Lattice-based Public Key Encryption with Multi-Ciphertexts Equality Test in Cloud Computing

Nowadays, together with stormy technology advancement, billions of interconnected devices are constantly collecting data around us. In that fashion, privacy protection has become a major concern. The data must be in encrypted form before being stored on the cloud servers. As a result, the cloud servers are unable to perform calculations on en- crypted data, such as searching and matching keywords. In the PKE- MET setting, a cloud server can perform an equality test on a number of ciphertexts which encrypted with the same designated number. In this paper, we propose, for the first time, an efficient construction of a quantum-safe PKE-MET system based on the hardness of the Learning with Errors (LWE) problem in the lattice setting. Furthermore, we also discuss the first lattice-base public key encryption with flexible multi- ciphertext equality test (PKE-FMET) constructions, which allow per- forming equality test on multiple ciphertexts whose designated numbers are less than a threshold number. Our proposed schemes are proven to be secure in the standard model

A heterogeneous signcryption scheme for smart grid with trusted multi-ciphertext equality test

Energy utilization rates have been largely improved thanks to the wide application of smart grids, thereby realizing the reliable, economic and efficient operation of the grids. However, such an application is also accompanied by many security issues. In response to the many problems within existing security schemes, such as not supporting the communication between heterogeneous cryptosystems, low security levels and a low data retrieval efficiency, a heterogeneous signcryption (HSC) scheme that supports a trusted multi-ciphertext equality test (MET) is proposed. The adoption of the HSC helps to identify secure communications from identity-based cryptosystems to certificateless cryptosystem, eliminates the certificate management problems in the traditional public key cryptography scheme, and ensures the confidentiality and authentication of power data. The introduction of the MET technology can avoid the high cost of equality test calculations after grouping ciphertexts in pairs. Using blockchain and smart contract technologies ensure the credibility of test results and eliminates the reliance on trusted cloud servers. Under the random oracle model, on the basis of the bilinear Diffie-Hellman, the computational Diffie-Hellman and the q-strong Diffie-Hellman problems, this paper proves that the scheme proposed herein meets the requirements of indistinguishability and one-way security under adaptive choice ciphertext attacks, and the unforgeability under the adaptive choice message attack. From the findings of the analysis, it has been shown that the proposed scheme satisfies more security attributes and requires lower computational overhead compared to similar schemes

Public Key Encryption with Equality Test in the Standard Model

Public key encryption with equality test (PKEET) is a cryptosystem that allows a tester who has trapdoors issued by one or more users $U_i$ to perform equality tests on ciphertexts encrypted using public key(s) of $U_i$. Since this feature has a lot of practical applications including search on encrypted data, several PKEET schemes have been proposed so far. However, to the best of our knowledge, all the existing proposals are proven secure only under the hardness of number-theoretic problems and the random oracle heuristics. In this paper, we show that this primitive can be achieved not only generically from well-established other primitives but also even without relying on the random oracle heuristics. More precisely, our generic construction for PKEET employs a two-level hierarchical identity-based encryption scheme, which is selectively secure against chosen plaintext attacks, a strongly unforgeable one-time signature scheme and a cryptographic hash function. Our generic approach toward PKEET has several advantages over all the previous works; it directly leads the first standard model construction and also directly implies the first lattice-based construction. Finally, we show how to extend our approach to the identity-based setting

