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申请/专利权人：北方工业大学

摘要：本发明公开了一种基于属性的抗量子公钥可搜索加密的方法，由医生通过医疗系统向可信权威中心发送属性值，可信权威中心根据收到的属性值生成医生的私钥；由患者通过医疗终端在自己的电子病历EMR中提取关键字，将关键字和EMR根据患者的属性值进行加密得到EMR密文，并上传到可信服务方；医生通过医疗系统输入待搜索关键字和自己的属性值，生成EMR搜索的陷门，并提交给可信服务方；可信服务方根据收到的陷门判断医生的属性值是否满足访问条件，若满足，则将陷门对应的EMR密文返回给医生，通过解密返回的EMR密文得到EMR明文。该方法引入了基于属性的加密，实现对EMR的灵活访问控制，增强数据的安全性和保护数据的隐私性。

主权项：1.一种基于属性的抗量子公钥可搜索加密的方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、首先建立可信权威中心，并初始化可信权威中心的相关参数，包括公共参数和主密钥；在步骤1中，所述可信权威中心用于生成公共参数和主密钥，在密钥提取阶段接收医疗系统发送的医生属性，然后为每个医生生成密钥；初始化可信权威中心的相关参数的过程具体为：首先选择两个正整数n,m，其次选择一个素数q满足q≥2且m＞6nlogq；当i∈[1,d]时，d是长度参数，与密文中整数的个数有关；计算表示哈希函数，用于将0,1字符串映射到一个n维向量；调用格密码中的TrapGen算法生成矩阵M0和主密钥且满足指主密钥TM0施密特正交化之后的范数，n是正整数，q是素数；然后对于i＝1,2,...,l，l是长度参数，表示用户属性的长度；选择Mi，表示n×m维矩阵，作为公共参数pp的一部分；最后选择参数和向量建立公共参数pp＝M0,M1,...,Ml,B,v，并返回作为输出；其中，表示n×m维矩阵；表示n维向量；步骤2、由医生通过医疗系统向所述可信权威中心发送属性值，所述可信权威中心根据收到的属性值生成所述医生的私钥，并将私钥返回给所述医生；在步骤2中，所述可信权威中心根据收到的属性值生成所述医生的私钥的过程具体为：根据医生通过医疗系统向所述可信权威中心发送的医生属性值a∈{0,1}l，表示a是长度为l的0，1的字符串，计算其中，Ma，B，Mj均是n×m维矩阵，j∈a表示下标j在属性a之中，下标j是循环变量，遍历1到l；然后通过调用格密码算法SampleBasis采样得到矩阵再调用算法Sampleft采样获得一个向量εa并且满足条件M0|Maεa＝v；v表示n维向量，作为公共参数pp的一部分；令医生的私钥其中，公共参数pp＝M0,M1,...,Ml,B,v；为主密钥；步骤3、由患者通过医疗终端在自己的电子病历EMR中提取关键字，将所述关键字和EMR根据患者的属性值进行加密得到EMR密文，由医疗终端将EMR密文上传到可信服务方；步骤4、所述医生通过医疗系统输入待搜索关键字和自己的属性值，生成用于对应EMR搜索的陷门，并由医疗系统提交所述陷门给所述可信服务方；在步骤4中，医疗系统生成用于对应EMR搜索的陷门的过程具体为：首先由医疗系统计算Ma，B，Mj均是n×m维矩阵，j∈a表示下标j在医生属性a之中；然后对于i＝1,2,...,d，d是长度参数，调用格密码算法SamplePre生成一个向量上标2m表示维度，并且满足条件M0|Maεi＝Hiw′；其中，M0,Ma是公共参数pp的一部分，其中下标a是医生属性值；Hiw′是关键字w′的哈希值；计算陷门Trapw′＝ε1,ε2,...,εd，即将d个向量ε组合作为搜索陷门；并将陷门Trapw′作为返回值输出给医生；其中，医生待搜索的关键字为w′；公共参数为pp；步骤5、所述可信服务方根据收到的陷门判断医生的属性值是否满足访问条件，若满足，则将所述陷门对应的EMR密文返回给所述医生；步骤6、所述医生再通过医疗系统根据步骤2得到的私钥解密返回的EMR密文，得到相应的EMR明文。

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权利要求：

百度查询： 北方工业大学 一种基于属性的抗量子公钥可搜索加密的方法