本文關(guān)鍵詞： Hadoop 高速鐵路 屬性加密 知識約簡 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)　出處：《北京交通大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：云計算技術(shù)在大數(shù)據(jù)管理方面的優(yōu)勢使其成為最受歡迎的主流計算方式,因此存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)時的最佳選擇是利用云存儲技術(shù)進(jìn)行,而云存儲中最關(guān)鍵的問題就是安全問題。本文根據(jù)云平臺下高鐵信息共享技術(shù)的相關(guān)研究以及共享數(shù)據(jù)安全性要求,主要進(jìn)行了如下研究:首先,對云平臺下高速鐵路共享數(shù)據(jù)存儲的安全需求進(jìn)行了分析,針對不同密級的數(shù)據(jù)提出了不同的安全策略,重點研究秘密級數(shù)據(jù)的加密及訪問控制方法。文中對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)加密方法進(jìn)行了分析,包括基于屬性加密技術(shù)的算法流程、優(yōu)缺點及其在高鐵數(shù)據(jù)加密應(yīng)用中存在的問題。其次,對文中使用的基本理論包括云計算技術(shù)、屬性加密方法及粗糙集理論的基礎(chǔ)知識進(jìn)行了介紹,同時提出了基于屬性加密算法訪問控制技術(shù)的改進(jìn)方案。通過直接構(gòu)造共享生成矩陣的方式改變了訪問結(jié)構(gòu)的表示方法,同時,本文引入了屬性組的概念,實現(xiàn)了用戶在屬性層面的權(quán)限撤銷功能。再次,分析了高速鐵路突發(fā)事件應(yīng)急場景,建立了應(yīng)急情景的分層網(wǎng)絡(luò)模型。提出了基于情景分析的并行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)約簡模型。搭建了Hadoop云平臺,通過設(shè)計map函數(shù)、reduce函數(shù)、call-job函數(shù)以及主程序?qū)崿F(xiàn)了基于粗糙集理論的知識約簡算法的并行運(yùn)算。利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對約簡后的結(jié)果進(jìn)行決策推理,并使用Netica貝葉斯仿真軟件對模型進(jìn)行了驗證。最后,本文設(shè)計了加密和解密算法的應(yīng)用系統(tǒng),并實現(xiàn)了部分功能。測試了云存儲條件下的高鐵數(shù)據(jù)加密算法的時間性能,并對算法的時間開銷和空間開銷進(jìn)行了分析。
[Abstract]:The advantages of cloud computing technology in big data's management make it the most popular mainstream computing method, so the best choice for storing large-scale data is to use cloud storage technology. The most critical problem in cloud storage is security. According to the related research of high-speed railway information sharing technology under cloud platform and the security requirements of shared data, this paper mainly carries out the following research: first, The security requirements of shared data storage for high-speed railway under cloud platform are analyzed, and different security strategies are proposed for different data classes. This paper focuses on the encryption and access control methods of secret level data, and analyzes the existing data encryption methods, including the algorithm flow based on attribute encryption technology. The advantages and disadvantages and the problems existing in the application of high-speed railway data encryption are introduced. Secondly, the basic theories used in this paper include cloud computing technology, attribute encryption method and the basic knowledge of rough set theory. At the same time, an improved access control scheme based on attribute encryption algorithm is proposed. The representation method of access structure is changed by constructing a shared generation matrix directly. At the same time, the concept of attribute group is introduced in this paper. The function of user authority revocation at attribute level is realized. Thirdly, the emergency scene of high-speed railway emergency is analyzed. A hierarchical network model of emergency scenarios is established, and a parallel Bayesian network reduction model based on scenario analysis is proposed. The Hadoop cloud platform is built. The parallel operation of knowledge reduction algorithm based on rough set theory is realized by designing the map reduce function call-job function and the main program. The Bayesian network is used to infer the result of reduction. Finally, the application system of encryption and decryption algorithm is designed, and some functions are realized. The time performance of high-speed iron data encryption algorithm under cloud storage is tested. The time and space cost of the algorithm are analyzed.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP309;U29-39

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本文編號：1533716