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Lightweight Fine-Grained Search Over Encrypted Data in Fog Computing

机译：雾计算中轻量级细粒度搜索加密数据

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Fog computing, as an extension of cloud computing, outsources the encrypted sensitive data to multiple fog nodes on the edge of Internet of Things (IoT) to decrease latency and network congestion. However, the existing ciphertext retrieval schemes rarely focus on the fog computing environment and most of them still impose high computational and storage overhead on resource-limited end users. In this paper, we first present a Lightweight Fine-Grained ciphertexts Search (LFGS) system in fog computing by extending Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption (CP-ABE) and Searchable Encryption (SE) technologies, which can achieve fine-grained access control and keyword search simultaneously. The LFGS can shift partial computational and storage overhead from end users to chosen fog nodes. Furthermore, the basic LFGS system is improved to support conjunctive keyword search and attribute update to avoid returning irrelevant search results and illegal accesses. The formal security analysis shows that the LFGS system can resist Chosen-Keyword Attack (CKA) and Chosen-Plaintext Attack (CPA), and the simulation using a real-world dataset demonstrates that the LFGS system is efficient and feasible in practice.
机译：雾计算作为云计算的扩展，将加密的敏感数据外包给物联网（IoT）边缘的多个雾节点，以减少延迟和网络拥塞。但是，现有的密文检索方案很少关注雾计算环境，并且大多数仍对资源受限的最终用户施加高计算量和存储开销。在本文中，我们首先通过扩展基于密文策略的基于属性的加密（CP-ABE）和可搜索的加密（SE）技术，提出了一种用于雾计算的轻量级细密密文搜索（LFGS）系统，该系统可以实现细粒度的访问控制和关键字搜索同时进行。 LFGS可以将部分计算和存储开销从最终用户转移到所选的雾节点。此外，对基本LFGS系统进行了改进，以支持联合关键字搜索和属性更新，以避免返回无关的搜索结果和非法访问。正式的安全性分析表明，LFGS系统可以抵抗选择关键字攻击（CKA）和选择纯文本攻击（CPA），并且使用实际数据集进行的仿真表明，LFGS系统在实践中是有效且可行的。

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