基于城市安全知识图谱的多关键词流式并行检索算法

我国智慧城市安全概念的普及和建设的逐渐落地,以及大数据在智慧城市安全建设方面的深度应用,对关键词检索的处理响应速度提出了更高的要求。针对这一问题,提出了基于城市安全知识图谱的流式知识图谱多关键词并行检索算法(MKPRASKG),该算法能够根据用户输入的查询关键字,通过关联类图的构建、剪枝和融合操作实时构建基于知识图谱实体的查询子图集,再结合评分函数,以高评分的查询子图为指引,在知识图谱实例数据中进行并行搜索,最终返回Top-k查询结果。实验结果证明,该算法在实时搜索、响应时间、搜索效果以及可扩展性等方面均具有较大的优势。     

支持语义扩展的动态多关键词密文排序检索

针对云存储环境下已有的动态多关键词密文排序检索方案不支持关键词语义扩展、不具备前向安全和后向安全的问题，提出一种支持语义检索且具备前向安全和后向安全的动态多关键词密文排序检索方案。该方案通过构建语义关系图实现查询关键词的语义扩展；使用树索引结构实现数据的检索和动态更新；利用向量空间模型实现多关键词排序搜索；基于安全K近邻算法对维度扩展后的索引和查询向量进行加密。安全性分析表明，该方案在已知密文模型下是安全的且具有动态更新时的前向安全和后向安全。效率分析及仿真实验结果表明，该方案在服务器检索效率方面优于目前同类型具有相同安全性或相同功能的方案。     

基于索引的子图查询技术研究进展

图作为表示实体间的数据结构，在社区发现、生物化学分析、社会安全分析等数据关联性要求较高的领域有着广泛的应用。对于大规模数据下进行实时的图查询问题，通过构建合适的索引可以有效降低查询响应时间，提高查询精确度。首先介绍基于索引的子图查询算法的基本结构；然后按索引的构建方式将主流算法分为基于枚举的方法和基于频繁模式挖掘的方法两大类，分别从索引特征、索引结构、应用数据集等方面进行介绍和分析；最后对基于索引的子图查询算法面临的主要问题进行总结和分析，阐述了最新的分布式系统下图查询技术，并对未来趋势进行展望。     

基于私有云的混合型大数据匿名化加密仿真

针对目前混合型大数据匿名安全方法的用户查询相似度偏低,导致匿名数据可用性不理想的问题,提出基于私有云的混合型大数据匿名化加密方法。设计混合型大数据平台架构,将物理服务器和私有云主机的大数据平台相混合,以提高其可扩展性能。利用信息损失指标对混合数据实现泛化处理。构建用户查询项模型,通过散度进行查询项的相似度运算,相似程度越高匿名数据可用性越高。聚类用户查询项模型,发布匿名化数据,保证私有云混合数据的安全。实验结果表明,所提方法能够提高混合数据的实用性,降低了密文的大小,节省大数据存储空间,且方法运行耗时更短。     

多编码树GPU并行轴心子图匹配

子图同构问题是非确定多项式(NP)完全问题,而轴心子图同构是一种特殊的子图同构问题.针对现在已经有许多高效的子图同构算法,然而对于轴心子图同构问题目前并没有基于GPU的搜索算法,且通过改造已有的子图同构算法来解决轴心子图匹配问题会产生大量不必要的中间结果这一问题,提出了一种基于GPU的轴心子图同构算法.首先,通过一种新...     

基于特征匹配的快速降维排序搜索方法

在大数据时代背景下,越来越多的用户或者企业将大量的数据上传至云端存储以便减轻本地存储的压力和获得高效的数据共享服务管理,由此可搜索加密技术应运而生,检索效率与保证数据安全一直是研究的热点。因此,本文提出一种基于特征匹配的快速降维排序搜索方法(DRFM)。通过提出的特征得分算法,创建每一篇文档的索引特征向量;通过提出的匹配得分算法,创建查询关键词的查询匹配向量。使用K-L变换算法对所有文档索引特征向量以及查询匹配向量进行降维,提高算法效率。理论分析与实验结果表明所提的方案高效且可行。     

