云服务应用模式下的数据隐私保护方案研究

随着社会信息化进程的加快,云计算迅速推广和普及,而云服务商频发信息泄露问题让用户倍感不安对云服务产生疑虑。为防止非可信云服务提供商共谋泄露用户隐私数据,本文提出将IBE与秘密共享策略相结合建立云服务模式下的数据隐私保护方案,在理论上具有一定的借鉴作用。     

云计算的架构及核心技术

云计算的核心技术主要包括云架构体系、云核心技术、云的未来走向等三各方面,其中云架构体系部分,主要包括SaaS、PaaS、IaaS在内的云服务层,以及包括用户层、机制层、检测层在内的云管理层。云核心技术主要包括MAP-Reduce编程模型、海量数据分存技术、海量数据管理技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术等五大内容。"云计算"的未来走向目前仍存在着挑战与机遇。     

一种基于格的隐私保护聚类数据挖掘方法

由于云计算的诸多优势,用户倾向于将数据挖掘和数据分析等业务外包到专业的云服务提供商,然而随之而来的是用户的隐私不能得到保证.目前,众多学者关注云环境下敏感数据存储的隐私保护,而隐私保护数据分析的相关研究还比较少.但是如果仅仅为了保护数据隐私,而不对大数据进行挖掘分析,大数据也就失去了其潜在的巨大价值.本文提出了一种云计算环境下基于格的隐私保护数据发布方法,利用格加密构建隐私数据的安全同态运算方法,并且在此基础上实现了支持隐私保护的云端密文数据聚类分析数据挖掘服务.为保护用户数据隐私,用户将数据加密之后发布到云服务提供商,云服务提供商利用基于格的同态加密算法实现隐私保护的k-means、隐私保护层次聚类以及隐私保护DBSCAN数据挖掘服务,但云服务提供商并不能直接访问用户数据破坏用户隐私.与现有的隐私数据发布方法相比,论文的隐私数据发布基于格的最接近向量困难问题（CVP）和最短向量困难问题（SVP）,具有很高的安全性.同时算法有效保持了密文数据间距离的精确性,与现有研究相比挖掘结果也具有更高的精确性和可用性.论文对方法的安全性进行了理论分析并设计实验对提出的隐私保护数据挖掘方法效率进行评估,实验结果表明本文提出的基于格的隐私保护数据挖掘算法与现有的方法相比具有更高的数据分析精确性和更高的计算效率.     

云计算下基于特殊差分方程的(m+1,t+1)门限秘密共享方案

针对非可信云计算服务提供商窃取用户隐私数据的问题,以齐次常系数线性差分方程为工具,将秘密共享技术应用到云计算环境中,提出一种新的(m+1,t+1)门限秘密共享方案。通过对用户隐私数据的解密密钥进行管理,利用齐次常系数线性差分方程为用户与云服务提供商分别分配特殊秘密份额与普通秘密份额,在没有用户参与的情况下,云服务提供商不能恢复用户隐私数据。分析结果表明,该方案能较好地保障用户隐私数据的存储安全,并且通过优化秘密份额减少了存储开销。     

基于可信计算的云用户安全模型

随着云计算的发展,它的安全问题不容忽视。根据云用户所面临的数据安全及身份的隐私性问题,提出了基于可信计算的云用户安全模型。安全模型以可信计算技术为支撑,除了采用传统的安全策略外,提出了建立私有虚拟机,为用户提供一个私密的运行空间,防止其他恶意用户或管理员访问该虚拟机;给出了用户信息匿名化的方法,当高安全级用户申请服务和变更服务时保证用户身份信息的私密性,防止服务提供商恶意利用和泄露用户信息,为用户提供一个安全的运行环境。     

基于NGPD的PaaS平台研究与实现*

云计算是一种将计算和存储任务分配到由大量计算机构成的云中的计算模式。云计算提供三种类型的服务：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。虽然PaaS在云系统中起到了关键的作用,但是目前的PaaS平台存在着服务协同性低、资源匮乏、用户界面不友好等问题。本文设计并实现了基于准则调控和策略驱动的自治式服务协同模型（NGPD）的PaaS平台,其利用自治计算元素实现了自治式服务协同,这是尝试解决现有PaaS平台支持提供云平台型服务不足的探索性研究,为云用户提供了更加高效和经济的平台开发环境。     

云环境下基于 ECC的数字认证技术的研究*

云计算技术的发展正在使得计算机世界发生着巨大的变革,随之而来是人们对云计算安全问题的热议,其中云计算的虚拟化安全和用户隐私数据保护问题已成为目前广大研究者关注的焦点,文章阐述了虚拟化对云计算带来的好处及其安全问题对云计算安全的影响,针对目前虚拟的云环境下所面临的用户隐私数据安全保护问题及应对策略进行分析,为了保护用户隐私数据在虚拟的云环境下不被泄露或窃取,文章提出了利用基于ECC算法的数字认证技术在虚拟机与云计算用户之间建立一种单线排他的认证连接,来实现在虚拟的云环境下用户隐私数据的安全保护与绝对隔离,使云计算能够更加安全地为人们提供服务。     

量化的云计算信任模型研究

针对云服务层层转包带来的安全隐患,将信任管理引入云计算中,形成了量化的云计算信任模型,让用户可以在计算目标云服务商的信誉值时综合自己保存的历史信息、其他用户的评价、相关云服务商对其的评价等多方面因素,并按照一般规律通过相似度、活跃度等计算出各因素的加权系数,真实客观地得到目标云服务商的信誉值并判断其是否可信。实验结果表明,该模型能够辅助用户做出正确决策。     

