Page 432 - 《软件学报》2026年第3期

张明川 等: 支持索引动态更新的高效可搜索属性加密方案 1395

持多关键词检索还允许数据所有者和授权访问者对云端加密数据的关键词进行动态管理. 但该方案只支持与门访
问策略且关键词更新操作局限于新旧关键词集合的交集. Miao 等人 [13] 设计了一种针对单一关键词的分层数据检
索的方案, 而后又在此方案的基础上得到支持多个检索关键词和撤销数据访问者权限两种方案. 但都采用了先访
问权限验证后检索的方式, 检索延迟较高. 随后在文献 [14] 中, Miao 等人又设计出了一种支持多关键词检索、多
密钥加密和支持数据动态更新的增强型方案. 该方案通过设计索引切换器和倒排索引的双索引结构实现了可验证
的动态更新功能, 但更新操作需要多方交互进行, 存在通信开销问题. Liang 等人 [15] 根据隐私性要求将外包给云服
务器的数据分成非隐私数据和隐私数据两类, 对其分别构造支持关键词和索引的动态更新的倒排索引结构, 实现
了对加密数据的细粒度检索. 该方案在更新过程中的身份验证缺乏安全性分析, 可能导致恶意用户通过伪造身份
进行未授权的关键词更新操作. Yin 等人 [16] 利用数据所有者的主密钥为数据访问者生成聚合私钥, 将每个索引关
键词都关联一个访问策略并指定数据访问者的检索权限, 显著提升了检索效率, 但方案的索引结构依赖于 3 个独
立的哈希映射表实现, 存储开销较大. Zhang 等人 [17] 设计了一种支持缩小检索范围且能对检索结果进行验证的多
关键词检索方案, 该方案令多个数据所有者对同一个明文进行加密, 只有数据访问者同时满足多个数据所有者设
定的访问策略时才能进行解密. 然而, 该方案在处理多关键词搜索时存在关键方程的设计缺陷, 无法有效实现多关
键词场景下的检索功能. 针对这一问题, Guo 等人 [18] 通过增加陷门生成的计算开销修正了文献 [17] 中关键方程的
设计错误, 在保持原有方案安全性的基础上实现了多关键词的有效搜索, 但大规模关键词场景下计算成本仍然较
高. Huang 等人 [19] 通过将密文的关键词加密映射到布隆过滤器而后向上求并集的方式构造出一个检索二叉树, 通
过遍历树节点完成对特定关键词的查找, 该方案实现了次线性的检索时间复杂度. 然而, 该方案未能有效处理布隆
过滤器固有的假阳性问题, 可能会对检索结果出现误判现象.
在访问控制机制与策略优化方面, Zhang 等人 [20] 通过隐藏访问策略的属性集保护用户隐私信息, 利用区块链
存放检索索引, 分布式云服务器存放数据, 有效防止了数据篡改和单点故障问题. 受限于区块链的不可篡改性, 该
方案难以对数据和索引实现更新. Chen 等人 [21] 考虑到数据访问者的权限是处于动态变化中的, 设计了一种撤销数
据访问者权限后数据仍然完整的方案. 该方案的检索机制仍采用传统的属性验证后匹配关键词的两阶段策略, 需
要对密文进行线性扫描验证, 在面对海量加密数据时检索效率较低. Miao 等人 [22] 将时间概念引入索引的构造, 设
计出一种时间范围可控且支持用户更新的多关键词搜索方案. 该方案在陷门生成和检索匹配阶段的计算复杂度与
关键词数量同样表现为线性关系. 冯涛等人 [23] 利用差分隐私技术模糊数据所有者的身份, 结合区块链和云服务器
协同存储索引及加密数据, 设计出一个高效且防篡改的数据共享方案. 该方案将计算密集的检索操作部署在区块
链节点上会导致节点负载严重, 下载解密的方式会返回大量不符合访问策略的检索结果, 终端设备需要承担所有
的解密开销. 牛淑芬等人 [24] 在隐藏访问策略的同时, 通过设计数据标签实现了对云端加密数据去重和检索结果验
证. 但其检索和验证过程需要数据使用者和云服务器进行多轮交互, 增加了计算和通信开销. 王经纬等人 [25] 引入
二叉树管理用户撤销列表并更新节点随机值实现复用, 缓解了系统中用户数量上限的问题. 通过在搜索算法中设
置验证机制, 确保被撤销的用户无法检索加密数据. 然而该方案受限于二叉树的预设规模, 即使通过更新机制在一
定程度上提高了节点的复用性, 仍难以动态扩充用户容量. 同时双线性配对运算的高计算检索开销也制约了方案
在大规模加密数据场景下的部署效率. Xu 等人 [26] 将数据访问者的属性进行分层, 使每个属性都对应一系列的属性
值, 实现了更加灵活的访问控制. 该方案同样使用了先验证访问权限再匹配关键词的线性处理模式, 计算开销较
大. 为了解决个人健康记录共享过程中的权限委托问题, Lee 等人 [27] 提出了一种基于密钥聚合可搜索属性加密和
区块链结合的方案, 该方案利用区块链的不可篡改性为数据索引提供了安全可靠的存储环境, 但也因此限制了索
引的动态更新能力. Zhang 等人 [28] 通过聚合属性的哈希值表示访问策略, 实现了对个人健康记录中访问策略的隐
藏. 但该方案仅支持与门访问策略和单关键词检索, 存在一定局限性.
在提升数据加解密效率, Niu 等人 [29] 将属性解密计算部分外包给边缘计算以降低轻量级设备的运营成本, 但
该方案只支持单关键词检索. Rao 等人 [30] 结合属性基签密技术和云服务器辅助解密思想, 该方案支持布尔公式查
询且无需与权威机构交互就能验证检索结果, 但陷门生成和检索算法的时间复杂度与关键词数量呈线性相关.
Meng 等人 [31] 提出了一种适用于雾计算环境的方案, 该方案将大部分的解密计算转移到了雾节点上, 降低了数据