检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]湖南大学信息科学与工程学院,长沙410082 [2]长沙乐购网络科技有限公司,长沙410000
出 处:《计算机工程》2016年第3期165-171,176,共8页Computer Engineering
基 金:国家自然科学基金资助项目(61300036);国家科技支撑计划基金资助项目(2013BAH38F01);教育部青年骨干教师成长基金资助项目
摘 要:目前云计算环境下的隐私安全研究多针对数据、用户身份及单服务请求隐私问题,对多服务请求因逻辑关联、时序披露等多维环境因素导致的隐私泄露问题缺乏完备解决方案。针对该问题,提出一种面向多云服务请求的隐私信息重要性度量方法,并基于D-S证据理论对该场景下的隐私泄漏风险进行评估,结合改进的噪声生成与混淆策略构建多云服务请求隐私保护框架。实验结果表明,在不明显增加系统开销的前提下,该方法能确保云计算环境下多服务请求的隐私安全。Existed privacy security studies focus on privacy and security issues of data,user identity and single service request,and for the privacy leakage problem of multiple cloud service requests causing by multidimensional environment,such as factors logical association and timing series disclosures,there is no complete solution. For such problems,this paper proposes a method for measuring the importance of privacy information for multiple cloud service requests,then makes risk assessment based on D-S evidence theory for this scenario,and finally combines with the improved noise generation and obfuscation strategy to build an effective protection framework for the privacy of multiple cloud service requests. Experimental result shows that the proposed method can ensure the security of multiple cloud service requests without significantly increasing the overhead.
关 键 词:云计算 隐私保护 多服务请求 风险评估 D-S理论 噪声混淆
分 类 号:TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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