基于边缘计算的支持隐私保护的模幂运算任务外包方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111984225A(43)申请公布日2020.11.24(21)申请号202010928925.8(22)申请日2020.09.07(71)申请人青岛大学地址266100山东省青岛市崂山区香港东路7号(72)发明人张翰林于佳于清李玥(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限公司11227代理人张春辉(51)Int.Cl.G06F7/552(2006.01)G06F7/556(2006.01)H04L29/08(2006.01)权利要求书3页说明书10页附图4页(54)发明名称基于边缘计算的支持隐私保护的模幂运算任务外包方法(57)摘要本申请公开了一种基于边缘计算的支持隐私保护的模幂运算任务外包方法，应用于物联网设备，能够将物联网设备的模幂运算任务外包给一定数量的边缘服务器，每个边缘服务器承担部分计算任务，在减少物联网设备的计算压力的同时，缩短了计算时间，提升物联网设备的工作效率；通过随机数对模数、底数和指数进行盲化，避免了信息泄露的问题，提升了外包过程的安全性；最后还能够验证边缘服务器返回的子计算结果，避免得出错误的计算结果，提升模幂运算任务外包过程的可靠性。此外，本申请还提供了一种基于边缘计算的支持隐私保护的模幂运算任务外包装置、物联网设备及可读存储介质，其技术效果与上述方法的技术效果相对应。CN111984225ACN111984225A权利要求书1/3页1.一种基于边缘计算的支持隐私保护的模幂运算任务外包方法，其特征在于，应用于物联网设备，包括：确定模幂运算任务中的模数、底数和指数；随机生成与所述模数长度相同的质数，并随机生成四个整数；按照盲化公式，利用所述质数和所述四个整数分别对所述模数、所述底数和所述指数进行盲化，得到盲化模数、盲化底数、第一盲化指数和第二盲化指数，所述盲化公式为：p′＝pqu′＝u+r1pa'1＝a+r2φ(p)a'2＝t1a+r2φ(p)+t2其中，p′为盲化模数，p为模数，q为随机生成的质数；u′为盲化底数，u为底数；r1,r2,t1,t2为随机生成的四个整数；a'1,a'2为第一盲化指数和第二盲化指数，a为指数，φ()为欧拉函数；确定边缘服务器的总数量；按照分割公式，对所述第一盲化指数和所述第二盲化指数进行分割，所述分割公式为：其中，对于任意的i∈[1,k]，MS和MM分别表示模平方运算和模乘的执行时间成本，k表示边缘服务器的总数量，L表示指数的位数；对于任意的i∈[1,k]，将(u′,e1,i,e2,i,pi-1,p′)作为子计算任务发送至相应的边缘服务器，接收边缘服务器返回的子计算结果；根据全部边缘服务器返回的子计算结果，生成第一计算结果和第二计算结果；利用所述第二计算结果对所述第一计算结果进行验证，若验证通过，则确定所述第一计算结果作为所述模幂运算任务的计算结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述接收边缘服务器返回的子计算结果之前，还包括：利用边缘服务器按照目标公式对子计算任务进行处理，得到子计算结果，所述目标公式为：3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据全部边缘服务器返回的子计算结果，生成第一计算结果和第二计算结果，包括：根据全部边缘服务器返回的子计算结果，按照合成公式，生成第一计算结果和第二计算结果，所述合成公式为：2CN111984225A权利要求书2/3页4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述第二计算结果对所述第一计算结果进行验证，包括：判断所述第一计算结果和所述第二计算结果是否满足验证公式，所述验证公式为：若满足，则判定所述第一计算结果验证通过。5.如权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述确定边缘服务器的总数量，包括：根据优化公式，确定边缘服务器的最优数量，所述优化公式为：其中，[]表示取整函数。6.一种基于边缘计算的支持隐私保护的模幂运算任务外包装置，其特征在于，应用于物联网设备，包括：输入模块：用于确定模幂运算任务中的模数、底数和指数；盲化模块：用于随机生成与所述模数长度相同的质数，并随机生成四个整数；按照盲化公式，利用所述质数和所述四个整数分别对所述模数、所述底数和所述指数进行盲化，得到盲化模数、盲化底数、第一盲化指数和第二盲化指数，所述盲化公式为：p′＝pqu′＝u+r1pa'1＝a+r2φ(p)a'2＝t1a+r2φ(p)+t2其中，p′为盲化模数，p为模数，q为随机生成的质数；u′为盲化底数，u为底数；r1,r2,t1,t2为随机生成的四个整数；a'1,a'2为第一盲化指数和第二盲化指数，a为指数，φ()为欧拉函数；分割模块：用于确定边缘服务器的总数量；按照分割公式，对所述第一盲化指数和所述第二盲化指数进行分割，所述分割公式为：其中，对于