隐私保护关联挖掘在职务犯罪预警中的应用

运用数据挖掘对职务犯罪行为进行分析,揭发事实真相,并且对其他公职人员进行预警是学者们研究的热点.利用分布式环境下关联挖掘算法对数据进行分析,为了避免隐私数据的泄漏,引入安全多方计算来保护公职人员的隐私数据.通过对公职人员数据进行分类,与职务犯罪模型进行监测和对比,提前预警发现职务犯罪行为,减少职务犯罪案件的发生.利用安全多方计算中的同态加密对敏感数据进行加密保护,将不同类的数据挖掘任务转换成特定的安全多方计算问题,使数据挖掘过程更加安全可靠.     

基于安全多方计算的系统间隐私保持推荐算法

针对协同过滤推荐过程中的隐私泄露问题,以RSA公钥密码系统和安全多方计算理论为基础,提出一个安全计算模型,并将此模型应用到跨系统协同过滤中,并提出一个基于安全计算模型的跨系统隐私保持协同过滤推荐算法.该算法可有效防止不可信第三方和系统间恶意串通.实验表明,与传统的单系统协同过滤推荐算法相比,该算法不但可以保护用户对项目的评分,并且提高了协同过滤推荐算法的精度.     

扩展代理多方计算及其协议

针对安全多方计算中参与者无法执行协议的缺陷,提出了扩展代理多方计算模型. 相对于已有的几种相关模型,该模型具有安全性更强的特点. 从函数性、协议及协议安全性等方面形式化描述模型,并设计了该模型下的安全求并集协议,讨论和分析了该协议的效率、安全性与正确性.     

可同时求解最大最小值的安全保密计算协议

安全多方计算因其具有去中心化、输入隐私性、公平性等特点,对于研究数据隐私保护问题具有重要的价值,能够保护各个参与者的秘密信息。而安全多方计算中一个最基本的问题就是保密计算多个数据的最值,目前该问题只能通过多次调用子协议来分别求出最大值和最小值或者将该问题转化为排序问题来解决,但这种做法会大大增加计算复杂度甚至会泄露最大值和最小值之外的其他隐私信息。本文针对现有的安全多方计算协议存在的不能一次性保密计算最大值和最小值、效率低下、保密计算结果由唯一的指定解密密钥持有者获取等问题,提出一种新的隐私数据编码方法,在此基础上结合 ElGamal 同态加密算法以及最大门限解密构造了一种无需可信第三方的可同时求解最大值、最小值的安全高效保密计算协议,该协议能够根本抵抗合谋攻击。在此基础上,基于理想-现实模拟范例证明所提方案在半诚实模型下的安全性,最后选取同类方案进行效率分析和性能对比,理论分析和仿真验证表明所提协议在满足更高安全性的前提下,计算复杂度和通信复杂度也较已有方案具有一定的优势。     

高效的安全几何交集计算协议

在不泄露各自私有信息的前提下, 一组互不信任的参与者进行的多方合作计算叫做安全多方计算(securemulti-party computation, SMC). 而安全交集计算是安全多方计算一个重要的子问题, 它主要解决如何通过协同计算求得交集并保证隐私安全的问题, 该问题在社交网络、军事、商业领域有重要的应用前景. 针对目前交集计算方法效率低下和计算复杂的特点, 该文设计了一种高效安全的交集计算协议, 该协议通过把集合中的每一个元素转换成平面空间中的点, 再利用点与点的距离关系求得交集. 最后通过仿真实验验证了协议的正确性、安全性和复杂性.     

基于改进LSSVM和模糊综合评判法的设备可靠性状态评价

发电设备的可靠性状态对电厂机组稳定运行和安全生产有着深远的影响,选用模糊综合评判法对设备可靠性状态进行评价,搭建了模糊综合评判方法的数学模型。针对不同权重系数确定方法计算综合评判矩阵导致评语集区间划分困难问题,对每个数据点定义惩罚因子,采用可变惩罚因子最小二乘支持向量机(variable penalty factor least square support vector machine,VPF-LSSVM)优化模糊综合评判法,使用往日已知设备状态的点检数据,采用模糊综合评判法计算所得评判矩阵训练VPF-LSSVM模型,用于日后未知设备状态的直接定性归类,取代评语集。以白银热电1号机组汽动给水泵为例对实现过程进行介绍与分析,并与以给水泵运行参数直接作为特征向量输入的VPF-LSSVM分类识别结果进行对比,验证了优化模糊综合评判法的优越性。该算法对于设备可靠性等级评价及状态监测具有一定的借鉴意义。     

高层建筑火灾安全模糊评价

将模糊数学中的综合评判模型与高层建筑中对火灾安全有影响的因子相结合,建立了高层建筑火灾安全评价的模糊综合评判模型.在该模型中对数据的处理、权重的选取、多层次的综合评判进行了方法上的研究.对某高层建筑火灾安全评价中的评价指标与等级的选取、评价指标标准的确定、权重的确定等进行了实例分析,给出了评价结果并对结果进行了分析.     

保护隐私的逢低买入拍卖协议及其推广

针对当前互联网上流行的逢低买入拍卖机制,利用分布式ElGamal加密方案的同态引理在半诚实模型下设计了一个不使用拍卖行的拍卖协议,使买家在不泄露各自信息的情况下共同计算出成交价,并对协议的正确性和安全性进行了分析,然后对该协议进行了一般化推广,提出了一个安全多方计算中的基本问题——安全区间分布问题,给出了该问题的通用解决方案,并探讨了该方案在实际中的应用.     