基于可搜索加密的密态知识图谱存储和检索方案

随着云计算的快速发展,知识图谱数据外包成为一种流行的趋势。医疗、金融等诸多领域中的知识图谱有着隐私敏感特性,然而云服务器并不是完全可信的,为了保护数据在云服务器上的机密性和完整性,需要使用加密等方式来保护知识图谱数据的安全。提出了一种基于可搜索加密的密态知识图谱存储方案,可以有效保护数据的机密性和完整性,并且支持在密态数据上的检索。该方案充分考虑了知识图谱实体及其关系顺序读取的必要性,从而对密态索引设计进行优化,加快检索效率。实验结果显示,密态知识图谱的一跳子图查询平均时间为非密态知识图谱的2.09倍,表明该方案在安全性和查询效率上取得了良好的平衡。     

从不确定图中挖掘频繁子图模式

研究不确定图数据的挖掘,主要解决不确定图数据的频繁子图模式挖掘问题.介绍了一种数据模型来表示图的不确定性,以及一种期望支持度来评价子图模式的重要性.利用期望支持度的Apriori性质,给出了一种基于深度优先搜索策略的挖掘算法.该算法使用高效的期望支持度计算方法和搜索空间裁剪技术,使得计算子图模式的期望支持度所需的子图同构测试的数量从指数级降低到线性级.实验结果表明,该算法比简单的深度优先搜索算法快3～5个数量级,有很高的效率和可扩展性.     

可验证的多用户云加密关键字搜索方案

针对云环境下多用户访问和大数据量存储的特点,提出了一种云环境下加密关键字搜索方案。与已有的大多数方案相比,该方案使用签名绑定关键字索引和其关联加密文件,实现了查询结果完备性和完整性的验证,使用重加密技术实现了多用户隐查询,并动态更新用户查询权限。此外,该方案在查询过程中使用哈希查询优化索引结构,实现了对云数据的快速访问。安全性分析表明,该方案是安全的;性能分析及仿真实验结果表明该方案和已有的一些算法相比有了较大的性能提升。     

一种新的频繁子图挖掘算法

传统Aprior频繁子图挖掘算法中存在大量冗余子图.针对该问题,提出一种新的频繁子图挖掘算法(GAI).介绍一种三层MADI索引结构,用于存储图集的信息,以减少图集的扫描次数,通过扩展ETree树构造频繁子图,并用表来存储候选子图,避免扩展过程中冗余图的产生以及对整个数据库的扫描,从而简化支持度的计算,提高图/子图同构...     

面向金融活动的复合区块链关联事件溯源方法

现有区块链系统多采用平等挖矿模式,所有记账人(实体)将账本记录在单一主链上,数据存储具有随机性,且在复杂或分类金融场景下,主链数据难以关联或规律存储,导致存储及查询效率很低;同时,现有区块链系统中事件溯源大多只查询到源区块,不能判识实体间的隐含关联,查询具有局限性。针对这些问题,提出一种复合区块链关联事件溯源方法。该方法首先构建区块链复合链式存储结构模型,提出私有链和联盟链的概念,实现复杂或分类场景下的自适应数据关联存储;然后,追溯查询时,在获取到事件源实体区块的基础上,建立辅助存储空间,以便对相关数据进行转存,并提出基于Apriori算法的关联实体区块溯源方法,将所得的溯源实体区块用于构造源事件关联图,进而描述事件实体间的关联关系;最后,提出基于强化学习的风险评价体系,实现对溯源实体的风险评估。实验结果表明,复合区块链关联事件溯源方法可降低60%的存储开销,查询准确率和安全性分别提升90%和50%。     

基于区块链的多关键字属性基可搜索加密方案

云存储服务的出现可将文件上传至云服务器, 节约了本地的信息存储空间以及管理开销。文件以明文的形式存储显然无法满足隐私保护和安全需求, 但若将加密后的文件上传至云服务器, 将失去搜索原文件的能力。因此, 可搜索加密技术的出现解决了用户如何在文件不解密的情况下搜索加密数据。目前现有的单关键字可搜索加密方案会产生许多与检索内容不符合的信息,没有考虑数据用户细粒度搜索权限和搜索效率, 以及因云存储的集中化带来的数据安全和隐私保护等问题。针对以上问题, 该文提出了基于区块链的多关键字属性基可搜索加密方案。该方案使用多关键字可搜索加密技术实现了加密数据的有效搜索; 利用基于属性的加密技术实现加密数据的细粒度访问控制; 结合区块链的智能合约技术, 经过多笔交易获得搜索结果。并且利用区块链的不可篡改性, 满足了方案中相关性质的公平性, 保证了在方案中三方的公平性和安全性并进行了相关分析。在随机预言机模型下, 基于困难问题假设证明了方案的关键字安全及陷门安全, 即所提方案满足在选择关键字攻击下的关键字密文不可区分性安全和陷门不可区分性安全。最后通过数值分析表明该方案在关键字密文生成阶段和关键字搜索阶段具有较高的效率。并展望了在未来的工作中考虑将其应用于电子病历数据共享等场景中, 以获得更实用的价值。     

