基于云平臺的電子證據(jù)存儲中訪問控制的動態(tài)委托方法
本文選題:電子證據(jù) + 云平臺 ; 參考:《微電子學(xué)與計算機》2013年05期
【摘要】:對動態(tài)云平臺電子證據(jù)存儲代表的必要性的研究,證明所有資源網(wǎng)站的可信任性是安全云平臺電子證據(jù)存儲計算的一個先決條件.分析了現(xiàn)有的代表團(tuán)類和電網(wǎng)計劃,并提出了云平臺電子證據(jù)存儲訪問控制的模糊信任、委托模型(FTDM)和基于云平臺電子證據(jù)存儲實體之間信任關(guān)系的兩個階段的模糊推理過程,進(jìn)而決定類的代表團(tuán)和信任級別授權(quán)訪問的可能性.并且引用數(shù)字取證分析云平臺資源的K-means聚類算法的基礎(chǔ)上的CGRS資源選擇算法,并在實務(wù)部門數(shù)字取證分析平臺的可擴展環(huán)境中實施.通過分析和實驗結(jié)果驗證了分析平臺的資源選擇算法的有效性和正確性.
[Abstract]:It is proved that the trustworthiness of all resource websites is a prerequisite for secure cloud platform electronic evidence storage and computation by studying the necessity of the representative of dynamic cloud platform electronic evidence storage. This paper analyzes the existing delegation classes and grid plans, and puts forward the fuzzy reasoning process of the fuzzy trust of the electronic evidence storage access control in cloud platform, the delegation model (FTDM) and the trust relationship between the electronic evidence storage entities based on the cloud platform. This further determines the class's delegation and the possibility of authorized access at the level of trust. The CGRS resource selection algorithm based on the K-means clustering algorithm of the digital forensics analysis cloud platform is introduced and implemented in the scalable environment of the digital forensics analysis platform in the practical department. The effectiveness and correctness of the resource selection algorithm of the platform are verified by the analysis and experimental results.
【作者單位】: 中國石油大學(xué);昌平區(qū)人民檢察院;
【分類號】:TP393.08
【參考文獻(xiàn)】
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,本文編號:1977090
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