本文關(guān)鍵詞：數(shù)字社區(qū)的安全體系結(jié)構(gòu)及隱私保護(hù)技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：數(shù)字社區(qū)利用數(shù)字信息化技術(shù)及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)用戶(hù)與管理、服務(wù)提供方的有機(jī)互聯(lián),具有大眾服務(wù)、商業(yè)服務(wù)、行政管理、資源共享、監(jiān)控監(jiān)管等多功能的信息綜合體系。與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)不同,數(shù)字社區(qū)網(wǎng)絡(luò)具有異構(gòu)融合、跨域、協(xié)同自治、動(dòng)態(tài)變化、開(kāi)放互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)特性,給其帶來(lái)了巨大的系統(tǒng)安全和信息安全方面的挑戰(zhàn)。挑戰(zhàn)包括安全體系結(jié)構(gòu)的組建、安全協(xié)議的無(wú)縫連接、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)融合、用戶(hù)隱私保護(hù)等。因此,研究新的安全體系結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵安全技術(shù)以及隱私保護(hù)技術(shù)對(duì)數(shù)字社區(qū)的發(fā)展具有重要的理論價(jià)值和實(shí)用價(jià)值。針對(duì)上述安全問(wèn)題,本文圍繞數(shù)字社區(qū)環(huán)境下安全體系結(jié)構(gòu)、安全模型、數(shù)據(jù)采集中隱私保護(hù)技術(shù)以及數(shù)據(jù)發(fā)布中隱私保護(hù)技術(shù)展開(kāi)了系統(tǒng)研究,：所取得的主要成果如下：1、對(duì)數(shù)字社區(qū)環(huán)境下安全體系結(jié)構(gòu)及關(guān)鍵安全技術(shù)進(jìn)行研究。針對(duì)數(shù)字社區(qū)網(wǎng)絡(luò)特性及系統(tǒng)安全隱患,分析了數(shù)字社區(qū)網(wǎng)絡(luò)安全需要和威脅模型,提出了一種層次化的安全體系結(jié)構(gòu)；在信息領(lǐng)域,根據(jù)分層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析了每個(gè)邏輯層的安全需求及存在的安全問(wèn)題,并為每個(gè)邏輯層設(shè)置了安全機(jī)制,在信息領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了縱深防御安全策略；在控制領(lǐng)域,分析了控制領(lǐng)域的安全威脅,利用分布式控制技術(shù)和自愈模型實(shí)現(xiàn)控制領(lǐng)域的安全控制策略；針對(duì)安全認(rèn)證、安全控制、隱私保護(hù)等關(guān)鍵安全技術(shù)展開(kāi)分析討論,依據(jù)信息領(lǐng)域和控制領(lǐng)域的安全策略建立了一種可信數(shù)字社區(qū)安全模型。2、對(duì)數(shù)字社區(qū)環(huán)境下數(shù)據(jù)采集中隱私保護(hù)技術(shù)進(jìn)行研究。移動(dòng)設(shè)備在數(shù)字社區(qū)中的廣泛應(yīng)用促進(jìn)了數(shù)據(jù)收集方法的多樣性。由于個(gè)人或者企業(yè)的隱私數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)傳輸中起著重要的作用,所以應(yīng)對(duì)這些隱私數(shù)據(jù)加以保護(hù)使其不被泄露。(∝,k)-匿名模型是一種典型的匿名隱私保護(hù)模型,本文采用(∝,k)-匿名模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名處理實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)。基于(∝,k)-匿名模型提出一種數(shù)字社區(qū)中數(shù)據(jù)采集隱私保護(hù)模型,并對(duì)相關(guān)威脅模型進(jìn)行詳細(xì)分析。為抵御相關(guān)的匿名攻擊,提出一種“泛化-加密”方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行泛化操作可以減小數(shù)據(jù)尺寸和減少資源消耗,但是會(huì)增大數(shù)據(jù)信息損失量；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密可以減小數(shù)據(jù)損失量,但會(huì)增大資源消耗。“泛化-加口密”方法動(dòng)態(tài)地對(duì)信息損失量大的部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行加密,并且通過(guò)調(diào)整加密數(shù)據(jù)的比例取得資源節(jié)省和信息損失量間的平衡。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法不僅能保證數(shù)據(jù)可用性、降低信息損失量同時(shí)還能較好地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)。3、對(duì)數(shù)字社區(qū)環(huán)境下數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護(hù)技術(shù)進(jìn)行研究。數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護(hù)(Privacy-Preserving Data Publishing, PPDP)的目標(biāo)是在數(shù)據(jù)發(fā)布時(shí)保證個(gè)人隱私不被泄露,同時(shí)又能最大限度的保證發(fā)布數(shù)據(jù)的可用性。為了保證發(fā)布數(shù)據(jù)中敏感信息不被泄露,數(shù)據(jù)發(fā)布方通常不發(fā)布原始數(shù)據(jù),而是發(fā)布原始數(shù)據(jù)的匿名數(shù)據(jù)。研究表明匿名機(jī)制知識(shí)可以為攻擊者提供攻擊漏洞,攻擊者利用匿名機(jī)制知識(shí)結(jié)合發(fā)布數(shù)據(jù)表可以推測(cè)出原始數(shù)據(jù)導(dǎo)致隱私泄露,故稱(chēng)利用匿名機(jī)制知識(shí)發(fā)起的攻擊為機(jī)制攻擊(mechanism-based attack)。