Verifiable Outsourcing of High-Degree Polynomials and Tts Application in Keyword Search

In big data era, people cannot afford more and more complex computation work due to the constrained computation resources. The high reliability, strong processing capacity, large storage space of cloud computing makes the resource-constrained clients remotely operate the heavy computation task with the help of cloud server. In this paper, a new algorithm for secure outsourcing of high degree polynomials is proposed. We introduce a camouflage technique, which the real polynomial will be disguised to the untrusted cloud server. In addition, the input and output will not be revealed in the computation process and the clients can easily verify the returned result. The application of the secure outsourcing algorithm in keyword search system is also studied. A verification technique for keyword search is generated based on the outsourcing algorithm. The client can easily verify whether the server faithfully implement the search work in the whole ciphertext space. If the server does not implement the search work and returns the client “null” to indicate there is no files with the query keyword, the client can easily verify whether there are some related files in the ciphertext database.     

层次序列索引的大规模动态标签图子图查询

标签图常用于智能交通网、生物信息网等新兴领域的建模。子图查询作为图数据分析的关键问题，引起了研究者的广泛关注。对现有子图查询算法的研究发现，随着图数据规模增大且频繁更新，传统子图查询算法普遍存在查询效率低，存储开销大，忽略顶点标签信息等问题。为此，提出了一种支持大规模动态标签图子图查询的层次序列索引（Dynamic Hierarchical Sequence，DHS），该索引提取数据图中带有顶点编号的层次拓扑序列关系以实现子图查询；针对图的动态变化，提出了更新点拓扑扩展式索引维护策略，仅从局部变化顶点及边开始进行增量式更新，大大降低了重建索引造成的巨大开销；提出了基于DHS索引的子图查询方法，仅需将查询图与数据图的层次序列进行匹配即可获得候选集，并在其上利用关系匹配策略获得最终查询结果。实验证明提出的方法在保证高效查询的同时降低了索引的创建及维护时间，提高了子图查询效率。     

大规模时序图中持续性稠密子图搜索算法研究

时序图是一种边上带有时间戳的图结构,其中边上的时间戳表示该边出现时间,即图随时间变化不断变化。图数据中的稠密子图挖掘问题具有非常强烈的现实意义。目前,时序图中大多数现有的工作都集中在稠密子图检测问题,该问题目标是找到时序图中所有的目标子图。然而,当时序图的规模过大时,这一问题将变得极其复杂且收效甚微。旨在研究在时序图中长期被忽视的稠密子图搜索问题。具体来讲,给定一个图中的查询顶点,目标是找到一个在一段时间内持续存在且包含该查询点的稠密子图,即该子图满足时间持续性。从全局削减和局部扩展两种不同的思路出发,设计两种不同的高效稠密子图搜索算法,用以应对不同的应用场景。在四个真实世界网络中的大量实验,验证了提出算法的高效性。     

区块链上基于云辅助的属性基可搜索加密方案

可搜索加密技术在不解密的情况下搜索加密数据.针对现有的可搜索加密技术没有考虑数据用户细粒度搜索权限的问题,以及现有的可搜索加密方案中因云存储的集中化对数据安全和隐私保护带来的问题,提出了区块链上基于云辅助的属性基可搜索加密方案.该方案利用可搜索加密技术实现加密数据在区块链上的安全搜索,利用基于属性的加密技术实现数据的细粒度访问控制,利用区块链不可篡改的特性确保关键字密文的安全.在该方案中属性基加密技术用来加密关键字,区块链上存储关键字密文,云服务器上存储关键字密文和数据密文.基于困难问题假设,证明该方案能够保证关键字密文和陷门的安全性.数值实验结果表明:该方案在密钥生成阶段、陷门生成阶段、关键字搜索阶段具有较高的效率.     