安全云存储中高效的多关键词查找方案

用户在租赁了云服务提供商((Cloud Scrvicc Providcr,CSP)的存储空间之后,为了保护隐私,通常将文件以密 文的形式存储在CSP上。这给在密文数据上进行关键词查找带来了问题。在本应用场景中,CSP被视为潜在攻击 者。提出了支持多关键词查找的安全高效的云计算方案。该方案基于二又排序树结构,在保证用户数据的安全和隐 私的前提下,支持授权用户对文件的多关键词查询,让用户可以随时随地享受多关键词查询服务。     

面向SaaS应用的数据组合隐私保护机制研究

软件即服务(SaaS)模式下,业务应用和数据库部署在非完全可信的服务运营商的平台上,租户数据的隐私保护成为SaaS模式应用和推广中一个极大的问题和挑战.基于明文状态下不同SaaS数据属性组合泄露隐私程度的不同,提出一种面向SaaS应用的数据组合隐私保护机制.该隐私保护机制支持租户自定制隐私约束,用来描述数据组合隐私保护需求,将SaaS数据属性切分到不同的数据分块中,利用可信第三方实现数据切片间关联关系的混淆和重构,并基于伪造数据,确保同一数据分块内部数据切片分布的均衡化,实现SaaS数据组合隐私保护和实用性的有效结合.通过分析,证明了隐私保护机制的合理性,并通过实验验证了该隐私保护机制的实用性.     

Policing as a Service in the Cloud

ABSTRACT

Security and privacy are fundamental concerns in cloud computing both in terms of legal complications and user trust. Cloud computing is a new computing paradigm, aiming to provide reliable, customized, and guaranteed computing dynamic environment for end users. However, the existing security and privacy issues in the cloud still present a strong barrier for users to adopt cloud computing solutions. This paper investigates the security and privacy challenges in cloud computing in order to explore methods that improve the users’ trust in the adaptation of the cloud. Policing as a Service can be offered by the cloud providers with the intention of empowering users to monitor and guard their assets in the cloud. This service is beneficial both to the cloud providers and the users. However, at first, the cloud providers may only be able to offer basic auditing services due to undeveloped tools and applications. Similar to other services delivered in the cloud, users can purchase this service to gain some control over their data. The subservices of the proposed service can be Privacy as a Service and Forensics as a Service. These services give users a sense of transparency and control over their data in the cloud while better security and privacy safeguards are sought.     

云基础设施下的体系结构、挑战与机遇

在工业界和学术界的大力推动下,云计算作为一种新的服务模式,大致可分为将软件作为服务(Software as a service),将平台作为服务(Platform as a service),和将基础设施作为服务(Infrastructure as a Service).现有的绝大部分关于云计算的研究和讨论都集中在前两种服务.本文试图探讨云基础设施的体系结构及其面临的挑战和机遇.从冯.诺伊曼体系结构开始,计算机系统结构的研究基本上就可简单归类于三个问题:计算、存储与传输,三者相互影响.我们认为云基础设施也不例外.本文探讨了云计算的特点和优势,并从云体系结构的角度,探讨了云基础设施下的云计算、云存储和云传输所面临的挑战及其带来的可能的各种技术革命.     

Optimization-based resource allocation for software as a service application in cloud computing

Software as a service (SaaS) is a software that is developed and hosted by the SaaS vendor. SaaS cloud provides software as services to the users through the internet. To provide good quality of service for the user, the SaaS relies on the resources leased from infrastructure as a service cloud providers. As the SaaS services rapidly expand their application scopes, it is important to optimize resource allocation in SaaS cloud. The paper presents optimization-based resource allocation approach for software as a service application in cloud. The paper uses optimization decomposition approach to solve cloud resource allocation for satisfying the cloud user’s needs and the profits of the cloud providers. The paper also proposes a SaaS cloud resource allocation algorithm. The experiments are designed to compare the performance of the proposed algorithm with other two related algorithms.     

基于Azure的云安全研究

随着云计算的进一步推进和发展,云计算面临的安全问题变得越来越突出,特别是在云计算带来的诸多利益下,如何满足用户在云计算环境下对用户数据的机密性、完整性等相关性能的需求,已成为云计算安全的首要难题。文中以微软Azure平台为基础,从云安全分析人手,针对WindowsAzure云安全进行分析研究。在Azure架构下,探讨Azure云安全解决方案,分别从IaaS、PaaS、SaaS三个角度对微软Azure云平台安全方案给出应对措施,为进一步对微软Azure云平台进行更深层次的测评分析提供技术支持。     

云计算安全隐患及其对策分析

从构成云计算的三个主要方面深入分析可能存在的安全隐患,着重对云计算的SaaS、PaaS、IaaS三大服务模式存在风险的可能展开研究分析,同时对加强云计算安全的措施提出了建议。     

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。     

互联网网站整体迁移到云计算平台的研究与应用

云计算平台可作为一种基于互联网的、动态可伸缩的、以服务方式提供计算资源的全新计算模式,在今后各企业的IT架构中将占据重要的位置.介绍了IT企业如何充分利用Amazon的弹性云的各种资源,整体迁移大多数企业内部应用和产品到云计算平台、快速灵活的配置企业各种资源,并利用云计算平台,最大化利用资源的同时,又能及时响应限制于IT设施投入的机遇.同时分析了迁移所涉及到的服务架构调整、相关资源利用和安全性稳定性等问题.     

国内云计算研究现状与未来

云计算一直是学术界和企业界研究的热点,文章基于三大中文数据库提供的数据,从云计算研究现状以及基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS)三方面研究现状对国内云计算的具体研究状况作出了统计、比较与分析,并对未来的发展做了具体的展望。希望通过一系列的研究与总结,对国内云计算的发展研究起到积极的推动作用。