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针对云环境中用户敏感信息的保护,提出一种支持隐私保护的多机构属性基加密(attribute based encryption, ABE)方案.该方案采用半策略隐藏方式,将属性分为属性名和属性值2部分,通过对用户的属性值进行隐藏,实现对用户的隐私保护,避免用户的具体属性值泄露给其他任何第三方.另外,加密时仅对与访问策略相关的属性名进行加密,而不是对系统所有属性进行加密,改变了已有的隐私保护属性基加密方式,大大减短了密文长度.方案的安全性依赖于DBDH假设,并且在标准模型下满足自适应选择明文攻击安全.同时,通过与其他方案的对比,方案计算代价和存储代价都有明显优势,尤其是密文长度仅与访问策略设置的属性相关,更加适用于实际应用中用户属性规模远远小于系统属性规模的情况. 相似文献
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传统的相似度计算方法通过评分信息得出用户之间的相关关系,这些方法仅仅从用户评价信息考虑用户之间的相似度,使计算结果过于片面,在稀疏数据集中受较大影响,导致推荐结果的准确性有所降低。针对一般的协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏性问题,通过引入用户相似度权重系数,将Pearson相关系数进行加权处理后与Jaccard相似性方法相结合,提出一种新的计算方案,改进算法考虑了用户对共同评分项目所占的比率和用户对项目的评分取值大小,优化了协同过滤算法中相似度量的关键性能。在MovieLens和Book-Crossing两个公共数据集中进行试验,结果表明,改进算法使平均绝对误差值最大程度上降低了5. 2%,从而有效降低稀疏数据集对推荐结果的影响,显著提升了推荐系统的准确度。 相似文献
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为了有效保障外包数据的安全性,满足用户高效检索储存在云中的数据。提出一种基于同态加密的云存储全文检索方案。该方案以整数向量加密技术为基础,建立向量空间模型,进而在密文下计算检索向量与文档向量的余弦相似度,进行检索。方案利用加密算法的同态性,在上传文件,检索以及下载文件的整个过程中,云服务器均无法获取明文数据,方案可进行多关键词检索。在第三方不可信云存储场景中具有准确和更高的检索效率,方案描述简单,保证了用户数据的机密性,在实际场景中具有良好的应用。 相似文献
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基于信息熵的信息安全风险分析模型 总被引:8,自引:0,他引:8
为解决信息系统风险分析过程中不确定信息难以量化分析的问题,用信息熵度量信息系统风险。引入信息熵风险分析算法, 采用定性分析与定量计算相结合,构建一种信息系统风险分析模型,并以实例分析与验证基于此模型的风险分析方法。仿真结果表明,该方法是一种有效的风险分析算法,较准确地反映了信息系统的风险状况,为信息系统风险分析提供了一种新的思路。 相似文献
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随机性检测是研究密码算法基础理论的重要内容。为了有效测试与鉴别物联网系统中Zigbee协议采用密码算法的安全性,本文结合Zigbee网络的特点,在二元矩阵秩检验的基础上对测试方式进行了合理的组织与划分,提出基于矩阵概率检验的Zigbee随机性检测方法,解决了二元矩阵秩检验单纯从线性相关性判断随机序列的片面性,并能有效地判断Zigbee协议是否实施了加密机制以及加密强度。仿真结果表明,该算法具有误差较小、可靠性高等特点,检测结果更具说服力,为物联网系统的信息安全测评提供理论和实践指导。 相似文献
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In order to support fine-grained attribute revocation in data outsourcing systems,an attribute-based encryption scheme with efficient revocation in indirect revocation model was proposed.The model of ABE supporting attribute revocation was given,and a concrete scheme was constructed which proved its security under the standard model.Compared to the existing related schemes,the size of ciphertext and private/secret key is reduced,and the new scheme achieves fine-grained and immediate attribute revocation which is more suitable for the practical applications. 相似文献