云存储中的数据安全研究

由于社会分工和资源共享的必然,公共云平台必将成为和电网、互联网等同等重要的国家基础设施。云计算面临的安全问题制约着云计算的广泛使用,数据安全在云计算中尤为重要,保证数据的安全性是云计算安全的核心。文章从数据的完整性检查、数据的加密存储、数据访问权限控制以及云数据的安全删除等方面,对已有研究工作进行了分类和总结,为后续云计算中数据的安全性研究提供参照。     

基于Hadoop的云计算数据安全性研究

随着计算机技术的发展,云计算逐渐成为一种新型且重要的商业模式,在现代社会中扮演着越来越关键的角色。文章主要介绍了基于Hadoop数据安全的研究,首先概述了云计算技术和Hadoop技术;其次对云数据和安全情况进行了分析;最后就安全性问题及解决办法进行了论述。     

云计算时代如何确保信息安全

如今云计算和大数据已经越来越多地渗透到了企业和个人生活中。云计算让我们能更方便地、随时随地地访问数据,但也带来了一些以往把数据存储在自己的设备商所没有的新的安全问题。因此,如何确保你的个人或者企业信息的安全性是一个很重要的问题。下面介绍一些有用的云计算安全小提     

云计算环境下数据安全防护探讨

近年来,随着云计算技术的发展,越来越多的企业和个人用户开始使用云计算。但是随着云计算中企业和用户的信息增多,人们开始担心他们的数据在云计算环境中是否安全。为了提升云计算环境中数据的安全性,保护用户的隐私,本文从云计算环境中的数据创建、存储、使用、共享、归档、销毁六个阶段生命周期的角度探讨了云计算环境中数据面临的安全威胁,并给出了提升数据安全的几点建议。     

面向无线互联的云计算网络安全架构设计与实现

随着云计算技术的广泛应用和无线网络技术的快速发展,面向无线互联的云计算网络安全架构设计与实现成为一个重要议题。文章针对无线互联环境下云计算的网络安全挑战,提出了一种新的网络安全架构。首先,分析了无线互联环境特有的安全挑战,如数据传输的安全性、网络访问控制以及针对多样化威胁的防御机制。随后,提出了一种结合云计算特性的网络安全架构,这一架构包括但不限于数据加密技术、访问控制策略、虚拟安全技术以及基于云的监控和响应机制。文章研究的网络安全架构可以提高无线互联环境下云计算网络的安全性,确保数据的保密性和网络的完整性。     

广电融合新闻中心云平台安全设计

重庆广播电视集团融合新闻中心云平台系统以云计算体系为基础架构,由第三方提供IT基础架构的云服务,多租户共享云计算资源。由于云平台安全性与传统IT基础架构安全性具有较大差异,云平台安全性是重庆广电集团融合新闻中心云平台的重要关注点。本文主要从网络安全、虚拟主机安全、数据安全、应用安全和云平台安全等几个方面介绍该系统的安全设计。     

云计算安全优势比较研究

随着云计算技术的快速发展和广泛应用,云计算安全问题迅速形成一个新型领域。在云计算环境下,企业的数据不像以往那样存放在企业本地,而是存放在云中,于是,可信度和信任边界受到质疑,还面临合规检查和存放位置风险,数据公开运行、未被有效隔离导致的风险等诸多挑战。云计算在安全性方面的独特优势,如信誉信用、数据同构、运行管理、网络容灾等,以及数据安全、高可用性能力、安全人才等深层次优势,证实云计算的安全性远远优于传统IT模式。     

云计算安全优势比较研究

随着云计算技术的快速发展和广泛应用,云计算安全问题迅速形成一个新型领域。在云计算环境下,企业的数据不像以往那样存放在企业本地,而是存放在云中,于是,可信度和信任边界受到质疑,还面临合规检查和存放位置风险,数据公开运行、未被有效隔离导致的风险等诸多挑战。云计算在安全性方面的独特优势,如信誉信用、数据同构、运行管理、网络容灾等,以及数据安全、高可用性能力、安全人才等深层次优势,证实云计算的安全性远远优于传统IT模式。     