基于区块链与边缘计算的物联网访问控制模型

边缘计算的出现扩展了物联网（IoT）云-终端架构的范畴,在减少终端设备海量数据的传输和处理时延的同时也带来了新的安全问题。针对IoT边缘节点与海量异构设备间的数据安全和管理问题,并考虑到目前区块链技术广泛应用于分布式系统中数据的安全管理,提出基于区块链与边缘计算的IoT访问控制模型SC-ABAC。首先,提出集成边缘计算的IoT访问控制架构,并结合智能合约和基于属性的访问控制（ABAC）提出并设计了SC-ABAC;然后,给出工作量证明（PoW）共识算法的优化和SC-ABAC的访问控制管理流程。实验结果表明,所提模型对区块连续访问下的耗时随次数呈线性增长,连续访问过程中央处理器（CPU）的利用率稳定,安全性良好。本模型下仅查询过程存在调用合约的耗时随次数呈线性增长,策略添加和判断过程的耗时均为常数级,且优化的共识机制较PoW每100块区块共识耗时降低约18.37个百分点。可见,该模型可在IoT环境中提供去中心化、细颗粒度和动态的访问控制管理,并可在分布式系统中更快达成共识以确保数据一致性。     

群组内基于区块链的匿名可搜索加密方案

公钥可搜索加密技术不仅可以保护云存储中用户的数据隐私,还可以提供数据在不解密的条件下进行密态数据搜索的功能。针对群组内用户进行密文安全搜索的需求,本文以群组为单位使用基于身份的广播加密进行数据的加密与密钥封装,以基于身份的可搜索加密构造关键词密文及关键词陷门,提出了一种群组内的公钥可搜索加密方案,保证了只有群组内的授权用户才可以进行安全搜索并解密数据。此外,为保护用户的身份隐私,通过构造匿名身份,避免了因云服务器好奇行为而造成的用户身份泄露问题。同时,在按需付费的云环境中,为了防止云服务器向用户返回部分或不正确的搜索结果,文章结合区块链技术,使用区块链作为可信第三方,利用智能合约的可信性,在用户验证搜索结果正确后向云服务器支付搜索费用,解决了用户与云服务器之间的公平支付问题。并加入了违规名单机制,防止恶意用户对系统可用性造成影响。在安全性方面,通过基于判定性双线性Diffie-Hellman问题与判定性Diffie-Hellman问题进行安全性分析,证明了在随机谕言机模型与标准模型下方案满足关键词密文与关键词陷门的不可区分性。最后,通过功能对比表明本方案有较强的实用性,利用Charm-crypto密码库对方案进行效率对比,其结果表明本方案与其他相关方案相比具有较低的计算以及通信开销。     

gStore: a graph-based SPARQL query engine

We address efficient processing of SPARQL queries over RDF datasets. The proposed techniques, incorporated into the gStore system, handle, in a uniform and scalable manner, SPARQL queries with wildcards and aggregate operators over dynamic RDF datasets. Our approach is graph based. We store RDF data as a large graph and also represent a SPARQL query as a query graph. Thus, the query answering problem is converted into a subgraph matching problem. To achieve efficient and scalable query processing, we develop an index, together with effective pruning rules and efficient search algorithms. We propose techniques that use this infrastructure to answer aggregation queries. We also propose an effective maintenance algorithm to handle online updates over RDF repositories. Extensive experiments confirm the efficiency and effectiveness of our solutions.     

面向云桌面平台的攻防反馈防御图研究设计

随着云平台的飞速发展,移动办公、BYOD办公已经席卷全球,各个企业更是将云桌面办公作为首选,建立基于云服务的云桌面环境。然而,新的办公环境也将引入新的安全问题。目前云桌面安全的研究尚未成体系,云桌面的防御知识相对匮乏,国内也缺少全面、系统、有效的防御方案。云桌面的虚拟化结构决定了其不再是糖葫芦串式的防御结构,在一定程度上云桌面服务器防御比传统服务器更敏感。文章通过对云桌面的防御体系架构分析,提出了一套适用于云桌面的攻防反馈防御图的主动防御方案,将其防御结构过程和攻击结构过程展现出来,通过防御分析进行定向攻击设计,并基于生成的攻击图进行安全防御的反馈,再进行防御图的优化。文章采用了逆向广度搜索算法寻找攻击脆弱点,不漏掉不重复任何一个可靠的攻击路径。文章引入了攻防博弈模型,实现符合适度安全原则的防御优化方案。最后,文章通过某著名的云桌面提供商实验展现云桌面攻防反馈图的仿真过程。