Chameleon: A Secure Cloud-Enabled and Queryable System with Elastic Properties

There are two dominant themes that have become increasingly more important in our technological society. First, the recurrent use of cloud-based solutions which provide infrastructures, computation platforms and storage as services. Secondly, the use of applicational large logs for analytics and operational monitoring in critical systems. Moreover, auditing activities, debugging of applications and inspection of events generated by errors or potential unexpected operations - including those generated as alerts by intrusion detection systems - are common situations where extensive logs must be analyzed, and easy access is required. More often than not, a part of the generated logs can be deemed as sensitive, requiring a privacy-enhancing and queryable solution. In this dissertation, our main goal is to propose a novel approach of storing encrypted critical data in an elastic and scalable cloud-based storage, focusing on handling JSONbased ciphered documents. To this end, we make use of Searchable and Homomorphic Encryption methods to allow operations on the ciphered documents. Additionally, our solution allows for the user to be near oblivious to our system’s internals, providing transparency while in use. The achieved end goal is a unified middleware system capable of providing improved system usability, privacy, and rich querying over the data. This previously mentioned objective is addressed while maintaining server-side auditable logs, allowing for searchable capabilities by the log owner or authorized users, with integrity and authenticity proofs. Our proposed solution, named Chameleon, provides rich querying facilities on ciphered data - including conjunctive keyword, ordering correlation and boolean queries - while supporting field searching and nested aggregations. The aforementioned operations allow our solution to provide data analytics upon ciphered JSON documents, using Elasticsearch as our storage and search engine.O uso recorrente de soluções baseadas em nuvem tornaram-se cada vez mais importantes na nossa sociedade. Tais soluções fornecem infraestruturas, computação e armazenamento como serviços, para alem do uso de logs volumosos de sistemas e aplicações para análise e monitoramento operacional em sistemas críticos. Atividades de auditoria, debugging de aplicações ou inspeção de eventos gerados por erros ou possíveis operações inesperadas - incluindo alertas por sistemas de detecção de intrusão - são situações comuns onde logs extensos devem ser analisados com facilidade. Frequentemente, parte dos logs gerados podem ser considerados confidenciais, exigindo uma solução que permite manter a confidencialidades dos dados durante procuras. Nesta dissertação, o principal objetivo é propor uma nova abordagem de armazenar logs críticos num armazenamento elástico e escalável baseado na cloud. A solução proposta suporta documentos JSON encriptados, fazendo uso de Searchable Encryption e métodos de criptografia homomórfica com provas de integridade e autenticação. O objetivo alcançado é um sistema de middleware unificado capaz de fornecer privacidade, integridade e autenticidade, mantendo registos auditáveis do lado do servidor e permitindo pesquisas pelo proprietário dos logs ou usuários autorizados. A solução proposta, Chameleon, visa fornecer recursos de consulta atuando em cima de dados cifrados - incluindo queries conjuntivas, de ordenação e booleanas - suportando pesquisas de campo e agregações aninhadas. As operações suportadas permitem à nossa solução suportar data analytics sobre documentos JSON cifrados, utilizando o Elasticsearch como armazenamento e motor de busca

More Efficient Adaptively Secure Lattice-based IBE with Equality Test in the Standard Model

Identity-based encryption with equality test (IBEET) is a variant of identity-based encryption (IBE), where any users who have trapdoors can check whether two ciphertexts are encryption of the same plaintext. Although several lattice-based IBEET schemes have been proposed, they have drawbacks in either security or efficiency. Specifically, most schemes satisfy only selective security, while adaptively secure schemes in the standard model suffer from large master public keys that consist of linear numbers of matrices. In other words, known lattice-based IBEET schemes perform poorly compared to the state-of-the-art lattice-based IBE schemes (without equality test). In this paper, we propose a semi-generic construction of CCA-secure lattice-based IBEET from a certain class of lattice-based IBE schemes. As a result, we obtain the first lattice-based IBEET schemes with adaptive security and CCA security in the standard model. Furthermore, our semi-generic construction can use several state-of-the-art lattice-based IBE schemes as underlying schemes. Then, we have adaptively secure lattice-based IBEET schemes whose public keys have only poly-log matrices

Architectural Data Flow Analysis for Detecting Violations of Confidentiality Requirements

