本文關(guān)鍵詞：安全外包計算中若干關(guān)鍵問題研究

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【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,越來越多的數(shù)據(jù)(如社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),移動定位軌跡數(shù)據(jù),傳感器感知數(shù)據(jù),科學觀測數(shù)據(jù)等)涌入到人們的日常生活和工作中。上述涌現(xiàn)的海量、異構(gòu)和劣質(zhì)(不精確)數(shù)據(jù)在體量、結(jié)構(gòu)以及質(zhì)量上呈現(xiàn)出區(qū)別于以往的規(guī)模和特點。與此同時,伴隨人們現(xiàn)階段對日常應(yīng)用和生活品質(zhì)的進一步追求,計算任務(wù)也正變得日益復雜(如更加復雜的統(tǒng)計、挖掘和科學計算等),計算開銷和資源消耗正不斷增大。為應(yīng)對由數(shù)據(jù)特性和計算需求兩方面帶來的挑戰(zhàn),高效、準確地獲取用戶所需計算結(jié)果,鑒于傳統(tǒng)的本地計算模式(計算、存儲資源受限,且計算不經(jīng)濟)已無法滿足上述需求以及云計算技術(shù)為代表的第三方計算技術(shù)的迅猛發(fā)展和應(yīng)用,外包計算(即將數(shù)據(jù)外包至第三方進行計算并獲取返回結(jié)果)應(yīng)運而生。 然而,在以云計算技術(shù)為支撐的外包計算模式中,云端可能因某些因素(如軟硬件錯誤、額外商業(yè)利益誘導等)對外包計算中數(shù)據(jù)的隱私性和外包計算結(jié)果的可靠性進行攻擊。因此,深入研究外包計算中的安全和隱私問題顯得至關(guān)重要。 本文針對安全外包計算中的若干關(guān)鍵問題展開研究,主要工作如下： (1)提出了基于隱私屬性個性需求的軌跡數(shù)據(jù)隱私保護發(fā)布機制。面對數(shù)據(jù)隱私性和數(shù)據(jù)可用性之間的矛盾,我們鑒于現(xiàn)有隱私保護數(shù)據(jù)發(fā)布方案大多因忽略數(shù)據(jù)記錄隱私需求差異而導致同質(zhì)化發(fā)布下數(shù)據(jù)可用性低下的問題,考慮實際生活中不同個人、單位所對應(yīng)數(shù)據(jù)(如記錄、軌跡等)所擁有的差異化隱私需求,研究個性化隱私保護數(shù)據(jù)發(fā)布。鑒于目前移動軌跡數(shù)據(jù)(有噪、高維)對隱私保護需求的迫切性,我們具體研究個性化的隱私保護軌跡數(shù)據(jù)發(fā)布技術(shù),在保護用戶個性化隱私需求的情況下,提高發(fā)布數(shù)據(jù)的可用性。我們通過實驗結(jié)果驗證了所提方案的效率和有效性。 (2)提出了基于冪群分組聚合驗證的不確定頻繁模式挖掘高效驗證方案。面對數(shù)據(jù)可靠計算與計算管控受限之間的矛盾,鑒于現(xiàn)階段復雜數(shù)據(jù)挖掘和計算任務(wù)(如頻繁模式挖掘)需求的日益增長,以及不確定數(shù)據(jù)來源的不斷增長(如感知數(shù)據(jù)、概率統(tǒng)計數(shù)據(jù)等),我們研究外包環(huán)境中不確定數(shù)據(jù)上復雜計算的高效驗證技術(shù)。鑒于頻繁模式挖掘計算在數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計預測中占據(jù)的重要地位,我們具體研究外包不確定頻繁模式挖掘的高效驗證技術(shù),確保不確定數(shù)據(jù)上模式計算的可靠性。具體的,我們構(gòu)建冪群分組并應(yīng)用基于群組的聚合驗證算法實現(xiàn)了對所產(chǎn)生冪群分組的高效、可靠驗證。我們通過理論證明和分析了所提方案的有效性和安全性,并實驗驗證了所提方案具有的良好性能。 (3)提出了基于乘性隨機擾動的多數(shù)據(jù)擁有者安全協(xié)作計算方案。面對數(shù)據(jù)分布式劃分與實體協(xié)作計算之間的矛盾,盡管現(xiàn)階段外包環(huán)境中的安全外包數(shù)據(jù)挖掘計算已被提及并有一定研究,但關(guān)于基于劃分數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)安全協(xié)作計算仍未引起充分的研究和重視。現(xiàn)有方案都因密碼學和安全多方計算存在的低效問題而無法實用。為解決這個問題,我們以乘性隨機擾動技術(shù)作為外包數(shù)據(jù)隱私保護基礎(chǔ),研究多數(shù)據(jù)擁有者間高效協(xié)作計算機制,并設(shè)計相應(yīng)的安全保護機制。其中,我們根據(jù)不同安全假設(shè)和需求以一種遞增的方式闡述并強化本章所設(shè)計安全協(xié)作計算方案。我們以經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘方法,如KNN,K-means以及SVM為例進行分析驗證,來驗證所提方案的有效性。
【學位授予單位】：中國科學技術(shù)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.13;TP309

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本文編號：1287252