云环境下集合隐私计算

多方保密计算是网络空间安全与隐私保护的关键技术,基于同态加密算法的多方保密计算协议是解决云计算安全的一个重要工具.集合隐私计算是多方保密计算的一个基本问题,具有广泛的应用.现有的集合隐私计算方案多是基于两方的情况,基于多方的方案较少,效率较低,且这些方案都不能扩展到云计算平台.本文首先设计了一种新的编码方案,根据新的编码方案和同态加密算法在云计算环境下构造了一个具有普遍适用性且抗合谋的保密计算集合并集问题解决方案.该方案中的同态加密算法既可以是加法同态又可以是乘法同态的加密算法.本文进一步利用哥德尔编码和ElGamal公钥加密算法构造了一种适用于云计算的高效集合并集计算方案.这些方案还可以对多个集合中的所有数据进行保密排序,并证明这些方案在半诚实模型下是安全的.本文中的方案经过简单改造,也可以保密地计算多个集合的交集.     

集合之间基本操作的保密计算协议

保密集合操作是特殊安全多方计算中的一个重要研究内容。考虑了集合操作问题的保密计算,基于一些基础的密码学方案和协议为集合相交、集合相并、集合包含这几个基本的集合操作问题提出了相应的保密计算协议,并对其性能做了分析与讨论。它们作为重要的密码学基本协议对解决保密计算几何,保密数据挖掘等其他相关安全多方计算问题有着重要的应用价值。     

基于混淆布鲁姆过滤器的云外包隐私集合比较协议

针对基于混淆布鲁姆过滤器的隐私集合比较（PSI）协议中存在参与方信息获取不对等及协议不能有效应用于云环境等问题,将混淆布鲁姆过滤器算法与代理不经意传输协议相结合,提出了一种基于混淆布鲁姆过滤器和代理不经意传输的云外包隐私集合比较协议。首先,该算法通过引入混淆布鲁姆过滤器的概念,解决了传统标准布鲁姆过滤器产生误判的问题,进而达到高效存储和传输大数据的目的;其次,采用代理不经意传输协议,能够将复杂耗时的计算外包给云代理服务器,使得云租户不需实时在线、仅需进行少量计算;最后,在云外包隐私集合比较过程中,云租户间无需交互,能够公平地得到集合比较结果。理论分析和性能对比表明,该算法的通信复杂度和计算复杂度是线性的,并且协议是安全和有效的。     

半可信云服务器辅助的高效隐私交集计算协议

隐私集合交集（private set intersection,PSI）是隐私计算中的热点,其允许参与两方在不泄露任何额外信息的要求下计算交集.现有的隐私集合交集计算方案对参与双方的计算能力要求高,且计算能力差的参与方无法在保证集合数据隐私的前提下将计算安全外包给云服务器.设计了一种新的不经意两方分布式伪随机函数,允许半可信的云服务器参与相等性测试,又不泄露参与方任何集合信息.基于该不经意伪随机函数构建了半可信云服务器辅助的隐私集合交集计算协议,将主要计算量外包给云服务器.在半诚实模型下证明了协议的安全性.同时,该协议可保密地计算隐私集合交集的基数.通过与现有协议分析与实验性能比较,该协议效率高,计算复杂度与通信复杂度均与集合大小呈线性关系,适用于客户端设备受限的应用场景.     

异构云平台性能监控与分析研究

云计算是近年来兴起的一种新型的计算和服务模式,它采用多租户策略和按需付费计算模型,弹性地向用户提供看似无限的计算和存储资源。当前,云计算已经成为互联网环境下新型计算模式研究的焦点和热点。但是,云计算刚刚处于起步阶段,还没有形成统一的、公认的云计算标准。如何比较和评价多个不同公司、不同类型云平台的性能,为用户选择云平台提供依据,成为现在云计算性能评估的一个迫切需要解决的问题。针对以上问题,设计并构建了跨云平台的性能监控系统,该系统根据用户性能需求定义为多种云平台提供实时性能数据监控,进行跨云平台的性能比较分析,并且图形化地展示给用户。     