Diese Arbeit präsentiert einen Ansatz zur systematischen Berücksichtigung von Vertraulichkeitsanforderungen in Softwarearchitekturen mittels Abbildung und Analyse von Datenflüssen. Die Stärkung von Datenschutzregularien, wie bspw. durch die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO), und die Reaktionen der Bevölkerung auf Datenskandale, wie bspw. den Skandal um Cambridge Analytica, haben gezeigt, dass die Wahrung von Vertraulichkeit für Organisationen von essentieller Bedeutung ist. Um Vertraulichkeit zu wahren, muss diese während des gesamten Softwareentwicklungsprozesses berücksichtigt werden. Frühe Entwicklungsphasen benötigen hier insbesondere große Beachtung, weil ein beträchtlicher Anteil an späteren Problemen auf Fehler in diesen frühen Entwicklungsphasen zurückzuführen ist. Hinzu kommt, dass der Aufwand zum Beseitigen von Fehlern aus der Softwarearchitektur in späteren Entwicklungsphasen überproportional steigt. Um Verletzungen von Vertraulichkeitsanforderungen zu erkennen, werden in früheren Entwicklungsphasen häufig datenorientierte Dokumentationen der Softwaresysteme verwendet. Dies kommt daher, dass die Untersuchung einer solchen Verletzung häufig erfordert, Datenflüssen zu folgen. Datenflussdiagramme (DFDs) werden gerne genutzt, um Sicherheit im Allgemeinen und Vertraulichkeit im Speziellen zu untersuchen. Allerdings sind reine DFDs noch nicht ausreichend, um darauf aufbauende Analysen zu formalisieren und zu automatisieren. Stattdessen müssen DFDs oder auch andere Architekturbeschreibungssprachen (ADLs) erweitert werden, um die zur Untersuchung von Vertraulichkeit notwendigen Informationen repräsentieren zu können. Solche Erweiterungen unterstützen häufig nur Vertraulichkeitsanforderungen für genau einen Vertraulichkeitsmechanismus wie etwa Zugriffskontrolle. Eine Kombination von Mechanismen unterstützen solche auf einen einzigen Zweck fokussierten Erweiterungen nicht, was deren Ausdrucksmächtigkeit einschränkt. Möchte ein Softwarearchitekt oder eine Softwarearchitektin den eingesetzten Vertraulichkeitsmechanismus wechseln, muss er oder sie auch die ADL wechseln, was mit hohem Aufwand für das erneute Modellieren der Softwarearchitektur einhergeht. Darüber hinaus bieten viele Analyseansätze keine Integration in bestehende ADLs und Entwicklungsprozesse. Ein systematischer Einsatz eines solchen Ansatzes wird dadurch deutlich erschwert. Existierende, datenorientierte Ansätze bauen entweder stark auf manuelle Aktivitäten und hohe Expertise oder unterstützen nicht die gleichzeitige Repräsentation von Zugriffs- und Informationsflusskontrolle, sowie Verschlüsselung im selben Artefakt zur Architekturspezifikation. Weil die genannten Vertraulichkeitsmechanismen am verbreitetsten sind, ist es wahrscheinlich, dass Softwarearchitekten und Softwarearchitektinnen an der Nutzung all dieser Mechanismen interessiert sind. Die erwähnten, manuellen Tätigkeiten umfassen u.a. die Identifikation von Verletzungen mittels Inspektionen und das Nachverfolgen von Daten durch das System. Beide Tätigkeiten benötigen ein beträchtliches Maß an Erfahrung im Bereich Vertraulichkeit. Wir adressieren in dieser Arbeit die zuvor genannten Probleme mittels vier Beiträgen: Zuerst präsentieren wir eine Erweiterung der DFD-Syntax, durch die die zur Untersuchung von Zugriffs- und Informationsflusskontrolle, sowie Verschlüsselung notwendigen Informationen mittels Eigenschaften und Verhaltensbeschreibungen innerhalb des selben Artefakts zur Architekturspezifikation ausgedrückt werden können. Zweitens stellen wir eine Semantik dieser erweiterten DFD-Syntax vor, die das Verhalten von DFDs über die Ausbreitung von Attributen (engl.: label propagation) formalisiert und damit eine automatisierte Rückverfolgung von Daten ermöglicht. Drittens präsentieren wir Analysedefinitionen, die