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11.
12.
针对云计算环境下云数据库中个人隐私数据的不合理的访问以及关乎个人敏感信息泄露的问题,提出了一种基于PBAC(Purpose-Based Access Control)和ABE(Attribute-Based Encryption)相结合的云数据访问控制模型。该模型在原有的PBAC模型基础上,加入了属性目的集合的概念,对原有的目的树进行了扩展并实现全覆盖,解决了目的详细划分问题;模型还结合了属性加密的技术,根据数据的预期目的构造属性公钥,只有通过认证并且进行目的匹配成功才可以访问限定隐私数据信息。在实现目的树全覆盖以及目的匹配过程中,设计了目的树构建算法以及目的匹配算法,对算法安全性进行分析。实验结果表明,PBAC和ABE相结合的访问控制方案在加解密运算上效率更高。 相似文献
13.
14.
简单介绍了按需路由协议AODV的基本知识,然后介绍其基本特点,指出AODV协议的不足之处,针对于AODV的这种不足,在AODV基础上提出一种改进的方案,最后通过使用NS2进行仿真实验,比较AODV和改进方案的性能,证明改进方案的性能优于AODV协议的性能. 相似文献
15.
针对基于角色的访问控制系统不能实现动态授权、细粒度授权的问题,将属性与RBAC(Role Based Access Control)相结合,提出基于属性和RBAC的访问控制模型.在此访问控制模型上设计了基于最小扰动的角色挖掘算法,通过属性授权规则完成角色权限细粒度分配和用户角色动态分配,使产生的角色结果与原系统的角色集合保持一致.为验证算法的准确率和有效性在不同数据集下进行实验评估,实验结果表明,算法产生角色的准确率和有效性有明显的提高. 相似文献
16.
针对传统属性基加密方案中单授权中心计算开销大以及安全性较差等问题,通过引入多个授权中心以及安全两方计算协议等技术,提出一种支持细粒度属性级撤销和用户级撤销的密文策略属性基加密方案。引入多个属性授权中心以颁发并更新属性版本秘钥,同时秘钥生成中心与云存储服务器之间进行安全两方计算等操作,生成并更新用户密钥,从而进行细粒度属性级撤销。在云存储服务器中,对用户列表中的用户唯一秘值及唯一身份值进行操作以实现用户级撤销,同时通过多个授权中心抵抗合谋攻击,并将部分计算工作外包给云端。分析结果表明,与基于AND、访问树和LSSS策略的方案相比,该方案有效增强了系统的安全功能,同时显著降低了系统的计算复杂度。 相似文献
17.
针对大数据集下文本分类算法在单机上训练和测试过程效率低下的问题,提出了基于Hadoop分布式平台的TFIDF文本分类算法,并给出了算法实现的具体流程。通过MapReduce编程模型实现了考虑到词在文档中位置的并行化TFIDF文本分类算法,并与传统串行算法进行了对比,同时在单机和集群模式下进行了实验。实验表明,使用并行化的TFIDF文本分类算法可实现对海量数据的高速有效分类,并使算法性能得到优化。 相似文献
18.
直接将密文属性基加密(CP-ABE)运用于云环境中,将造成云访问控制的安全和计算开销问题。为此,提出一种支持多授权中心的属性撤销方案(RMCP-ABE),通过采用逻辑二叉树和每属性代理重加密等方法,保证了属性撤销过程中的安全性,属性撤销的即时性、灵活性和细粒度,降低了数据属主的计算开销。方案引入了多授权中心模型,避免授权中心被攻破或者合谋的威胁,并提高了运行效率。安全性和实验分析表明,该算法安全性与传统CP-ABE算法一致,同时与其他属性撤销方案相比开销更低。 相似文献
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通过调整一段转化炉的引风机、鼓风机转速,减少因负压造成的漏风量及鼓风机的供风量,降低烟气中的过剩空气。排查了一段转化炉的漏风点,进行整改以减少漏风量。通过优化调整提高了一段转化炉的热效率,降低了能耗。 相似文献