针对大数据应用中用户共享数据的访问控制由半可信云服务商实施所带来的隐私泄露、策略和访问日志易被篡改等问题,提出一种基于区块链的策略隐藏大数据访问控制方法(A policy-hidden big data access control method based on blockchai...
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针对大数据应用中用户共享数据的访问控制由半可信云服务商实施所带来的隐私泄露、策略和访问日志易被篡改等问题,提出一种基于区块链的策略隐藏大数据访问控制方法(A policy-hidden big data access control method based on blockchain,PHAC).该方法采用区块链技术实施访问控制以减少对服务商的信任依赖,引入属性基加密(Attribute-based encryption,ABE)以及双线性映射技术,实现在不泄露访问控制策略的前提下,通过智能合约正确执行访问控制策略.同时,解耦访问控制策略,简化用户策略的发布、更新和执行.并应用链上和链下存储相结合方式,解决智能合约和访问控制策略占用区块链节点资源不断增大的问题.最后,对该方法进行了理论分析和HyperLedger Fabric环境下的实验评估,结果表明该方法能在策略隐藏情况下有效实现访问控制,但不会给数据拥有者、区块链节点增加过多额外计算和存储开销.
量子漫步算法能模拟游走粒子在图上的量子相干演化,粒子的运动状态由量子态的相干叠加而成.与经典随机游走算法相比,量子漫步算法具有寻找目标节点时间少和源节点扩散至其他节点时间少的优点.提出一种基于离散时间量子漫步的链路预测(link predictionbased on discrete time quantum walk,简称LP-DTQW)算法.研究结果表明:相对于其他7种算法,LP-DTQW算法有更高的预测精度;LP-DTQW算法的时间复杂度远低于经典RWR(random walk with restart)链路预测算法的时间复杂度.因此,LP-DTQW算法具有更强的预测性能.
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