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随着云计算的发展,如何将一些耗时的计算任务安全地外包给不受信任的云服务器引起了人们的广泛关注.目前的模指数运算外包方案大多基于两个不可信的服务器,或者外包结果的可验证概率不高.因此,使用随机置换方法,提出了一个新的模指数批计算外包方案.模指数运算的底数和指数对于服务器都是保密的,并且用户的可验证概率接近于1.与已有方案相比,所提方案基于单个不可信服务器实现了输入数据的隐私性,并提高了外包结果的可验证概率.对所提方案进行了模拟实验,测试结果表明外包方案极大地降低了用户的计算代价. 相似文献
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随着云计算的发展,可验证的外包计算受到了越来越多的关注。对普通用户来说,大型线性方程组的求解是一个困难问题,可通过外包计算进行解决。现有的大型线性方程组外包求解方案计算效率较低或计算结果无法完全验证。本文提出了一个可验证的大型线性方程组求解的外包计算协议。在完全保护用户隐私的前提下,所提方案大大提高了用户的计算效率。与同类方案相比,所提方案降低了用户的计算代价,且用户可以完全验证服务器的外包计算结果。 相似文献
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