmals jedoch gegenseitig von dieser Haltung abweichen. Gegenseitigkeit bedeutet, dass Menschen als Antwort auf freundliche Handlungen kooperativer werden. Daher ist Gegenseitigkeit eine starke Determinante in Bezug auf menschliches Verhalten. Bestehende Zugriffsrichtlinien erfassen dieses Phänomen der Gegenseitigkeit jedoch nicht, was dazu führen kann, dass Nutzer davon abgehalten werden, Informationen zu teilen. Das zweite Problem besteht darin, dass Nutzer OSN-Anbietern dahingehend vertrauen müssen, dass sie ihre Daten schützen, wenn sie die Autorisierungen durchsetzen. Aktuelle Datenschutzverletzungen haben die Vertrauenswürdigkeit der Dienstleistungsanbieter in Frage gestellt. Scheinbar steigert der zunehmende wirtschaftliche Gewinn, der aus dem Verkauf personenbezogener Daten erzielt wird, die Versuchung der Anbieter, Betrug zu begehen. In dieser Dissertation werden Techniken und Modelle entwickelt, um auf diese zwei Probleme einzugehen. Die Arbeit ist in drei Abschnitte aufgeteilt. Der erster Beitrag behandelt das Flexibilitätsproblem von Zugriffskontrollmodellen. Hier schlagen wir die Syntax und Semantik einer neuen Art von Autorisierung vor, die als gegenseitig bezeichnet wird und es ermöglicht, wechselseitiges Verhalten zu modellieren. Gegenseitigkeit kommt im Rahmen der Zugriffskontrolle zum Zuge, wenn Personen jenen Nutzern den Zugriff auf ihre Ressourcen gewähren, die ihnen erlauben, das Gleiche zu tun. Wir verwenden standortbasierte Dienstleistungen als Beispiel für den Einsatz gegenseitiger Autorisierungen. Zu diesem Zweck schlagen wir zwei Ansätze vor, um gegenseitige Autorisierungen in diese Dienstleistungen zu integrieren. Darüber hinaus weisen wir die Stimmigkeit beider Ansätze nach und bestimmen auf dem Wege von Komplexitätsanalysen, unter welchen Bedingungen jeder Ansatz jeweils leistungsfähiger ist als der andere. Unsere zweiten und dritten Beiträge gehen aus zwei verschiedenen Blickwinkeln auf das Misstrauen von Nutzern bezüglich der Dienstleistungsanbieter ein. Unser zweiter Beitrag erörtert das Szenario, in welchem der Nutzer, d. h. die Einheit, welche Abfragen von Daten durchführen möchte, auch Eigentümer der Daten ist. Aufgrund von Ressourcenbeschränkungen möchte der Nutzer die Daten jedoch nicht allein verwalten. Er möchte dies an einen Dienstleistungsanbieter auslagern, um bei einer Abfrage einen Teil der Daten abrufen zu können, welche der Durchführung der Abfrage Genüge leisten. In diesem Fall besteht kein Bedarf an Zugriffsrichtlinien, da es einen einzelnen Nutzer gibt, der Eigentümer der Daten ist. Daher kann in diesem Szenario das Vertrauensproblem bezüglich Dienstleistungsanbietern auf die Geheimhaltung ausgelagerter Daten reduziert werden. Außerdem ist es für den Nutzer wichtig, in der Lage zu sein, eine Anpassung zwischen Geheimhaltung und Leistung vorzunehmen, da die Abfrage nutzerseitig, unter Verwendung des erhaltenen Datenabschnitts, berechnet wird und weil eine negative Korrelation zwischen Geheimhaltung und Leistung besteht. Diese Art von Szenario findet aufgrund der wirtschaftlichen und organisatorischen Vorteile von „Database-as-a-Service“ oft bei Startup-Unternehmen Anwendung. Insbesondere in diesem Bereich weisen viele Daten eine Graphstruktur auf, z.~B. Protein-Netzwerke, Straßen-Netzwerke und Stromnetz-Netzwerke. Hier schlagen wir einen Gruppierungsansatz für die sichere Auslagerung von Daten mit Graphstrukturen vor, wobei nachweisbare Geheimhaltungsgarantien geboten werden. Unser Ansatz ermöglicht es Nutzern, Anpassungen zwischen Ebenen von Geheimhaltung und Leistung vorzunehmen. Zusätzlich entwickeln wir zur Erleichterung der Planung von Abfragen ein Modell, welches das Verhalten unseres Algorithmus vorhersagen kann. Unser dritter Beitrag berücksichtigt den Fall, in dem es einem Nutzer nicht ermöglicht wird, auf Daten zuzugreifen, die zur Durchführung von Abfragen nötig sind. Die Nutzer haben jedoch Zugriff auf die Ergebnisse der Abfrage bezüglich der Daten. In diesem Szenario gibt es typischerweise mehrere Nutzer, wobei jeder einen anderen Teil der Daten besitzt, und jeder Nutzer auf Basis von spezifizierten Zugriffsrichtlinien auf Abfrageergebnisse bezüglich der Daten zugreifen kann, die anderen gehören. Dann muss der OSN-Anbieter die erforderliche Kernberechnung durchführen, und der Nutzer kann nur auf das Ergebnis von Dienstleistungen zugreifen, die vom OSN geboten werden. Für dieses Szenario entwickeln wir zwei Methoden, welche bestehende Verschlüsselungsschemata kombinieren, um es Nutzern von OSNs zu ermöglichen, Abfragen bezüglich Freunden in einer bestimmten Entfernung durchzuführen. Beide Ansätze beinhalten eine Aufhebungsfunktion und bieten Geheimhaltungsgarantien unter der Annahme geheimer Absprachen, d. h. ein Gegenspieler kann mit dem Dienstleistungsanbieter zusammenspielen. Daneben bieten wir Komplexitätsanalysen unserer Ansätze, um diese bewerten und vergleichen zu können. Unsere Analysen teilen uns mit, welcher Ansatz in jeder Einheit, die in dem System involviert ist, leistungsfähiger ist. Diese Dissertation beinhaltet eine umfassende experimentelle Analyse all unserer Ansätze auf Basis von synthetischen und realen Datensätzen, welche die Wirksamkeit unserer Methoden bestätigen