云计算环境下的数据安全问题与防护探讨

文中对云计算环境下的数据安全问题与防护进行了研究。根据云计算的优势,阐述了云计算环境下的数据安全问题,如数据访问存在风险、数据隔离安全问题、数据面临销毁威胁等,然后提出了几点切实可行的防护措施,包括提高身份认证水平、加强数据的访问控制、做好数据备份工作、更新自我防护系统、做好数据共享隔离、强化数据加密技术等,进而提升了数据的安全性。     

云计算安全:架构、机制与模型评价

计算机网络时代的飞速发展,促使云计算时代和大数据时代到来,目前云计算几乎应用在生产生活的各个领域中,极大地方便了人们对储存信息、计算数据等需求.但是,随着云计算的快速发展,云计算的安全问题被人们广泛关注,现在,云计算的安全已经成为影响云计算服务的关键因素之一.因此,对云计算安全的架构、机制以及模型评价进行分析,提高云计算的安全性,在很大程度上能够推动云计算的发展和完善.     

Dynamic game and reliable recommendation based transferring reputation mechanism for mobile cloud computing

The booming development of the mobile internet and cloud computing leads to the emerging of many mobile cloud platforms based services.However,since mobile users store lots of data and privacy information in the cloud when they are using the mobile cloud services,they are facing multiple increasingly serious security threats such as data leaks and privacy exposures.The data security and privacy protection was investigated in mobile cloud computing,aiming at the internal bad mouthing attacks and mobile attacks.A dynamic game and reliable recommendation based transferring reputation mechanism was proposed.First,a dynamic game based recommendation incentive mechanism was proposed.Secondly,a reliable recommendation reputation evaluation model was established based on the incentive mechanism.Last,a novel transferring reputation mechanism was proposed that combined the above mentioned incentive mechanism and reputation evaluation model.Simulation results demonstrate the proposed transferring reputation mechanism can defend against the internal bad mouthing attacks and mobile attacks effectively,enhance the credibility of mobile terminals and improve the data security and privacy protection of mobile cloud services.     

云计算数据安全和隐私保护研究

云计算作为新的IT应用模式,数据安全和隐私保护是云用户最为关心和重视的,其重要性对云计算的安全至关重要。文章详细阐述和分析了云计算带来的数据安全和隐私泄露风险,研究了在云计算环境下的数据安全和隐私保护手段,从云计算数据和隐私的产生、使用、存储和销毁全生命周期阐述和分析了其安全防护手段,并给出了数据安全和隐私保护模型,并对该模型做了详细阐述,对云计算的具体应用和推广具有一定的指导意义。     

云数据安全研究进展

云数据安全问题是制约云计算发展的重要因素之一.该文综述了云数据安全方面的研究进展,将云数据安全所涉及的云身份认证、云访问控制、云数据安全计算、虚拟化安全技术、云数据存储安全、云数据安全删除、云信息流控制、云数据安全审计、云数据隐私保护及云业务可持续性保障10方面相关研究工作纳入到物理资源层、虚拟组件层及云服务层所构成的云架构中进行总结和分析;并给出了相关技术的未来发展趋势.     

云计算环境中支持隐私保护的数字版权保护方案简

针对云计算环境中数字内容安全和用户隐私保护的需求,提出了一种云计算环境中支持隐私保护的数字版权保护方案。设计了云计算环境中数字内容版权全生命周期保护和用户隐私保护的框架,包括系统初始化、内容加密、许可授权和内容解密4个主要协议;采用基于属性基加密和加法同态加密算法的内容加密密钥保护和分发机制,保证内容加密密钥的安全性;允许用户匿名向云服务提供商订购内容和申请授权,保护用户的隐私,并且防止云服务提供商、授权服务器和密钥服务器等收集用户使用习惯等敏感信息。与现有的云计算环境中数字版权保护方案相比,该方案在保护内容安全和用户隐私的同时,支持灵活的访问控制,并且支持在线和超级分发应用模式,在云计算环境中具有较好的实用性。     

Secure personal data sharing in cloud computing using attribute-based broadcast encryption

The ciphertext-policy (CP) attribute-based encryption (ABE) (CP-ABE) emergings as a promising technology for allowing users to conveniently access data in cloud computing. Unfortunately, it suffers from several drawbacks such as decryption overhead, user revocation and privacy preserving. The authors proposed a new efficient and privacy-preserving attribute-based broadcast encryption (BE) (ABBE) named EP-ABBE, that can reduce the decryption computation overhead by partial decryption, and protect user privacy by obfuscating access policy of ciphertext and user's attributes. Based on EP-ABBE, a secure and flexible personal data sharing scheme in cloud computing was presented, in which the data owner can enjoy the flexibly of encrypting personal data using a specified access policy together with an implicit user index set. With the proposed scheme, efficient user revocation is achieved by dropping revoked user's index from the user index set, which is with very low computation cost. Moreover, the privacy of user can well be protected in the scheme. The security and performance analysis show that the scheme is secure, efficient and privacy-preserving.     

