郭棟1,2,王偉1,2,曾國蓀1,2
1.同濟大學 計算機科學與技術系，上海 201804； 2.國家高性能計算機工程技術研究中心 同濟大學分中心，上海 201804
摘要：分布式緩存是云計算系統中提高應用程序性能的重要手段，針對云計算環境中分布式緩存的隱私問題，提出一種基于中國剩余定理的輕量級分布式緩存數據加密存取方法。該方法能夠保護緩存數據的機密性，防止云計算環境中的其他用戶、平臺提供商或者攻擊者獲取明文緩存數據，且能夠較好地保證緩存系統的性能，最后通過實驗證明了該方法的有效性。
關鍵詞：分布式緩存；云計算；中國剩余定理；對稱加密
0引言
隨著云計算技術發展的不斷深入，越來越多的應用從傳統IT架構遷移到了云計算環境，利用云計算的彈性資源分配和分布式處理技術，增強了應用系統的穩定性，也方便應用的快速部署和按需擴展［1］。為了進一步提高系統的性能，分布式緩存技術得以引入，為用戶提供高性能、高可用、可伸縮的數據緩存服務，解決傳統數據庫面臨的大規模數據訪問的瓶頸問題。
當前，云計算中的分布式緩存技術已有較多的研究?，F有的分布式緩存產品已有不少，如Memcached ［23］是一個高性能的分布式內存對象緩存系統，用于動態Web應用數據以減輕數據庫負載。它通過在內存中緩存數據和對象來減少讀取數據庫的次數，從而提高Web應用的性能。目前各云計算平臺的緩存系統大多基于Memcached開發，被Amazon Web Services［4］、Google App Engine［5］、Sina App Engine［6］、阿里云、盛大云等在內的多家知名云平臺企業使用。而上述系統主要特征體現在其分布式算法、數據分區、數據一致性以及身份認證方面［7］，對數據隱私方面考慮欠缺［8］?？偠灾?，目前關于分布式緩存系統的研究主要集中于其性能的提升，對分布式緩存系統的隱私性和安全性研究尚不充分。
1相關研究
1.1云計算中分布式緩存技術
分布式緩存將數據分布到多個緩存服務節點，在內存中管理數據，對外提供統一的訪問接口，基于冗余備份機制實現高可用支持。
當應用程序需要緩存數據時，客戶端通過相應的分布式算法獲得key對應的存儲節點，然后客戶端通過TCP/IP協議將數據發送給緩存服務器，緩存服務器調用本地Memcached服務將數據緩存在內存中。類似的應用程序讀取緩存時，首先通過分布式算法獲得key所在節點，然后通過網絡獲取相應的數據。由于Memcached本身沒有加密處理的功能，數據的存儲往往是明文形式的，攻擊者、用戶或者系統管理員很容易獲得緩存內容，從而造成了分布式緩存系統的安全性隱患［8］。
為了解決云計算中分布式緩存系統存在的上述安全問題，傳統的加密方案如AES、DES、3DES、IDEA［9］等雖然可以很好地完成加解密工作，但是其運算過程比較復雜，會導致分布式緩存系統的性能大幅下降，需要設計更加輕量級的加密算法。本文利用中國剩余定理，構造一種輕量級的分布式緩存加密存取方法，下面將進行詳細的描述。
12中國剩余定理
中國剩余定理［9］(Chinese Remainder Theorem, CRT)亦稱孫子定理，它描述了根據正整數的同余理論求解某一未知正整數的方法，具體可描述如下：
如果m1,m2,…,mn是兩兩互素的n個正整數，那么對任意整數a1,a2,…,an，構造一元線性同余方程組：
方程組S必有解，解的形式為：
M′i是Mi模mi的數論倒數，即M′i是滿足同余方程（如式（5）所示）的最小正整數解，具體可以通過擴展歐幾里德算法(Extended Euclidean algorithm)［10］計算。
M′iMi≡1(modmi)(5)
根據式(2)，可得S的最小正整數解為：
基于上述中國剩余定理，可以構建相應的數據加密與解密方法。
2云計算中分布式緩存加密存取方法
2.1加密過程
在一個云計算環境中，假如某一應用需要將數據D安全地存到分布式緩存系統中，需要經過下面的步驟實現原始數據D到密文X的變換。
?。?）首先將D按字節順序分成N組G1,G2,…,GN，每組包含B bit，每組Gi（i=1,2,…,N）再分為n個單元u1,u2,…,un，每個單元包含b bit。則可以將D劃分為一個N行n列的矩陣：