Protection of big data privacy

In recent years, big data have become a hot research topic. The increasing amount of big data also increases the chance of breaching the privacy of individuals. Since big data require high computational power and large storage, distributed systems are used. As multiple parties are involved in these systems, the risk of privacy violation is increased. There have been a number of privacy-preserving mechanisms developed for privacy protection at different stages (e.g., data generation, data storage, and data processing) of a big data life cycle. The goal of this paper is to provide a comprehensive overview of the privacy preservation mechanisms in big data and present the challenges for existing mechanisms. In particular, in this paper, we illustrate the infrastructure of big data and the state-of-the-art privacy-preserving mechanisms in each stage of the big data life cycle. Furthermore, we discuss the challenges and future research directions related to privacy preservation in big data

Data security in cloud storage services

Cloud Computing is considered to be the next-generation architecture for ICT where it moves the application software and databases to the centralized large data centers. It aims to offer elastic IT services where clients can benefit from significant cost savings of the pay-per-use model and can easily scale up or down, and do not have to make large investments in new hardware. However, the management of the data and services in this cloud model is under the control of the provider. Consequently, the cloud clients have less control over their outsourced data and they have to trust cloud service provider to protect their data and infrastructure from both external and internal attacks. This is especially true with cloud storage services. Nowadays, users rely on cloud storage as it offers cheap and unlimited data storage that is available for use by multiple devices (e.g. smart phones, tablets, notebooks, etc.). Besides famous cloud storage providers, such as Amazon, Google, and Microsoft, more and more third-party cloud storage service providers are emerging. These services are dedicated to offering more accessible and user friendly storage services to cloud customers. Examples of these services include Dropbox, Box.net, Sparkleshare, UbuntuOne or JungleDisk. These cloud storage services deliver a very simple interface on top of the cloud storage provided by storage service providers. File and folder synchronization between different machines, sharing files and folders with other users, file versioning as well as automated backups are the key functionalities of these emerging cloud storage services. Cloud storage services have changed the way users manage and interact with data outsourced to public providers. With these services, multiple subscribers can collaboratively work and share data without concerns about their data consistency, availability and reliability. Although these cloud storage services offer attractive features, many customers have not adopted these services. Since data stored in these services is under the control of service providers resulting in confidentiality and security concerns and risks. Therefore, using cloud storage services for storing valuable data depends mainly on whether the service provider can offer sufficient security and assurance to meet client requirements. From the way most cloud storage services are constructed, we can notice that these storage services do not provide users with sufficient levels of security leading to an inherent risk on users\u27 data from external and internal attacks. These attacks take the form of: data exposure (lack of data confidentiality); data tampering (lack of data integrity); and denial of data (lack of data availability) by third parties on the cloud or by the cloud provider himself. Therefore, the cloud storage services should