CLAM：车载云服务的匿名身份验证新方案
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更新于2024-07-15
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"CLAM：轻量级无证书匿名身份验证机制，用于车载云服务的研究论文。作者Yingying Yao, Xiaolin Chang, Lin Li & Runkai Yang在2018年发表于《Cyber-Physical Systems》期刊，卷4，第1期，页码17-38。DOI: 10.1080/23335777.2018.1431960"
CLAM（轻量级无证书匿名身份验证机制）是针对车载云服务设计的一种创新安全方案，旨在解决车联网中数据交换的安全性和匿名性问题。车载云服务涉及到车辆与云端之间的大量数据交互，这些交互可能包括导航信息、交通数据、驾驶行为分析等敏感信息。由于车辆通常处于移动状态，网络环境复杂且不稳定，因此对安全机制提出了特殊要求。
传统的身份验证机制，如基于证书的身份验证，需要复杂的证书管理，且可能因证书撤销列表（CRL）的更新而导致额外的通信开销。CLAM机制则避免了这些缺点，它采用了无证书的身份验证方法，降低了计算和存储负担，适合资源有限的车载设备。同时，CLAM还提供了匿名性，使得车辆在与云服务交互时能够保护用户的隐私，防止未经授权的第三方追踪用户的行为。
CLAM的工作原理可能包括以下几个关键步骤：
1. 身份生成：车辆和云服务都拥有密钥对，车辆可以生成一次性匿名标识符，通过这个标识符进行匿名通信。
2. 验证过程：在通信过程中，车辆和云服务使用特定的协议进行相互验证，确保双方的身份合法性，同时保证数据的完整性。
3. 密钥协商：在验证成功后，双方可以协商一个会话密钥，用于后续的数据加密，确保数据传输的保密性。
4. 匿名性保护：CLAM机制可能包含匿名性重用控制，防止同一辆车的连续匿名标识符被关联，从而保护用户隐私。
此外，CLAM机制还需要考虑到安全性方面的挑战，例如防止中间人攻击、重放攻击以及身份泄露。为此，可能会采用数字签名、时间戳和其他安全机制来增强系统的安全性。
CLAM是一种针对车载云服务的高效且安全的身份验证解决方案，它兼顾了资源效率和隐私保护，为智能交通系统中的车载通信提供了有力的安全保障。该研究对于理解和提升车载云服务的安全性具有重要意义，也为其他物联网应用提供了可借鉴的安全策略。
20 Y. YAO ET AL.
performance analysis of the proposed scheme. Finally, we conclude this paper
and present future work in Section 5.
2. Background knowledge and related work
This section rst presents the fundamental knowledge of RLWE-PAK, which is
used by our proposed protocol. Then attack models and security requirements
are presented. Finally, the existing authentication schemes in VANETs and VCC
are discussed.
2.1. Ring learning with error-based password authenticated key exchange
(RLWE-PAK)
This subsection briey introduces RLWE-PAK which is the basis of our proposed
mechanism. RLWE-PAK is based on the ring learning with errors problem. More
detailed descriptions are referred to [10].
Before describing RLEW-PAK, some variables are dened rst. Let n be a power
of 2, and f(x)=x
n
+1. Let q=2
ω(logn)
+1 be an odd prime such that
qmod 2n = 1
. Let
H
1
:{0,1}
*
→R
q
be a hash function, H
l
:{0,1}
*
→{0,1}
κ
for l∊{2,3} be hash functions for
verication of communications and H
4
:{0,1}
*
→{0,1}
κ
be a key derivation function
(KDF). Here, κ is the bit-length of the nal shared key. Let a be a xed element cho-
sen uniformly at random from R
q
and given to all users. Let χ
β
be a discrete Gaussian
distribution with parameter
𝛽 ∈
ℝ
∗
+
. The protocol consists of the following steps:
Step 1: Initiation. Client C randomly samples s
C
,e
C
←χ
β
, computes α=as
C
+2e
C
,
γ=H
1
(pw
C
) and m=α+γ, and sends 〈C,m〉 to party S.
Step 2: Response. Server S receives 〈C,m〉 from party C and checks whether
m ∊R
q
. If not, abort the communication; otherwise it computes α = m +γ′
where γ′=−H
1
(pw
C
). Server S then randomly samples s
S
,e
S
←χ
β
and computes
μ=as
S
+2e
S
and k
S
=α⋅s
S
, with which ω=Cha(k
S
)∊{0,1}
n
and σ=Mod
2
(k
S
,ω)
are computed. Then, it sends μ,ω and k=H
2
(C,S,m,μ,σ,γ′) to party C. After
that, Server S computes the value k″=H
3
(C,S,m,μ,σ,γ′).
Step 3: Initiator nish. Client C checks whether μ∊R
q
, and computes μ∊R
q
and
σ=Mod
2
(k
C
,ω). Client C veries whether H
2
(C,S,m,μ,σ,γ′) matches the value
of k received from Server S where γ′=−γ. If it does not, Client C ends the com-
munication. Otherwise, Client C computes k′=H
3
(C,S,m,μ,σ,γ′) and derives
the session key sk
C
=H
4
(C,S,m,μ,σ,γ′). It then sends k′ back to server S. Here
Cha and Mod
2
functions are dened in [13]. The details are as following: denote
Z
q
=
{
−
q−1
2
, … ,
q−1
2
}
and consider the set
E
: =
{
−
⌊
q
4
⌋
, … ,
⌊
q
4
⌋}
, i.e. the ‘mid-
dle’ of Z
q
. Cha is the characteristic function of the complement of E, which
returns 0 if the input in E and returns 1 if it is not in E, and Mod
2
:Z
q
×{0,1}→{0,1}
is dened as:
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