应用软件一般需要输入和处理敏感信息,如密码,以实现用户和远程服务器之间的可靠认证和安全交互.定量度量敏感信息在敏感信息处理中的安全性是目前研究的难点.根据敏感信息处理的流程和敏感信息出现点的上下文,定义敏感信息处理的固有属性、可变属性和推求属性,设计了从固有属性和可变属性到数据操作的映射规则,提出了基于层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)及折中型多属性决策(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)的敏感度计算方法,从而实现敏感度的定量计算,展示在敏感信息处理中敏感度的动态变化规律,为敏感信息处理的安全防护提供支持.该方法可以应用于可信软件的安全分析和可信度量,最后,实验分析了3种敏感信息在处理中的敏感度变化,发现了敏感信息处理的潜在危险点,从而证实了该方法的有效性.
数据的机密性是云存储环境下的难点问题,基于密文的访问控制技术是解决该问题的重要思路,在目前的基于密文的访问控制技术中,数据的高安全需求和频繁的策略更新使得数据拥有者(data owner,DO)端的权限更新代价过高,进而严重制约了系统的整体效率.针对此问题,提出一种适用于云存储动态策略的密文访问控制方法(cryptographic access control strategy for dynamic policy,CACDP),该方法提出了一种基于二叉Trie树的密钥管理机制,在此基础之上利用基于ELGamal的代理重加密机制和双层加密策略,将密钥和数据更新的部分开销转移到云端以减少DO权限管理负担,提高DO的处理效率.最后通过实验验证了该方案有效降低了策略更新为DO带来的性能开销.
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