basierend auf der DFD-Syntax und -Semantik Verletzungen von Vertraulichkeitsanforderungen identifizieren kann. Die unterstützten Vertraulichkeitsanforderungen decken die wichtigsten Varianten von Zugriffs- und Informationsflusskontrolle, sowie Verschlüsselung ab. Viertens stellen wir einen Leitfaden zur Integration des Rahmenwerks für datenorientierte Analysen in bestehende ADLs und deren zugehörige Entwicklungsprozesse vor. Das Rahmenwerk besteht aus den vorherigen drei Beiträgen. Die Validierung der Ausdrucksmächtigkeit, der Ergebnisqualität und des Modellierungsaufwands unserer Beiträge erfolgt fallstudienbasiert auf siebzehn Fallstudiensystemen. Die Fallstudiensysteme stammen größtenteils aus verwandten Arbeiten und decken fünf Arten von Zugriffskontrollanforderungen, vier Arten von Informationsflussanforderungen, zwei Arten von Verschlüsselung und Anforderungen einer Kombination beider Vertraulichkeitsmechanismen ab. Wir haben die Ausdrucksmächtigkeit der DFD-Syntax, sowie der mittels des Integrationsleitfadens erstellten ADLs validiert und konnten alle außer ein Fallstudiensystem repräsentieren. Wir konnten außerdem die Vertraulichkeitsanforderungen von sechzehn Fallstudiensystemen mittels unserer Analysedefinitionen repräsentieren. Die DFD-basierten, sowie die ADL-basierten Analysen lieferten die erwarteten Ergebnisse, was eine hohe Ergebnisqualität bedeutet. Den Modellierungsaufwand in den erweiterten ADLs validierten wir sowohl für das Hinzufügen, als auch das Wechseln eines Vertraulichkeitsmechanismus bei einer bestehenden Softwarearchitektur. In beiden Validierungen konnten wir zeigen, dass die ADL-Integrationen Modellierungsaufwand einsparen, indem beträchtliche Teile bestehender Softwarearchitekturen wiederverwendet werden können. Von unseren Beiträgen profitieren Softwarearchitekten durch gesteigerte Flexibilität bei der Auswahl von Vertraulichkeitsmechanismen, sowie beim Wechsel zwischen diesen Mechanismen. Die frühe Identifikation von Vertraulichkeitsverletzungen verringert darüber hinaus den Aufwand zum Beheben der zugrundeliegenden Probleme

Architectural Data Flow Analysis for Detecting Violations of Confidentiality Requirements

Software vendors must consider confidentiality especially while creating software architectures because decisions made here are hard to change later. Our approach represents and analyzes data flows in software architectures. Systems specify data flows and confidentiality requirements specify limitations of data flows. Software architects use detected violations of these limitations to improve the system. We demonstrate how to integrate our approach into existing development processes

Architectural Data Flow Analysis for Detecting Violations of Confidentiality Requirements

Software vendors must consider confidentiality especially while creating software architectures because decisions made here are hard to change later. Our approach represents and analyzes data flows in software architectures. Systems specify data flows and confidentiality requirements specify limitations of data flows. Software architects use detected violations of these limitations to improve the system. We demonstrate how to integrate our approach into existing development processes

Architectural Data Flow Analysis for Detecting Violations of Confidentiality Requirements

Software vendors must consider confidentiality especially while creating software architectures because decisions made here are hard to change later. Our approach represents and analyzes data flows in software architectures. Systems specify data flows and confidentiality requirements specify limitations of data flows. Software architects use detected violations of these limitations to improve the system. We demonstrate how to integrate our approach into existing development processes