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1410 软件学报 2026 年第 37 卷第 3 期

复用策略方式的加密时间更短, 且复用策略生成后可以重复用于加密后续数据. 当复用策略中包含全部加密属性
时, 加密算法和解密算法的执行时间近似恒定开销.
索引生成和检索操作相关算法的执行时间如图 5(e) 所示, 对每个数据随机选取 10 个关键词, 而后随机选取关
键词在索引中进行检索. EABSE 和 [1] VMSE [12] 都是对关键词都是执行一次群上的指数运算后绑定随机数, 并结合
哈希函数和双线性配对运算判定检索关键词和索引中的关键词是否相等, 完成相应的检索操作. 其中, VMSE [12] 通
过隐藏向量加密 (hidden vector encryption, HVE) 算法生成数据访问者的属性集和密文的访问策略, 遍历索引匹配
得到满足访问策略的密文, 再基于双线性配对运算逐一验证检索关键词和密文中的关键词, 降低了检索时访问属
性判定操作的计算开销. 而 EABSE 则采用了传统的双线性配对运算验证访问属性及关键词, 计算开销较大. 本
[1]
文采用哈希表实现对检索关键词的快速定位, 通过直接访问目标关键词对应的跳表底层数据以获取完整匹配结果
[12]
而无需遍历全部索引, 同时支持检索关键词的布尔逻辑组合. 将方案 EABSE 和 [1] VMSE 的索引生成运行时间缩放
1 000 倍与本文方案进行对比, 可以看到在加密文件数量较多时本文方案索引生成和检索操作的执行时间最少. 检
索陷门生成和索引更新算法执行时间如图 5(f) 所示, 本文方案在陷门生成时只涉及高效的哈希运算, 因而开销最
小. EABSE 和 [1] VMSE [12] 生成检索陷门时需要在群上计算用于检索配对的关键词组件, 因而随着关键词数量的增
多, 运行时间也随之增大. VMSE [12] 和本文支持对索引中的关键词进行更新, VMSE [12] 在生成更新索引时至少需要
与云服务器进行 3 轮交互, 且更新时间与替换的关键词数量线性相关. 本文方案更新索引是非交互式的, 对于包含
了多个替换关键词的同一密文, 只需要执行一次基于双线性配对的权限验证操作.
通过上述对比实验可以得出本文方案在索引更新和检索效率方面具有一定的优势, 在经常使用访问策略的场
景下, 支持数据所有者通过复用加密策略的方式更加高效地处理数据. 通过将解密过程外包给云服务器, 大幅降低
了数据访问者在本地的解密时间. 此外, 本文还设计了一种支持更新操作的倒排索引结构, 能够在较低的开销下实
现对加密数据的快速检索和索引更新.
7 总 结

为了提高数据的加解密效率、实现高效灵活且支持索引更新的可搜索属性加密方案, 本文提出了一种云服务
器辅助计算的高效可搜索属性加密方案. 首先, 为了减少数据所有者的加密计算开销, 考虑对经常使用的访问策略
进行复用, 实现对后续数据的快速加密操作. 其次, 结合哈希表和跳表设计了一种倒排索引结构, 哈希表用于存储
关键词实现快速定位, 对应的跳表中顺序存放相关的加密数据标号和验证组件, 在检索时依次取出. 该方法对单关
键词检索的时间复杂度为对数级, 对多关键词检索的时间复杂度为次线性级. 检索速度只取决于与关键词相关的
数据量, 无需遍历整个索引. 再次, 为了实现数据访问者对检索索引的安全更新, 引入 BLS 短签名验证数据所有者
的相关权限, 仅当验证通过后才修改相应的跳表指针进行更新操作. 此外, 我们将大部分属性解密计算外包到了云
服务器上, 数据访问者仅需在本地完成少量计算就能得到明文. 最后, 在 DLP、DBDH、CDH 困难假设下分别针
对不同类型的敌手证明了本文方案的安全性, 并在真实数据集上进行了相关测试. 实验表明本文方案具备高效的
检索性能, 可以准确执行更新索引操作, 在复用策略时能有效缩短数据加密和解密时间.

References
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