运用SPIN对云环境双向认证协议Nayak的安全性验证

随着云计算的发展,由欺诈行为驱动的窃取云资源和云服务的行为日趋严重,导致云资源提供商与用户间出现信任危机。Nayak协议是一种改进的云环境双向认证协议,用于保障用户安全登录云服务器,防止第三方恶意窃取用户信息。采用对称密钥密码体系对Nayak协议进行加密,基于Dolev-Yao攻击者模型,提出四通道并行建模法描述攻击者能力。该建模方法解决了Nayak协议并行运行过程中的模型检测问题以及安全隐患,优化了模型复杂度与存储状态数。运用SPIN模型验证工具分析表明采用对称密钥密码体系对Nayak协议加密不安全。此方法可运用于类似复杂协议形式化分析与验证。     

保护隐私的有理数科学计算

安全多方计算作为密码学的基本组成部分,是各种密码协议的基础,是国际密码学界的研究热点。近年来,许多学者研究了各种各样的安全多方计算问题,包括保密的信息比较、保密的集合问题和保密的计算几何等,并提出相应的解决方案。而在许多实际应用场景中,安全多方计算问题需要应用有理数进行描述,因此研究有理数域上的安全多方计算问题具有重要的理论与实际意义。但现有的安全多方计算问题的研究成果大多数局限于整数范围,且研究的数据主要是单维度数据。关于有理数域上多维度数据安全多方计算问题的研究较少且无法推广应用。基于有理数的分数表示形式,设计了新的编码方案（有理数编码方案和有理向量编码方案）,可将有理数域上任意维数的数据进行编码,为研究有理数域上其他安全多方计算问题提供了新的解决思路。以该编码方案和单向哈希函数为基础,分别设计了有理数相等、有理向量相等和集合问题的保密判定协议。所设计的协议仅采用基本算术运算和单向哈希函数进行计算,不需要使用公钥加密算法,使得协议的计算效率较高;且协议对研究问题中的数据范围没有限制,适用范围更广。进一步应用模拟范例严格证明了协议在半诚实模型下的安全性;并通过理论分析和模拟实验验证了协议的高效性和适用性。通过具体实例说明协议具有广泛适用性,可以推广应用于其他有理数域的安全多方计算几何问题。     

云计算环境下的可信接入安全协议研究进展

随着云计算的蓬勃发展,越来越多的用户在云端使用计算和存储资源,然而各种安全问题接踵而来.云计算和可信计算技术的融合研究将成为云安全领域的重要趋势,通过设计安全协议来保障整个云计算环境的安全性和可生存性.主要针对在云计算环境下的可信接入安全协议及其形式化证明,进行了归类综述和对比分析,最后指出可信云平台所面临的研究问题.     

AI和云计算融合成必然推进行业智能化改造

<正>导读:云计算是一种以数据和处理能力为中心的密集型计算模式,由云平台、云存储、云终端、云安全四个基本部分组成。云计算是一种以数据和处理能力为中心的密集型计算模式,由云平台、云存储、云终端、云安全四个基本部分组成。云平台作为提供云计算服务的     

初等对称函数对GM-CPHD算法执行效率的影响

多目标跟踪问题中,GM-CPHD滤波算法能够同时递推估计势分布及强度分布信息,滤波精度较高。然而其缺点是时间复杂度较大,尤其是当杂波率较高时,滤波时间过长。导致该问题的主要原因是该算法更新步骤中的初等对称函数的计算复杂度很高。针对该问题,采用递推方法替换定义方法计算初等对称函数,提高了求解效率,降低了整个算法的时间复杂度。仿真结果表明,通过递推方法计算初等对称函数能够大大降低滤波时间复杂度,且不影响滤波精度。     

