本文關(guān)鍵詞：云計(jì)算環(huán)境下的并行密文計(jì)算方法與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 云計(jì)算 并行計(jì)算 AES加密 ECIES加密 MapReduce

【摘要】：在信息技術(shù)領(lǐng)域,云計(jì)算作為目前最熱門(mén)的話題之一為現(xiàn)代高速計(jì)算提供了新思路,即采用了一種新型的基于因特網(wǎng)的計(jì)算模型實(shí)現(xiàn)了高速計(jì)算。但目前云計(jì)算中的安全問(wèn)題日益突出,已經(jīng)成為工業(yè)界、學(xué)術(shù)界和有關(guān)政府部門(mén)在云計(jì)算領(lǐng)域的另一衍生領(lǐng)域。海量的數(shù)據(jù)量不可避免地包含了諸如用戶銀行賬號(hào)密碼和個(gè)人信息等敏感信息和隱私數(shù)據(jù),甚至還包括國(guó)家機(jī)密信息,如何保護(hù)這些機(jī)密數(shù)據(jù)促進(jìn)了云計(jì)算安全領(lǐng)域的探索。CSA在2011年發(fā)布的云安全白皮書(shū)上指出如何在云計(jì)算平臺(tái)上保證隱私數(shù)據(jù)的機(jī)密性已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界、工業(yè)界乃至國(guó)家級(jí)網(wǎng)絡(luò)空間安全保障等關(guān)鍵安全部門(mén)研究的熱門(mén)話題。因而,研究和構(gòu)建適合云計(jì)算的加密方法對(duì)于云系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和安全起著重要的作用。本文從云計(jì)算環(huán)境中安全的理論與實(shí)際應(yīng)用需求出發(fā),針對(duì)目前云計(jì)算的隱私保護(hù)加解密算法存在的問(wèn)題,分析和研究存在的問(wèn)題,并基于云計(jì)算環(huán)境設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了安全、可靠和快速的加密并行算法。本文主要從對(duì)稱和非對(duì)稱加解密算法兩個(gè)角度出發(fā),選擇對(duì)稱加密算法中的AES算法和公鑰加密算法中的基于ECC密鑰體制的ECIES算法做代表,以云計(jì)算環(huán)境中的數(shù)據(jù)規(guī)模大、運(yùn)算速度快及虛擬化程度高等平臺(tái)特點(diǎn)為基礎(chǔ),研究、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)并行AES和ECIES加密算法。本文詳細(xì)分析了串行AES加密算法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn),得出算法耗時(shí)構(gòu)成,然后基于該串行算法設(shè)計(jì)了基于AES加密算法的分布式密文計(jì)算算法,并在Hadoop云平臺(tái)中使用MapReduce編程框架實(shí)現(xiàn)了對(duì)大數(shù)據(jù)文件的加密和解密。同時(shí)還研究了基于ECC公鑰體制的ECIES密文計(jì)算算法,首先對(duì)串行算法進(jìn)行理論分析,然后通過(guò)實(shí)驗(yàn)得出算法各個(gè)模塊耗時(shí)比例,而后基于該串行算法,設(shè)計(jì)了并行ECIES加密算法,并使用MapReduce并行編程框架在Hadoop云平臺(tái)上進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。理論和實(shí)驗(yàn)表明,基于Hadoop平臺(tái)的并行AES算法和并行ECIES算法能夠?qū)崿F(xiàn)密文的分布式存儲(chǔ)和提高加密解密的速度,在集群處理器個(gè)數(shù)為p的情況下,其并行算法的加速比能夠達(dá)到約p/3。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 并行計(jì)算 AES加密 ECIES加密 MapReduce
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP309
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-17
• 1.1 課題背景8-9
• 1.2 研究現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 并行計(jì)算9-11
• 1.2.2 云計(jì)算中的對(duì)稱加密算法11-12
• 1.2.3 云計(jì)算中的可檢索非對(duì)稱加密算法12-13
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與意義13-15
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.3.2 研究意義14-15
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 云計(jì)算和云安全17-28
• 2.1 云計(jì)算17-24
• 2.1.1 云計(jì)算定義17-19
• 2.1.2 云計(jì)算的特點(diǎn)19
• 2.1.3 多租戶特征19-20
• 2.1.4 云計(jì)算、并行和分布式計(jì)算20-21
• 2.1.5 云計(jì)算、集群與網(wǎng)格21-22
• 2.1.6 云計(jì)算基本架構(gòu)之基本層次22-23
• 2.1.7 云計(jì)算基本架構(gòu)之服務(wù)層次23-24
• 2.2 云計(jì)算安全24-26
• 2.2.1 云立方體模型24-25
• 2.2.2 云安全集成模型25-26
• 2.3 本章小結(jié)26-28
• 第三章 Hadoop云平臺(tái)28-39
• 3.1 Hadoop生態(tài)圈28
• 3.2 Hadoop1.028-34
• 3.2.1 基本架構(gòu)29-30
• 3.2.2 分布式文件系統(tǒng)HDFS30-32
• 3.2.3 MapReduce編程框架32-34
• 3.2.4 存在的問(wèn)題34
• 3.3 Hadoop2.034-36
• 3.4 Hadoop安全機(jī)制36-38
• 3.4.1 Hadoop安全缺陷36-37
• 3.4.2 安全機(jī)制37-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第四章 基于Hadoop平臺(tái)的并行AES加密算法39-50
• 4.1 經(jīng)典AES算法39-43
• 4.1.1 經(jīng)典AES算法理論基礎(chǔ)39-40
• 4.1.2 串行AES算法理論分析40-41
• 4.1.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果41-43
• 4.2 并行AES加密算法43-49
• 4.2.1 并行AES算法設(shè)計(jì)43-44
• 4.2.2 并行AES算法分析44-46
• 4.2.3 Hadoop實(shí)驗(yàn)平臺(tái)46
• 4.2.4 并行AES算法實(shí)現(xiàn)46-49
• 4.3 本章小結(jié)49-50
• 第五章 基于Hadoop平臺(tái)的并行ECIES加密算法50-71
• 5.1 經(jīng)典ECC公鑰密碼機(jī)制50-64
• 5.1.1 ECC概要介紹51-53
• 5.1.2 ECC標(biāo)準(zhǔn)53-54
• 5.1.3 橢圓曲線中基本運(yùn)算性能分析54-57
• 5.1.4 經(jīng)典ECIES算法框架57-58
• 5.1.5 模塊性能分析58-62
• 5.1.6 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果62-64
• 5.2 并行橢圓曲線算法64-70
• 5.2.1 并行ECC算法設(shè)計(jì)64-65
• 5.2.2 并行ECC算法分析65-67
• 5.2.3 并行ECIES算法實(shí)現(xiàn)67-70
• 5.3 本章小結(jié)70-71
• 第六章 總結(jié)與展望71-73
• 6.1 工作總結(jié)71
• 6.2 研究展望71-73
• 參考文獻(xiàn)73-76
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫(xiě)的論文76-77
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的專利77-78
• 附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目78-79
• 致謝79

【相似文獻(xiàn)】

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