(2)選取n個互素的整數m1,m2,…,mn，且滿足條件：
mj>uij(j=1,2,…,n；i=1,2,…,N)(8)
即保證mj大于矩陣中第j列的所有元素。
(3)對矩陣中的每一行ri(i=1,2,…,N)進行如下變換操作：
構造如下一元線性同余方程組：
根據式(6)可得式(8)的解為：
則可得變換后的矩陣為：
(4)最后將x1,x2,…,xN按順序連接即可得到加密后的密文X：
X=x1⊕x2⊕…⊕xN(12)
經過上述計算得到加密后的密文X后，保存密鑰(N,m1,m2,…,mn)，同時調用分布式緩存系統的API對加密數據進行緩存，這樣就完成了緩存數據的加密存儲過程。
2.2解密過程
解密過程相對于加密過程來說是很簡單的，對于經過上述加密過程加密的緩存數據X，需要經過下面幾步完成X到D的變換。
(1)將X平均分成N組x1,x2,…,xN，得到加密后的數據矩陣：
P′=［x1 ,x2 ,...,xN］T(13)
(2)對每一行xi構造如下同余方程組
則可以將xi解密為ui1,ui2,…,uin，也就恢復了原始數據矩陣P；
(3)將得到的原始數據矩陣按先行后列順序進行連接即可得到原始數據D：
D=u11⊕u12⊕…⊕u1n⊕u21⊕u22⊕…⊕uNn(15)
顯而易見，這是一種對稱加密模式。
2.3參數取值約束分析
對于計算機來說，目前常見的處理器最多能處理64位的字長整數，在實際的系統中必需考慮這個因素。
首先，m1,m2,…,mn取值的選取需要保證式(3)中的M不超過264，則：
又根據式(8)的約束，需要原始數據矩陣P中的每個元素大小在合理的范圍內。假設P中每個單元的數據長度為b bit，根據式(8)和式(16)可得，對P中任意一行ri(i=1,2,…,N)，有：
所以：nb≤64(19)
由此可見，一般情況下，必需滿足式(19)的約束條件，才可以構建實際的應用系統。當然，上述情況考慮的是P每一列數據都可能存在某單元的數據值是2b的情況，在這樣的假設下不需要通過遍歷P來求mi的下限；如果P的規模較小，可以通過并行方式遍歷P的每一列，獲得mi的下限，則可以取較小的mi，減少擴展歐幾里德算法計算M′i的時間。
綜上，在實際的系統中，可以根據加密數據規模的大小，選擇不同的約束方式來加快加密的過程。
3實驗與結果分析
3.1實驗環境與方案
為了測試本文提出方案的可用性和有效性，基于分布式Memcached環境，采用3臺PC構建小型云計算環境和分布式緩存系統，一臺作為應用服務器，另外兩臺PC構成分布式緩存環境，各節點之間通過百兆以太網連接。
為了排除分布式算法造成的影響，實驗統一采用簡單的哈希算法進行數據映射，即：
Nodeid=Hash(key)%2(20)
將本文提出的方法命名為SCHE方法，不加密的方法命名為NSCHE。實驗由兩部分構成：
(1)對不同大小的數據進行加密緩存，分別使用NSCHE、SCACHE、DES、3DES、AES對數據進行加密，然后存儲到對應的存儲節點。計算循環100次的時間消耗，比較各種加密方法的時間消耗情況。
（2）對（1）中加密的數據進行讀取，分別使用相應的解密方案還原原始數據，循環100次，比較各種解密方法的時間消耗情況。
3.2實驗結果分析
對于31節中的實驗方案，得到的實驗結果如圖1和圖2所示。
從圖1中可以看出，本文的方案與不使用加密方法的時間消耗相差不大，而其他幾種方案造成了明顯的性能影響。另外，圖2顯示了本文方案的解密過程與不使用加密的效果相差無幾，而其他方案需要較多的額外時間開銷。通過上述實驗，可以驗證本文提出方法的有效性。
4結論
本文針對目前云計算環境中分布式緩存系統存在的安全性問題，提出一種基于中國剩余定理的分布式緩存加密存取的方法，該方法能夠保證云環境中緩存數據的機密性，且效率高于目前主流的復雜加密方案，能夠滿足云環境中分布式緩存的性能需求。當然，該方案仍有許多不足，比如不能解決緩存數據篡改的問題，未來工作希望能夠從多個角度優化系統的安全措施，提高云計算中分布式緩存系統的安全性，從而進一步提高云計算系統的安全性。
參考文獻
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