ensure the data confidentiality in the following state: data in motion (while transmitting over networks), data at rest (when stored at provider\u27s disks). To address the above concerns, confidentiality and access controllability of outsourced data with strong cryptographic guarantee should be maintained. To ensure data confidentiality in public cloud storage services, data should be encrypted data before it is outsourced to these services. Although, users can rely on client side cloud storage services or software encryption tools for encrypting user\u27s data; however, many of these services fail to achieve data confidentiality. Box, for example, does not encrypt user files via SSL and within Box servers. Client side cloud storage services can intentionally/unintentionally disclose user decryption keys to its provider. In addition, some cloud storage services support convergent encryption for encrypting users\u27 data exposing it to “confirmation of a file attack. On the other hand, software encryption tools use full-disk encryption (FDE) which is not feasible for cloud-based file sharing services, because it encrypts the data as virtual hard disks. Although encryption can ensure data confidentiality; however, it fails to achieve fine-grained access control over outsourced data. Since, public cloud storage services are managed by un-trusted cloud service provider, secure and efficient fine-grained access control cannot be realized through these services as these policies are managed by storage services that have full control over the sharing process. Therefore, there is not any guarantee that they will provide good means for efficient and secure sharing and they can also deduce confidential information about the outsourced data and users\u27 personal information. In this work, we would like to improve the currently employed security measures for securing data in cloud store services. To achieve better data confidentiality for data stored in the cloud without relying on cloud service providers (CSPs) or putting any burden on users, in this thesis, we designed a secure cloud storage system framework that simultaneously achieves data confidentiality, fine-grained access control on encrypted data and scalable user revocation. This framework is built on a third part trusted (TTP) service that can be employed either locally on users\u27 machine or premises, or remotely on top of cloud storage services. This service shall encrypts users data before uploading it to the cloud and decrypts it after downloading from the cloud; therefore, it remove the burden of storing, managing and maintaining encryption/decryption keys from data owner\u27s. In addition, this service only retains user\u27s secret key(s) not data. Moreover, to ensure high security for these keys, it stores them on hardware device. Furthermore, this service combines multi-authority ciphertext policy attribute-based encryption (CP-ABE) and attribute-based Signature (ABS) for achieving many-read-many-write fine-grained data access control on storage services. Moreover, it efficiently revokes users\u27 privileges without relying on the data owner for re-encrypting massive amounts of data and re-distributing the new keys to the authorized users. It removes the heavy computation of re-encryption from users and delegates this task to the cloud service provider (CSP) proxy servers. These proxy servers achieve flexible and efficient re-encryption without revealing underlying data to the cloud. In our designed architecture, we addressed the problem of ensuring data confidentiality against cloud and against accesses beyond authorized rights. To resolve these issues, we designed a trusted third party (TTP) service that is in charge of storing data in an encrypted format in the cloud. To improve the efficiency of the designed architecture, the service allows the users to choose the level of severity of the data and according to this level different encryption algorithms are employed. To achieve many-read-many-write fine grained access control, we merge two algorithms (multi-authority ciphertext policy attribute-based encryption (MA- CP-ABE) and attribute-based Signature (ABS)). Moreover, we support two levels of revocation: user and attribute revocation so that we can comply with the collaborative environment. Last but not least, we validate the effectiveness of our design by carrying out a detailed security analysis. This analysis shall prove the correctness of our design in terms of data confidentiality each stage of user interaction with the cloud