面向隱私保護的數(shù)據(jù)塊調(diào)整機制
[Abstract]:In cloud computing environment, the tenant's data is divided into multiple data blocks and stored on different data nodes through block obfuscation privacy protection mechanism, so as to achieve data privacy protection. Although this method can protect the privacy of tenant data in clear text state, in the actual environment, the data requirement is variable because of the tenants' privacy requirement, which leads to the change of data block structure and storage location in the cloud. Therefore, there is still the risk of privacy disclosure under this privacy protection mechanism. So this paper proposes a data block adjustment mechanism for privacy protection based on blocking obfuscation privacy protection method. Firstly, according to the tenants' updated privacy constraints and the principle of minimization, the original privacy protection policies are used to segment the data blocks which violate the privacy constraints. Then combined with privacy constraints, the data block is reorganized, and the privacy protection adjustment strategy is generated. Due to the diversity of data block segmentation results, the resulting feasible privacy protection strategy is not unique, so this paper finally integrates privacy requirements, performance requirements, load requirements and unequal balance. A globally optimal privacy protection policy selection algorithm is proposed to select the optimal adjustment strategies from a variety of feasible strategies to meet all the requirements. Experimental results show that the proposed data block adjustment mechanism can find an optimal privacy protection adjustment strategy, meet the performance and load requirements of the system, and enhance the privacy protection effect of tenant data.
【作者單位】: 山東大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】:山東省泰山產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍人才工程專項經(jīng)費(tscy20150305) 山東省重點研發(fā)計劃(2016GGX101008,2016ZDJS01A09) 山東省自然科學(xué)基金重大基礎(chǔ)研究項目(ZR2017ZB0419)資助~~
【分類號】:TP309
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本文編號:2364849
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