面向DaaS应用的数据集成隐私保护机制研究

云计算的出现为多个数据拥有者进行数据集成发布及协同数据挖掘提供了更广阔的平台,在数据即服务模式(Daa S,data as a service)下,集成数据被部署在非完全可信的服务运营商平台上,数据隐私保护成为制约该模式应用和推广的挑战性问题。为防止数据集成时的隐私泄露,提出一种面向Daa S应用的两级隐私保护机制。该隐私保护机制独立于具体的应用,将数据属性切分到不同的数据分块中,并通过混淆数据确保数据在各个分块中均衡分布,实现对数据集成隐私保护。通过分析证明该隐私保护机制的合理性,并通过实验验证该隐私保护机制具有较低的计算开销。     

云计算数据安全研究

随着云计算的快速发展和推广应用,在云计算环境中数据安全和隐私保护成为云计算研究中的关键问题。以数据全生命周期模型为基础,提出云计算环境中的数据安全和隐私保护框架,对云计算环境中数据安全和隐私保护的若干关键研究问题,包括密文检索、完整性验证和持有性证明、隐私保护及查询隐私进行了阐述,详细综述了全同态加密的发展、原理、意义及其在云计算数据安全和隐私保护中的应用,并指明了未来的研究方向。     

Differential privacy protection technology and its application in big data environment

The privacy protection in big data is a research hotspot in the field of cyberspace security.As a strict and provable definition of privacy protection,studying application status of differential privacy protection in big data environment can provide reference and guidance for its subsequent system applications.Based on the analysis of the related concepts and technical characteristics of differential privacy protection,the application of differential privacy protection technology was reviewed in data distribution and analysis,cloud computing and big data computing,location and trajectory services and social networks,which expounded the current representative research results and analyzed its existing problems.The research shows that the existing results have made effective innovation and exploration of differential privacy protection applications from the aspects of differential privacy protection mechanism,noise addition mechanism and location,and data processing methods,and the related results have been cross-applied in different scenarios.Finally,four major problems that need to be studied in the further systematic application of differential privacy protection in the big data environment are proposed.     

Secure and privacy-preserving DRM scheme using homomorphic encryption in cloud computing

Cloud computing provides a convenient way of content trading and sharing. In this paper, we propose a secure and privacy-preserving digital rights management （DRM） scheme using homomorphic encryption in cloud computing. We present an efficient digital rights management framework in cloud computing, which allows content provider to outsource encrypted contents to centralized content server and allows user to consume contents with the license issued by license server. Further, we provide a secure content key distribution scheme based on additive homomorphic probabilistic public key encryption and proxy re-encryption. The provided scheme prevents malicious employees of license server from issuing the license to unauthorized user. In addition, we achieve privacy preserving by allowing users to stay anonymous towards the key server and service provider. The analysis and comparison results indicate that the proposed scheme has high efficiency and security.     

隐私计算研究范畴及发展趋势

随着移动互联网、云计算和大数据技术的广泛应用,电商、搜索、社交网络等服务在提供便利的同时,大数据分析使用户隐私泄露的威胁日益凸显,不同系统隐私保护策略和能力的差异性使隐私的延伸管理更加困难,同一信息的隐私保护需求随时间变化需要多种隐私保护方案的组合协同。目前已有的各类隐私保护方案大多针对单一场景,隐私缺乏定量化的定义,隐私保护的效果、隐私泄露的利益损失以及隐私保护方案融合的复杂性三者之间的关系刻画缺乏系统的计算模型。因此,在分析隐私保护研究现状的基础上,提出隐私计算的概念,对隐私计算的内涵加以界定,从隐私信息的全生命周期讨论隐私计算研究范畴,并从隐私计算模型、隐私保护场景适应的密码理论、隐私控制与抗大数据分析的隐私保护、基于信息隐藏的隐私保护以及支持高并发的隐私保护服务架构等方面展望隐私计算的发展趋势。