Fairness in secure computing protocols based on incentives

Cloud computing is based on utility and consumption of computer resources. To solve the security issues in cloud computing, secure computing protocols are often used. Recently, rational parties as a new kind of parties are proposed, who wish to maximize their utilities in secure computing protocols. The utility definitions in most previous rational secure computing protocols derive from prisoner’s dilemma game (PD game). In two-party rational computing protocols, parties decide to send their shares according to their utilities. Recently, we revisit the incentives for rational parties in secure computing protocols and give new utility definitions according to them. We find that the new utility definition is not similar to PD game any more. We discuss two-party and multi-party cases, respectively, and prove that parties have incentives to send their share to others. Furthermore, we also prove that parties can maximize their utilities in both cases.     

A secure cloud-assisted urban data sharing framework for ubiquitous-cities

With the accelerated process of urbanization, more and more people tend to live in cities. In order to deal with the big data that are generated by citizens and public city departments, new information and communication technologies are utilized to process the urban data, which makes it more easier to manage. Cloud computing is a novel computation technology. After cloud computing was commercialized, there have been lot of cloud-based applications. Since the cloud service is provided by the third party, the cloud is semi-trusted. Due to the features of cloud computing, there are many security issues in cloud computing. Attribute-based encryption (ABE) is a promising cryptography technique which can be used in the cloud to solve many security issues. In this paper, we propose a framework for urban data sharing by exploiting the attribute-based cryptography. In order to fit the real world ubiquitous-cities utilization, we extend our scheme to support dynamic operations. In particular, from the part of performance analysis, it can be concluded that our scheme is secure and can resist possible attacks. Moreover, experimental results and comparisons show that our scheme is more efficient in terms of computation.     

基于PCA降维的云资源状态监控数据压缩技术

云计算资源状态监控作为保障云服务质量和可靠性的重要自动化手段,必须从海量的监控数据中分析出各类云资源的真实状态信息。为了减少资源监控任务自身对云计算资源的消耗,提出一种基于PCA(Principal Components Analysis)降维的监控数据的降维和筛选技术。监控数据转换利用PCA降维,将原始监控数据映射至若干主成分方向上,实现数据压缩。而监控数据筛选则着眼于在保留原始数据的前提下,筛选出关键监控指标以有效表征资源状态。基于VICCI云服务实验平台的实验结果证明,所提出的方法能够从多种监控数据中快速筛选出表征资源状态的核心数据,在保证状态监控效果的前提下,有效减少了监控任务所需处理的数据量。     

高效安全向量计算及其推广

安全多方计算是密码学的一个重要研究方向,也是目前国际密码学界的研究热点.因为许多实际问题都可以用向量来描述,研究向量的保密计算具有重要的理论与实际意义.目前,关于向量保密计算问题大多是在整数集上进行研究,关于有理数向量问题的研究很少.在此主要研究有理数域上向量的安全多方计算问题,包括向量点积、向量相等、向量优势等问题,设计了安全高效的计算协议,扩大了向量保密计算的应用范围.对这些协议的安全性分析和效率分析表明,它们在安全性和效率方面与现有协议相比具有明显优势.并且利用所设计的协议解决了一些新的向量问题和计算几何问题.     

A secure re‐encryption scheme for data services in a cloud computing environment

Cloud computing as a promising technology and paradigm can provide various data services, such as data sharing and distribution, which allows users to derive benefits without the need for deep knowledge about them. However, the popular cloud data services also bring forth many new data security and privacy challenges. Cloud service provider untrusted, outsourced data security, hence collusion attacks from cloud service providers and data users become extremely challenging issues. To resolve these issues, we design the basic parts of secure re‐encryption scheme for data services in a cloud computing environment, and further propose an efficient and secure re‐encryption algorithm based on the EIGamal algorithm, to satisfy basic security requirements. The proposed scheme not only makes full use of the powerful processing ability of cloud computing but also can effectively ensure cloud data security. Extensive analysis shows that our proposed scheme is highly efficient and provably secure under existing security model. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于P2P技术的云计算教育服务平台设计与实现

