检索结果-内蒙古大学图书馆

中国高新科技 2024年第18期 41-43页

作者：沈锟麒李中禹香港岭南大学中国香港999077 中国五矿集团北京100044

文章主要探究了基于随机策略更新的大数据访问控制方案的设计内容,并通过仿真实验对其应用效果进行了验证。设计仿真实验,将本方案与基于动态策略更新的隐藏属性加密方案进行对比。结果表明,在属性个数相同的情况下,本方案下系统进行数... 详细信息

文章主要探究了基于随机策略更新的大数据访问控制方案的设计内容,并通过仿真实验对其应用效果进行了验证。设计仿真实验,将本方案与基于动态策略更新的隐藏属性加密方案进行对比。结果表明,在属性个数相同的情况下,本方案下系统进行数据加密的用时更短,在保证数据安全的前提下提高了系统运行效率。

关键词：随机策略更新大数据访问控制数据加密云服务器

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基于CP-ABE的大数据访问控制技术研究

基于CP-ABE的大数据访问控制技术研究

引用

作者：周雪娟内蒙古科技大学

学位级别：硕士

随着网络科技的发展,周围的信息以爆炸式的方式不断增长,不断地处理这些信息已经成为了我们的日常工作。与传统的数据相比,大数据的特点以及其优势使得大数据的应用在我们的日常生活中显得尤为重要。然而近年来对大数据的安全性以及灵... 详细信息

随着网络科技的发展,周围的信息以爆炸式的方式不断增长,不断地处理这些信息已经成为了我们的日常工作。与传统的数据相比,大数据的特点以及其优势使得大数据的应用在我们的日常生活中显得尤为重要。然而近年来对大数据的安全性以及灵活的访问控制的要求成为其发展路上的阻碍之一。目前大数据访问控制主要用到的技术为属性加密机制(Attributed-Based Encryption,ABE),其中密文策略属性基加密机制(Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption,CP-ABE)由于其自身灵活性较强等优点被广泛应用。这些技术的广泛应用对保护数据隐私具有一定的现实意义。针对目前基于CP-ABE的大数据访问控制技术所存在的一些问题,本文在CP-ABE基础上提出了以下两种改进方案,分别为:针对单属性授权引起的密钥托管,以及多属性授权引起的系统计算复杂度较高,只有单一的用户级撤销或者单一的细粒度属性级撤销等问题,提出一种支持属性撤销的密文策略属性基加密方案。本文设计了五类实体,并设立了多个属性授权中心,用以更新属性版本密钥,同时结合安全两方计算,让不同实体之间进行安全两方计算后生成用户密钥。当进行细粒度属性级撤销时,多个属性授权中心将计算结果发送给云存储服务器,同时云存储服务器与密钥生成中心进行安全两方计算后生成及更新用户部分私钥,从而进行细粒度属性级撤销。更新云存储服务器管理的用户列表进行用户级撤销。随后进行多授权模型安全性分析以及抗合谋攻击,同时在随机预言机模型下基于DBDH困难假设进行安全性证明,当挑战者不能攻破数学困难问题时,则说明该方案满足选择明文攻击安全。最后通过本文方案与其它方案进行实现的功能以及效率分析比较,能够得出该方案解决了秘钥托管,抗合谋攻击,实现了用户级撤销和属性级撤销,并且系统计算复杂度降低,提高了整个系统的工作效率。针对单属性授权引起的密钥托管,以及多属性授权引起的系统计算复杂度较高等问题,提出一种基于同态加密的属性撤销方案。本文设计了五类实体,并且融入同态加密方法和安全两方计算方法,以及多个属性授权中心等。云存储服务器和密钥生成中心进行安全两方协议计算生成各自独立坐标,二者使用该坐标进行同态加密计算,最后生成各自的子密钥,分别交付于用户,由用户组织生成最终的用户私钥。进行属性撤销时,属性授权中心更新属性版本密钥,并交由云存储服务器更新自己的子密钥并将其发送给用户,以此更新用户密钥。最后在仿真实验中通过属性撤销和数据解密分别与时间消耗的关系来证明该方案的工作效率有所提高。通过对基于CP-ABE的大数据访问控制技术的改进,在诸如社交网络、交通、医疗、教育等系统中对信息的安全访问机制进一步完善,提高了信息访问的安全性,有效地解决了目前大数据访问控制所存在的部分安全问题。

关键词：大数据访问控制细粒度属性级撤销用户级撤销多方安全计算同态加密机制

来源：评论

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基于机器学习的匿名大数据访问控制系统设计

引用

长江信息通信 2024年第9期37卷 108-110,126页

作者：夏浩洎格拉斯哥大学 G128QQ

为提高大数据环境下访问控制效率与数据匿名性,保障用户隐私和数据安全,本研究设计了一种基于机器学习技术的新型匿名大数据访问控制系统。通过对当前大数据访问控制技术、机器学习在访问控制中应用及匿名技术的发展与应用深入分析,采用... 详细信息

为提高大数据环境下访问控制效率与数据匿名性,保障用户隐私和数据安全,本研究设计了一种基于机器学习技术的新型匿名大数据访问控制系统。通过对当前大数据访问控制技术、机器学习在访问控制中应用及匿名技术的发展与应用深入分析,采用B/S架构匿名大数据访问控制系统框架,系统软件模块主要由数据预处理、机器学习模型训练与评估、访问控制决策以及用户界面模块构成,为验证系统功能有效性进行了详细的对比实验。结果表明,该系统能提高大数据访问控制精确性与处理速度,有效保护数据的匿名性,本研究成果证明了采用机器学习技术优化大数据访问控制系统可行性与有效性。

关键词：机器学习大数据访问控制数据预处理模块用户界面模块

来源：评论

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基于数值分析的匿名大数据访问最优控制算法

引用

计算机测量与控制 2017年第12期25卷 215-218页

作者：周莉王伟华张敬齐齐哈尔大学理学院黑龙江齐齐哈尔161006

为了降低大数据访问对人们生活的影响,减少因数据访问带来的一系列问题,更好地保护用户的隐私,需要对匿名大数据访问进行控制;当前算法是利用Purpose建立匿名大数据访问模型,在原来的K-匿名算法基础上为Purpose匿名数据访问模型构建算法... 详细信息

为了降低大数据访问对人们生活的影响,减少因数据访问带来的一系列问题,更好地保护用户的隐私,需要对匿名大数据访问进行控制;当前算法是利用Purpose建立匿名大数据访问模型,在原来的K-匿名算法基础上为Purpose匿名数据访问模型构建算法,该算法对公开信息隐私安全涉及较少,对分布式数据隐私的安全保障效果不理想;为此,提出一种基于数值分析的匿名大数据访问最优控制算法;该算法利用MapReduce编程框架对匿名大数据用户的公钥和私钥进行初始化,将计算代理权授权,用户把需要保存的数据以及授权传送给第三方,也就是代理方签名,实现匿名大数据的审计;根据属性群对匿名大数据访问进行控制,系统管理员构建一棵二叉树,通过对称加密算法与属性群路径密钥,加密的群密钥,产生报头消息,根据上述所获结果,管理员对属性群密钥进行生成、更新和分发;实验结果证明,所提算法计算开销、存储开销以及通信开销较低,匿名大数据访问控制的效率高,具有较强的可实践性,为该领域的研究发展提供了支撑。

关键词：数值分析匿名大数据访问控制

来源：评论

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