針對(duì)機(jī)制攻擊對(duì)發(fā)布數(shù)據(jù)的威脅,首先對(duì)機(jī)制攻擊的研究現(xiàn)狀和研究方法進(jìn)行詳細(xì)介紹,通過(guò)機(jī)制攻擊對(duì)典型匿名發(fā)布模型攻擊實(shí)驗(yàn)指出機(jī)制攻擊波及范圍廣、破壞力大的特點(diǎn)。然后分析了機(jī)制攻擊的攻擊原理,同時(shí)給出了機(jī)制攻擊的形式化定義。為抵御機(jī)制攻擊,提出MAIA隱私保護(hù)算法并對(duì)MAIA算法性能作了全面分析,實(shí)驗(yàn)表明機(jī)制攻擊是一種常見(jiàn)的攻擊普遍存在于發(fā)布數(shù)據(jù)表中,而MAIA隱私保護(hù)算法可以有效抵御機(jī)制攻擊,同時(shí)輸出數(shù)據(jù)具備更好的可用性和小的計(jì)算執(zhí)行時(shí)間優(yōu)點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)字社區(qū) 安全體系結(jié)構(gòu) 隱私保護(hù) 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)發(fā)布
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP309
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 符號(hào)對(duì)照表12-17
• 第一章 緒論17-21
• 1.1 研究背景及現(xiàn)狀17-19
• 1.2 本文工作19
• 1.3 章節(jié)安排19-21
• 第二章 主要支撐技術(shù)21-31
• 2.1 泛在網(wǎng)絡(luò)的安全體系結(jié)構(gòu)21-25
• 2.1.1 泛在網(wǎng)絡(luò)概念及網(wǎng)絡(luò)模型22-23
• 2.1.2 泛在網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)23-25
• 2.2 數(shù)據(jù)發(fā)布中的隱私保護(hù)25-31
• 2.2.1 隱私保護(hù)模型25-26
• 2.2.2 隱私保護(hù)技術(shù)26-28
• 2.2.3 隱私保護(hù)技術(shù)的性能評(píng)估28-31
• 第三章 基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字社區(qū)安全體系結(jié)構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)31-45
• 3.1 引言31
• 3.2 面向數(shù)字社區(qū)的物聯(lián)網(wǎng)安全體系構(gòu)架31-35
• 3.2.1 數(shù)字社區(qū)體系構(gòu)架31-32
• 3.2.2 基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字社區(qū)安全威脅32-33
• 3.2.3 數(shù)字社區(qū)安全關(guān)鍵技術(shù)33-35
• 3.3 基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字社區(qū)系統(tǒng)失敗模式35-37
• 3.4 數(shù)字社區(qū)的安全體系結(jié)構(gòu)37-40
• 3.4.1 信息安全37-38
• 3.4.2 安全控制38-40
• 3.5 數(shù)字社區(qū)安全模型40-42
• 3.6 本章小結(jié)42-45
• 第四章 數(shù)字社區(qū)中數(shù)據(jù)采集的隱私保護(hù)技術(shù)45-63
• 4.1 引言45-47
• 4.2 數(shù)字社區(qū)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及威脅模型47-48
• 4.3 預(yù)備知識(shí)48-52
• 4.3.1 基本概念48-50
• 4.3.2 分類(lèi)樹(shù)(Taxonomy Tree)50-51
• 4.3.3 信息損失量(Information Loss)和簇間距51-52
• 4.4 基于聚類(lèi)的(∝,k)-匿名方法52-58
• 4.4.1 動(dòng)態(tài)泛化分類(lèi)樹(shù)52
• 4.4.2 聚類(lèi)模型和簇聚合方法52-54
• 4.4.3 基于聚類(lèi)的(∝,k)-匿名方案算法54-57
• 4.4.4 模型分析57-58
• 4.5 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及結(jié)果分析58-61
• 4.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及環(huán)境58-59
• 4.5.2 資源節(jié)省及信息損失量分析59-60
• 4.5.3 執(zhí)行時(shí)間分析60-61
• 4.6 相關(guān)工作61
• 4.7 本章小結(jié)61-63
• 第五章 數(shù)字社區(qū)中數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私保護(hù)技術(shù)63-79
• 5.1 引言63-65
• 5.1.1 機(jī)制攻擊64-65
• 5.1.2 本章內(nèi)容65
• 5.2 攻擊背景及攻擊舉例65-68
• 5.3 相關(guān)定義及問(wèn)題描述68-69
• 5.4 機(jī)制攻擊原理69-71
• 5.4.1 攻擊條件69-70
• 5.4.2 機(jī)制攻擊的抵御70-71
• 5.5 機(jī)制攻擊免疫算法71-75
• 5.5.1 分析與討論74-75
• 5.6 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及結(jié)果分析75-77
• 5.6.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境75-76
• 5.6.2 機(jī)制攻擊分析76
• 5.6.3 MAIA算法分析76-77
• 5.7 本章小結(jié)77-79
• 第六章 結(jié)論和展望79-81
• 6.1 研究結(jié)論79
• 6.2 研究展望79-81
• 參考文獻(xiàn)81-89
• 致謝89-91
• 作者簡(jiǎn)介91-92

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