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随着云计算技术的广泛应用,云存储中数据的安全性、易管理性面临着新的挑战.对象云存储系统是一种新型的数据存储云计算体系结构,通常用来存储具有分类分级特点的非结构化数据.在云服务不可信的前提下,如何实现对云存储中大量具有分类分级特点资源的细粒度访问控制机制,保障云存储中数据不被非法访问是云计算技术中亟需解决的问题.对近些年来国内外学者的成果进行研究,发现现有的方案并不能有效应对这种新问题.本文利用强制访问控制、属性基加密、对象存储各自的优势,并结合分类分级的属性特点,提出了一个基于安全标记对象存储访问控制模型.同时给出了CGAC算法和其安全证明,将分类分级特点的属性层级支配关系嵌入ABE机制中,生成固定长度的密文.该算法不仅访问控制策略灵活,具有层次化授权结构,还可以友好的与对象存储元数据管理机制结合.通过理论效率分析和实验系统实现,验证了所提出方案计算、通信开销都相对较小,具有很高的实际意义. 相似文献
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随着云计算的广泛应用,数据中心的数据量急速增加,同时,用户文档通常包含隐私敏感信息,需要先加密然后上传到云服务器,面对如此大量的密文数据,现有技术在大数据量的密文数据上的检索效率很低.针对此问题,本文提出在大数据下的基于相似查询树的密文检索方法(MRSE-SS),该方法通过设置聚类中心和成员之间的最大距离对文档向量进行聚类,并把中心向量看成n维超球体的球心,最大距离作为半径,再逐步将小聚类聚合成大聚类.使用该方法构建的密文文档集合,在查询阶段仅需检索查询向量相邻的聚类即可获得理想的查询结果集合,从而提高了密文检索的效率.本文还以《软件学报》期刊最近10年的论文作为样本进行了实验,数据集中选取2900篇文章和4800个关键词,实验结果显示,当文档集个数呈指数增长的时候,检索时间仅呈线性增长,并且检索结果的关联性比传统检索方法更强. 相似文献
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