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提出一种在可重构网络体系下的聚合组播机制. 采用网络编码技术可提高组播通信的传输性能,在保障聚合组播能减少路由状态、提高可扩展性的前提下,减少聚合组播的带宽浪费. 利用可重构网络的逻辑上集中控制和全局网络拓扑视角,优化网络编码与聚合组播算法. 通过随机网络拓扑模型下的性能仿真实验分析,与传统的聚合组播相比,该机制可在组播状态和带宽浪费之间达到较好的均衡. 相似文献
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属性加密在实现云数据细粒度安全共享方面具有较大优势.由于云存储中用户访问权限动态变化,当属性或用户私钥撤销时,数据重加密是保证密文前向安全性的有效方法,但相应的计算开销及数据上传下载的通信开销过大.针对上述问题,提出一种支持用户权限动态变更的可更新属性加密方案(updatable attribute-based encryption scheme supporting dynamic change of user rights, SDCUR-UABE).通过在密文策略属性加密中构造属性及用户版本密钥,在撤销用户属性时只需更新用户私钥对应的转换密钥构件;撤销系统属性时需要更新属性版本密钥来实现对密文密钥部分构件的可替换更新;撤销用户私钥时只需更新用户版本密钥.由此避免了基于数据重加密实现密文更新带来的巨大计算开销及通信开销.此外,在方案构造中利用密钥分割实现数据解密外包来降低用户的解密开销.理论分析及实验验证表明:在保证密文前向安全性的前提下,该方案能够有效解决云存储系统中用户权限动态变更时密文更新的计算效率与通信开销问题,同时减轻了用户解密的计算量. 相似文献
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由于云存储密文的静态性特征,密钥泄露成为影响存储数据安全性的重要因素.数据重加密是应对密钥泄露的有效手段,但相应的计算开销以及上传下载的通信开销增加了用户和存储系统的负担.此外,对基于分布式编码的数据存储而言,密文更新需要在解密密文的基础上进行,密文合并过程同样增加了系统的通信及计算开销.针对上述问题,提出一种云环境下支持可更新加密的分布式数据编码存储方案(distributed data encoding storage scheme supporting updatable encryption, DDES-UE).通过利用密钥同态伪随机函数构造可更新加密方案,可避免密文更新的计算与通信开销过大问题;基于密文分割与改进FMSR编码实现数据分布式存储,保证存储数据的高可用性和各存储节点的直接数据更新.安全性证明及性能分析表明:提出的方案在保证数据存储安全性的同时,能够支持部分存储节点损坏时安全高效的数据可恢复性以及解密数据的完整性验证.与传统的数据重加密相比,DDES-UE能够避免数据重加密及数据上传、下载、解码、合并带来的计算和通信开销,对于构建支持直接数据更新的安全高效云存储系统有重要意义.此外,周期性密钥更新可有效增加攻击者通过获取密钥破解密文的时间成本,从而增强了系统的主动安全防御能力. 相似文献
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物联网异构终端数量大、结构简单、安全防护能力弱,容易成为攻击目标。针对传统风险评估方法处理不断变化的大量风险因素时,评估机制建立困难,评估效率不高的问题,文章提出基于改进卷积自动编码器的物联网终端风险评估模型(Lightweight Convolutional Autoencoder Combined with Fully Connected Layers and Classifier Model,LCAE-FC)。将更轻量化卷积自动编码器与分类器结合构建模型,使高维特征学习与逐阶降维输出评估概率值一体化;编码器引入深度可分离卷积,每个通道学习广义行为特征内部结构;每个输出特征均进行平均池化,最大限度保留风险信息;全连接层与分类器结合将高维特征抽象后阶梯式降维输出风险概率值。N-BaIoT数据集上的实验结果显示,文章所提模型精确度和F1值均高达99.3%以上,相较传统的CAE、Bi-LSTM和SAE-SBR模型,性能更优。 相似文献
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