基于OBDD的多方信息安全比较相等协议

针对现有解决方案计算复杂度高、编码规模大以及因明文数量限制而导致的密文碰撞的安全问题,利用基于OBDD的安全函数评估协议和加法同态加密机制,提出一个新的多方信息安全比较相等协议,并分析了该协议的安全性、正确性和效率。该协议对参与者的私有信息采用常规的二进制编码,利用基于OBDD的安全函数评估协议对参与者的私有信息进行评估,并利用加法同态加密机制计算具有相等私有信息的参与者数目。与已有解决方案相比,该协议不仅降低了计算复杂度,而且弥补了已有解决方案存在的安全问题,并具有良好的可扩展性。     

隧道施工安全风险的模糊综合评判

厦门市快速公路某隧道工程施工条件复杂,安全影响因素多,安全事故危害大,在安全监控过程中建立有效的安全风险评价方法是确保施工安全的关键.本文基于模糊数学理论,针对该工程的施工特点,建立了隧道施工安全风险模糊综合评判模型.对该隧道工程的施工安全风险因素的辨识进行了深入的分析;确定各施工安全风险因素的权重;划分施工安全风险水平等级;建立隶属度函数,对风险因素进行模糊估计;并进行模糊综合评判.实践证明该方法能有效反映该隧道施工的安全状况,在隧道工程施工安全评估中具有一定的应用价值.     

基于安全多方计算的车载网隐私保护机制

为了解决当前车载网隐私保护机制的安全性和效率问题,基于安全多方计算理论和匿名认证协议,提出了一种新的车载网节点隐私保护方案.该方案利用线性方程组的求解理论,采用安全高效的茫然传输机制,避开了传统的计算复杂的公钥密码算法.对方案的安全性和效率分析的结果表明,新方案不仅能够解决车载网中发送者隐私、接收者隐私、匿名性、共谋攻击、重放攻击等多种安全问题,而且认证效率也得到了有效提高,在计算性能受限的物联网环境中,具有理论和应用价值.     

密钥共享体制与安全多方计算

本文通过对密钥共享体制安全性的完整刻画,讲述了完美的、统计的和计算的三大类密钥共享体制的统一定义.进而,分析了具有乘性的线性密钥共享体制为何和如何用于安全多方计算,同时较详细地分析了安全多方计算的安全性含义.     

一个多方求特征值协议的分析与改进

对于一个多方安全计算特征值的协议进行了分析,并指出该协议存在安全漏洞.此外,基于相似矩阵具有相同特征值这一结果,给出了一个新的多方计算矩阵特征值协议,新协议的适用范围更广,并给出了安全性分析.     

安全两方圆计算协议

圆与圆的关系判断问题和直线与圆的关系判断问题是计算几何中的一个重要问题。在进行这些判定时,若输入的圆或直线等信息由不同的用户提供,且这些信息对其它用户保密,这就是安全计算问题,传统的判定算法不能满足要求。在半诚实模型下提出安全两数和平方计算协议,安全两数关系判断协议,安全两点距离计算协议,安全点线距离计算协议,进而实现保护私有信息的圆-圆、圆-直线关系判断;对于以上协议都进行了正确性、安全性和复杂性的分析。     

Mix-Match安全多方计算的一个注记

Jakobsson和Juels在ASIACRYPT2000上提出了称为Mix-Match的安全多方计算方法，我们发现其关键的匹配环节中存在出现错误的可能，从而使对应计算产生错误。文中指出了错误匹配出现的条件，认为虽然其概率很小可以忽略，但可以通过简单的处理来避免其出现从而使匹配达到完美。给出了两种处理方法，一是可能出现错误匹配时密文具有确定的特征，此时重新选取掩盖指数再次判断即可；二是可通过合理限制用户掩盖指数的取值范围来避免其出现。     

基于信任与能耗均衡的安全分簇路由协议

针对现有信任感知路由协议中信任模型较为简单且能耗优化不足的问题,提出了一种基于信任与能耗均衡的安全分簇路由协议（SCR-TBE）.采用模糊综合评判模型并引入多种评判因素计算直接信任,根据偏离度对推荐信任进行过滤与权重分配,并在计算综合信任时考虑历史信任.同时设计簇头惩罚系数,加快恶意簇头的识别与隔离的速度.通过划分监控区域进行非均匀分簇,缓解能量空洞现象.将节点信任值、剩余能量以及数据传输距离作为路由选择因素.设计入簇函数与转发函数,降低恶意节点参与数据传输的几率.仿真结果表明,所提协议与LEACH-C协议和TLES协议相比,数据包数目与能耗均衡性均得到较大提高,提升了无线传感器网络的安全性与可靠性.     

大数据环境下跨组织间协同优化决策的隐私保护算法

组织协同决策分析的数据具有大数据的分布性、异构性和隐私性等典型特征。安全多方计算是一种基于协同机制或协议的隐私保护算法,但它一些常用的单调张成等方法却无法挣脱计算复杂性的困扰。本文主要研究组织间两种结构的协同优化决策问题,提出针对决策变量与约束参数隐私保护的安全多方计算协议,并给出相对应的安全证明。研究表明对于本文构造的SMC协议,可以降低优化协同决策的计算复杂度,部分隐私信息无须加工传送也可以完成计算任务。