隐私计算技术在图书馆用户数据安全方面的应用研究  

Research on the Application of Privacy-preserving Computing Technology in Library User Data Security

作　　者：李航[1] LI Hang(Minjiang University Library,Fuzhou Fujian 350108)

机构地区：[1]闽江学院图书馆,福建福州350108

出　　处：《软件》2025年第3期57-59,共3页Software

基　　金：福建省教育厅课题“图书馆用户个人信息侵权保护研究”(JAS22142)。

摘　　要：为提升图书馆内分布式用户数据传输、管理的安全性,本文将隐私计算的区块链技术、联邦学习技术、同态加密技术引入图书馆数据管理中,建构了涵盖本地客户机Client、网络应用程序、中心服务器的分批数据运算模型。结合MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)隐私保护协议、RSA(Rivest Shamir Adleman)非对称加密算法,对参与联邦学习的用户数据集作出批量梯度更新、密文加解密计算。本文研究可有效提升外网交互访问过程中的用户数据传输管理质量。To enhance the security of distributed user data transmission and management within the library,this article introduces privacy computing blockchain technology,federated learning technology,and homomorphic encryption technology into library data management,and constructs a batch data operation model that covers local client machines,network applications,and central servers.Combining MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)privacy protection protocol and RSA(Rivest Shamir Adleman)asymmetric encryption algorithm,batch gradient updates and ciphertext encryption/decryption calculations are performed on user datasets participating in federated learning.This article studies how to effectively improve the quality of user data transmission management in the process of external network interactive access.

关 键 词：隐私计算技术 图书馆 用户数据安全 联邦学习 

分 类 号：TP392[自动化与计算机技术—计算机应用技术]