博科在面向新IP的公有和私有云部署上实现普遍的数据隐私保护

随着数据隐私保护引起全球各地空前的重视,博科近日宣布为模块化路由器推出业内第一个基于本地端口的加密功能。这提供了嵌入到I/O端口的加密功能,帮助客户避免与加密服务刀片或外部设备相关的大幅性能下降、运营复杂性和过高的成本。这项新功能对于企业、服务提供商和公共部门的园区、数据中心和广域网上的所有数据能更好地实现全面隐私保护。     

移动互联网时代信息安全问题浅谈

移动互联网时代智能手机成为人们随时获取信息、传递信息、存储信息的有力工具。但是越来越多的个人隐私信息从手机外泄,被非法利用,个人信息危机重重,安全状况令人担忧。文章主要针对移动互联网时代存在的信息安全问题进行分析,进而提出相关的解决措施,以期提高互联网时代的个人信息安全。     

面向未来互联网的身份管理机制研究

一、引言随着网络时代的到来,互联网的规模急剧膨胀并且应用服务快速扩张,互联网在人们的工作学习和生活娱乐中发挥着举足轻重的作用。人们越来越离不开互联网,不断开拓新的应用领域,包括社会治理、健康医疗、商业物流、交通旅游和居家娱乐等。但是,当前互联网曝露了许多弊端,特别是服务质量保障和安全隐私问题,这些问题也催生了未来互联网的研究不断深入。     

基于快中子多重性计数器的Pu样品属性测量研究及改进

快中子多重性计数（fast neutron multiplicity counting, FNMC）分析方法能有效实现对样品属性的测量。本文在研究四阶FNMC分析方程的基础上，利用Geant4模拟搭建了1套3层、每层6个液闪的快中子多重性计数器，并确定了相关参数的数值。模拟设置外部具有1 cm厚的铁、铝、碳和不锈钢包装材料的金属Pu样品，通过方程适应性分析，该放射源基本满足设定的假设。对探测效率和多重计数率等测量参数进行模拟，当Pu样品质量在500 g以内时，由于增加碳作为包装材料，使得样品求解质量偏差增大的幅度小于1.20%，铁材料和不锈钢材料影响较小。根据测量结果，对无外壳条件下的样品进行增殖系数修正，得到三阶多项式拟合方程，拟合优度为0.933，质量在1 kg以内的样品，修正后的求解质量偏差小于6.00%。研究结果表明：1 cm厚的中重金属对Pu样品的测量影响较小，模拟搭建的快中子多重性计数器和系数修正相结合的方式实现了对样品属性的较准确测量。     

面向云计算应用层演化的隐私保护方法研究

云计算应用层中的组合服务具有演化属性,因此,隐私数据在服务组合过程中,用户的隐私数据可能会因为服务或服务流程的演化而暴露。根据服务演化的特征,以描述逻辑为基础,提出了一种面向云计算应用层演化的隐私保护方法。对隐私协议进行形式化描述;根据服务的演化特征,对服务的演化进行监控,保证满足用户的隐私需求;利用实例研究证明该方法的正确性与可行性。     

聚类混合型数据的密度峰值改进算法

聚类混合型数据，通常是依据样本属性类别的不同分别进行评价。但这种将样本属性划分到不同子空间中分别度量的方式，割裂了样本属性原有的统一性；导致对样本个体的相似性评价产生了非一致的度量偏差。针对这一问题，提出以二进制编码样本属性，再由海明差异对属性编码施行统一度量的新的聚类算法。新算法通过在统一的框架内对混合型数据实施相似性度量，避免了对样本属性的切割，在此基础上又根据不同属性的性质赋予其不同的权重，并以此评价样本个体之间的相似程度。实验结果表明，新算法能够有效地聚类混合型数据；与已有的其他聚类算法相比较，表现出更好的聚类准确率及稳定性。     

带权决策表的属性约简

属性约简是粗糙集理论的重要应用。考虑将决策表中的每行都作为一条决策规则时，若把表中出现相同决策规则的次数作为权，可得到带权决策表。提出了关于带权决策表的正域约简相应的辨识矩阵并给出了证明，从而得到了约简算法。相比于决策表中的正域约简时发现，通过将决策表转化为带权决策表后，再利用算法1进行约简时，其在一定程度上优于前者。提出了近似分类精度约简相应的辨识矩阵并给出了证明。对于2个算法，在选取的UCI数据集上进行了实验验证。通过实验进一步说明了所提出算法的可行性和有效性。     

密文策略属性加密中的撤销控制方案

在云环境下使用数据共享功能时，由于云环境的复杂性，需要对数据进行安全保护和访问控制，这就要求使用加密机制。基于密文策略属性的加密（CP-ABE）是当前广泛使用的加密机制，它可以根据用户的属性来设置访问权限，任何具有合格访问权限的用户都可以访问数据。然而云是一个动态环境，有时可能只允许具有访问权限用户中的一部分用户访问数据，这就需要用户权限的撤销机制。然而，在CP-ABE中，访问权撤销或用户撤销是一个冗长且代价高昂的事件。所提出方案根据对CP-ABE流程的改进，在原密文中嵌入了可灵活控制的用户个人秘密，使得用户权限撤销时既不要求使用新访问策略的用户撤销数据，也不要求对数据进行重新加密，大幅减少撤销时的计算成本。与知名CP-ABE撤销方案对比，所提出方案的计算成本更低且具有良好的安全性。     

面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案

针对连续查询位置服务中构造匿名区域未考虑语义位置信息导致敏感隐私泄露问题，通过设计[(K,θ)]-隐私模型，提出一种路网环境下面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案。该方案利用Voronoi图将城市路网预先划分为独立的Voronoi单元，依据用户的移动路径和移动速度，选择具有相似特性的其他[K-1]个用户，构建匿名用户集；利用匿名用户集用户设定的敏感语义位置类型和语义安全阈值，以及用户所处语义位置的Voronoi单元，构建满足[(K,θ)]-隐私模型的语义安全匿名区域，可以同时防止连续查询追踪攻击和语义推断攻击。实验结果表明，与SCPA算法相比，该方案在隐私保护程度上提升约15%，系统开销上降低约20%。