Key值更新随机Hash锁对RFID安全隐私的加强
时间:09-21
来源:互联网
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3.3性能分析与方法特点
(1)简单实用。将随机数产生器等复杂的计算移到了后台数据库中实现,降低了标签的复杂性,标签只需要实现两个Hash函数H和s,这在低成本的标签上较易实现。
(2)前向安全。因为标签的Key值在每次事务交换后被单向Hash函数s更新,外人即使获取了当前标签Key*值,也无法推算出之前的Key值,所以无法获得标签相关的历史活动信息。
(3)机器运算负载小,效率高。在每次询问过程中,设数据库中存储的标签个数为N,本方法中后台数据库需执行2N个记录搜索(因每个标签存在两条记录),进行3个Hash函数H(KeylIR)、S(Key)、H(IDIIR)计算和1次值比较,以及产生1个随机数R。相比于Hash链方法需计算2N个Hash函数、N个记录搜索和N个值比较,因为Hash函数的计算时延较长,资源消耗大,所以当N很大时,本方法系统的负载将要小得多,速度较快,延时较短,效率较高,但安全性更高。
(4)适应标签数目较多的情况。随着标签数目的增加,计算机搜索与计算所需要的时间缓慢增加,可适应标签数目较多的情况。
(5)实现了身份的双向验证。通过Hash(KeyllR)的计算比较,阅读器实现了对标签的验证;通过Hash(IDIIR)的计算比较,标签实现了对阅读器的验证。
(6)有效实现安全隐私保护。
1)防非法读取:只有经过合法认证的阅读器才可读取标签的数据信息;
2)防位置跟踪:由于随机数R和标签的Key值是更新变化的,因此每次回答的数据(H(Key),H(KeylIR))值也是不同的,可以防止外人根据特定输出而进行的跟踪定位;3)防窃听:传输的ID值和Key都经过了Hash函数加密,外人很难解密得出ID和Key的值,因此有效地防止了窃听;
4)防伪装哄骗:由于外人无法获知Key值,因此无法模拟合法标签发送(H(Key),H(KeylIR))数据,故有效地防止了伪装哄骗攻击;
5)防重放:每次产生的R值是随机的,外人即使窃听了合法阅读器前一次发送的H(ID IIR)数据,也无法再次模拟出H(ID IIR)值,有效地防止了重放攻击。
4 结束语
“Key值更新随机Hash锁”方法具有成本低、负载小、效率高、安全性好等特点,且能保证前向安全性,基本上弥补了目前安全保护方法安全性不够和效率低等缺陷,是一种较为实用的算法。但此方法还存在一些不足,如尚无法防止敌人根据流量分析(计算标签的个数)而进行的定位跟踪,同时安全性提高也增加了标签部分计算时延,这些尚需进一步研究改进。
(1)简单实用。将随机数产生器等复杂的计算移到了后台数据库中实现,降低了标签的复杂性,标签只需要实现两个Hash函数H和s,这在低成本的标签上较易实现。
(2)前向安全。因为标签的Key值在每次事务交换后被单向Hash函数s更新,外人即使获取了当前标签Key*值,也无法推算出之前的Key值,所以无法获得标签相关的历史活动信息。
(3)机器运算负载小,效率高。在每次询问过程中,设数据库中存储的标签个数为N,本方法中后台数据库需执行2N个记录搜索(因每个标签存在两条记录),进行3个Hash函数H(KeylIR)、S(Key)、H(IDIIR)计算和1次值比较,以及产生1个随机数R。相比于Hash链方法需计算2N个Hash函数、N个记录搜索和N个值比较,因为Hash函数的计算时延较长,资源消耗大,所以当N很大时,本方法系统的负载将要小得多,速度较快,延时较短,效率较高,但安全性更高。
(4)适应标签数目较多的情况。随着标签数目的增加,计算机搜索与计算所需要的时间缓慢增加,可适应标签数目较多的情况。
(5)实现了身份的双向验证。通过Hash(KeyllR)的计算比较,阅读器实现了对标签的验证;通过Hash(IDIIR)的计算比较,标签实现了对阅读器的验证。
(6)有效实现安全隐私保护。
1)防非法读取:只有经过合法认证的阅读器才可读取标签的数据信息;
2)防位置跟踪:由于随机数R和标签的Key值是更新变化的,因此每次回答的数据(H(Key),H(KeylIR))值也是不同的,可以防止外人根据特定输出而进行的跟踪定位;3)防窃听:传输的ID值和Key都经过了Hash函数加密,外人很难解密得出ID和Key的值,因此有效地防止了窃听;
4)防伪装哄骗:由于外人无法获知Key值,因此无法模拟合法标签发送(H(Key),H(KeylIR))数据,故有效地防止了伪装哄骗攻击;
5)防重放:每次产生的R值是随机的,外人即使窃听了合法阅读器前一次发送的H(ID IIR)数据,也无法再次模拟出H(ID IIR)值,有效地防止了重放攻击。
4 结束语
“Key值更新随机Hash锁”方法具有成本低、负载小、效率高、安全性好等特点,且能保证前向安全性,基本上弥补了目前安全保护方法安全性不够和效率低等缺陷,是一种较为实用的算法。但此方法还存在一些不足,如尚无法防止敌人根据流量分析(计算标签的个数)而进行的定位跟踪,同时安全性提高也增加了标签部分计算时延,这些尚需进一步研究改进。
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