本文關鍵詞：安全外包計算中若干關鍵問題研究

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【摘要】：隨著大數據時代的到來,越來越多的數據(如社交網絡數據,移動定位軌跡數據,傳感器感知數據,科學觀測數據等)涌入到人們的日常生活和工作中。上述涌現的海量、異構和劣質(不精確)數據在體量、結構以及質量上呈現出區(qū)別于以往的規(guī)模和特點。與此同時,伴隨人們現階段對日常應用和生活品質的進一步追求,計算任務也正變得日益復雜(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。為應對由數據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,且計算不經濟)已無法滿足上述需求以及云計算技術為代表的第三方計算技術的迅猛發(fā)展和應用,外包計算(即將數據外包至第三方進行計算并獲取返回結果)應運而生。 然而,在以云計算技術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)對外包計算中數據的隱私性和外包計算結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重要。 本文針對安全外包計算中的若干關鍵問題展開研究,主要工作如下： (1)提出了基于隱私屬性個性需求的軌跡數據隱私保護發(fā)布機制。面對數據隱私性和數據可用性之間的矛盾,我們鑒于現有隱私保護數據發(fā)布方案大多因忽略數據記錄隱私需求差異而導致同質化發(fā)布下數據可用性低下的問題,考慮實際生活中不同個人、單位所對應數據(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據發(fā)布。鑒于目前移動軌跡數據(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據發(fā)布技術,在保護用戶個性化隱私需求的情況下,提高發(fā)布數據的可用性。我們通過實驗結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。面對數據可靠計算與計算管控受限之間的矛盾,鑒于現階段復雜數據挖掘和計算任務(如頻繁模式挖掘)需求的日益增長,以及不確定數據來源的不斷增長(如感知數據、概率統(tǒng)計數據等),我們研究外包環(huán)境中不確定數據上復雜計算的高效驗證技術。鑒于頻繁模式挖掘計算在數據挖掘和統(tǒng)計預測中占據的重要地位,我們具體研究外包不確定頻繁模式挖掘的高效驗證技術,確保不確定數據上模式計算的可靠性。具體的,我們構建冪群分組并應用基于群組的聚合驗證算法實現了對所產生冪群分組的高效、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據擁有者安全協(xié)作計算方案。面對數據分布式劃分與實體協(xié)作計算之間的矛盾,盡管現階段外包環(huán)境中的安全外包數據挖掘計算已被提及并有一定研究,但關于基于劃分數據的分布式數據安全協(xié)作計算仍未引起充分的研究和重視。現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作為外包數據隱私保護基礎,研究多數據擁有者間高效協(xié)作計算機制,并設計相應的安全保護機制。其中,我們根據不同安全假設和需求以一種遞增的方式闡述并強化本章所設計安全協(xié)作計算方案。我們以經典的數據挖掘方法,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】：中國科學技術大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.13;TP309

【共引文獻】

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本文編號：1287252