近年来,云计算已经成为网络服务领域中的研究热点。为了将云计算的理念服务于当前高等教育,提出设计一种基于P2P技术的云计算教育服务平台。首先介绍P2P技术和云计算的概念,然后提出一种云计算教育服务平台的设计框架,最后结合高等学校计算机专业课程的教学实践阐述如何实现一个在线测试的云计算教育服务平台。     

保护隐私的曼哈顿距离计算及其推广应用

安全多方计算是信息时代保护隐私和信息安全的一项关键技术.安全多方科学计算是安全多方计算十分重要的组成部分,目前已经有许多安全多方科学计算问题的解决方案,但还有更多的问题值得人们去研究.关于曼哈顿距离的安全多方计算问题目前研究的结果很少,构造曼哈顿距离的安全计算协议在密码学中有着重要的理论意义,作为基础协议能够广泛应用于其他安全多方计算协议的构造,比如保密计算两点间路径问题,保密判定点与区间以及点与点集的关系问题,以及向量相似度的保密计算都可以归约到曼哈顿距离的安全多方计算问题.本文应用加密选择技巧与一种新的编码方法相结合,以Paillier加密算法为基础,对于不同的情形(无全集限制或有全集限制)设计两数之差绝对值的高效保密计算协议.并以此为基础,设计出两种不同情形下保密计算曼哈顿距离的协议.本文证明了在半诚实模型下这些协议是安全的,并通过模拟实验来测试协议的具体执行时间,理论分析和仿真结果表明本文方案是简单易行的.最后,文中给出实例阐明本文协议在理论以及实际中的广泛应用.     

云计算环境下的取证问题研究

云计算是一种基于互联网的超级计算模式,它的快速发展给取证带来了一定的挑战。在云计算环境下,取证活动包括证据发现、证据固定及证据提取3个阶段。但云计算自身存在的安全风险,导致云计算环境下的取证活动亦面临一定的技术及法律问题。对于取证信息及手段方面的问题,可以采取数据迁移技术及入侵检测系统等手段加以解决。对于相关的法律问题,则可以采取完善相关法律法规、强化国际区际合作等途径加以解决。     

基于云计算虚拟化平台的安全基线配置核查研究

云计算是一个庞大的系统,其规模大小与复杂程度决定了解决云计算安全问题的难易程度。云平台的安全管控是科技、规章和行为的复杂组合。云计算环境的系统整体连通性和各级数据的完整性需综合考虑典型特征的网络、系统、应用和用户等诸多因素,将各解决方案相互联合、综合设计,才能保护云平台安全。本文将围绕云计算虚拟化平台,展开基于云计算虚拟化平台的安全基线配置及核查方法的研究,并由此设计云平台安全基线自动化核查技术。在此基础上,提出面向云平台组件安全基线配置的安全管控方法,旨在降低云计算虚拟化平台中各组件可能因配置不当所造成的安全风险,确保云平台系统安全、稳定地运行。     

基于字符串排序的高效保密数据库查询

安全多方计算是近年来国际密码学界研究的热点问题之一,是信息社会隐私保护的核心技术.保密地将字符串按照字典序排序问题是一个全新的安全多方计算问题,在信息安全领域有重要的实际意义和广泛的应用前景.它不仅可以提高保密数据库查询的效率,还可以解决大数据情况下的百万富翁问题.为了保密地判断两个字符串按照字典序排序的位置关系,本文首先设计了一种新的编码方法和一种基于ElGamal加密算法的云外包计算下的同态加密方案,在此基础上提出了一个高效,简单的协议,并对协议做了正确性和安全性分析,同时给出了协议计算复杂性和通信复杂性的理论分析与实验验证.最后将保密的字符串排序问题的协议应用于解决百万富翁问题,从根本上解决了大数据情况下的百万富翁问题.