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基于多机构属性加密的云数据确定性删除方案

计算机技术与发展 2024年第1期34卷 91-98页

作者：江艳惠胡学先陈越郝增航郑州大学网络空间安全学院河南郑州450002 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学河南郑州450001

云存储服务的使用越来越普遍,但是将大量数据存储在第三方云服务器中,给用户带来便利的同时也提出了更高的安全要求。由于云存储服务是半可信的,使得如何确定性删除云存储数据成为需要解决的问题。目前,云存储数据的确定性删除的相关研... 详细信息

云存储服务的使用越来越普遍,但是将大量数据存储在第三方云服务器中,给用户带来便利的同时也提出了更高的安全要求。由于云存储服务是半可信的,使得如何确定性删除云存储数据成为需要解决的问题。目前,云存储数据的确定性删除的相关研究大多基于单机构管理属性的属性基加密,该类方案虽然满足云数据的细粒度访问控制,但容易引起单点故障等问题。因此,提出一种基于多机构属性基加密的云存储数据确定性删除方案。将多机构属性基加密应用于该方案,不仅支持有多个机构管理属性时对云存储数据的安全删除,并实现了云数据的细粒度访问。此外,该方案通过利用策略隐藏保护存储在云服务器中的访问策略的隐私。最后,通过撤销属性改变密文实现云数据删除,并通过区块链存储删除证明实现删除结果公开可验证和责任可追溯。实验仿真和对比分析表明,该方案在云存储数据删除方面具有较高的安全性,为云储存数据的删除提供一种实用方案。

关键词：云存储确定性删除多机构属性基加密区块链策略隐藏

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支持陷门撤销和编辑次数限制的可编辑区块链

通信学报 2023年第7期44卷 100-113页

作者：陈越郝增航魏江宏胡学先杨冬梅信息工程大学数据与目标工程学院河南郑州450001

针对已有支持陷门撤销的可编辑区块链方案虽可撤销陷门持有者的编辑权限,但不能限制利用陷门进行编辑的次数,存在编辑权限管理不够精细的问题,提出了编辑次数限制的变色龙哈希函数,并基于此给出了一个新的可编辑区块链方案。具体而言,... 详细信息

针对已有支持陷门撤销的可编辑区块链方案虽可撤销陷门持有者的编辑权限,但不能限制利用陷门进行编辑的次数,存在编辑权限管理不够精细的问题,提出了编辑次数限制的变色龙哈希函数,并基于此给出了一个新的可编辑区块链方案。具体而言,所构造的方案包含主陷门和从陷门以及所生成的见证,其中,从陷门用于编辑数据,主陷门用于撤销从陷门,以达到撤销编辑权限的目的,而见证可将从陷门的编辑次数严格限制为一次。所提方案在标准的困难性问题假设下被证明是安全的。理论分析和仿真实验表明,与已有支持陷门撤销的方案相比,所提方案在安全性方面具有优势,且额外引入的计算开销较小,具有一定的实用性。

关键词：可编辑区块链变色龙哈希陷门撤销限制编辑

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基于联邦随机森林的船舶AIS轨迹分类算法

信息网络安全 2022年第4期22卷 67-76页

作者：吕国华胡学先杨明徐敏战略支援部队信息工程大学郑州450001 锦州医科大学锦州121000

为了提升船舶AIS轨迹数据的分类效果、实现多权属数据安全联合数据挖掘,文章提出一种基于联邦随机森林的船舶AIS轨迹分类算法,利用BCP同态加密算法构造平均隐私保护协议,解决联邦学习中多参与方安全协同训练决策树问题。文章通过分析船... 详细信息

为了提升船舶AIS轨迹数据的分类效果、实现多权属数据安全联合数据挖掘,文章提出一种基于联邦随机森林的船舶AIS轨迹分类算法,利用BCP同态加密算法构造平均隐私保护协议,解决联邦学习中多参与方安全协同训练决策树问题。文章通过分析船舶AIS轨迹数据提取最优轨迹特征,并使用相应的特征向量作为联邦学习模型的输入,实现对渔船、客船、货船和油轮4类典型船舶的联邦分类。从准确性和有效性两方面进一步进行验证,结果表明该算法能够在保证数据隐私安全的前提下实现良好的分类效果,降低了参与方客户端的计算开销,实现多权属数据安全联合数据挖掘。同时,此研究成果可应用于船舶航迹模式识别和航迹分析预测等领域。

关键词：联邦学习 AIS轨迹随机森林同态加密

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一种局部遮挡人脸识别的对抗样本生成方法

计算机研究与发展 2023年第9期60卷 2067-2079页

作者：张万里陈越杨奎武张田胡学先战略支援部队信息工程大学郑州450001

基于对抗样本开展对抗训练目前已成为提升模型鲁棒性、安全性的重要手段.新冠疫情使得佩戴口罩成为常态,遮挡人脸识别成为现实需要.针对当前缺乏遮挡人脸识别对抗样本生成方法的问题,提出了一种自适应对抗样本生成方法——AOA(adversari... 详细信息

基于对抗样本开展对抗训练目前已成为提升模型鲁棒性、安全性的重要手段.新冠疫情使得佩戴口罩成为常态,遮挡人脸识别成为现实需要.针对当前缺乏遮挡人脸识别对抗样本生成方法的问题,提出了一种自适应对抗样本生成方法——AOA(adversarial examples against occluded faces recognition based on adaptive method).首先,根据目标模型调整对抗样本生成策略,并根据输入人脸自动调整干扰区域.其次,通过将扰动集中在对识别影响更大的区域,结合集成模型和高斯滤波,在局部特征增强的虹软、百度人脸识别上实现了黑盒攻击.最后,结合动态掩码和动态扰动乘数避免了攻击过程中的冗余计算,并保证了攻击的可持续性,生成的扰动使得人脸修复遮挡识别模型错误分割遮挡区域,进而降低模型的识别准确率.设计实现了人脸修复遮挡识别模型Arc-UFI.实验表明,AOA能够实现针对局部特征增强和人脸修复的遮挡人脸识别的有效攻击.此外,AOA可为模型安全对抗训练提供有益支撑.

关键词：深度学习神经网络对抗样本遮挡人脸识别人脸修复

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基于多层次区块链的医疗数据共享模型

计算机应用研究 2022年第5期39卷 1307-1312,1318页

作者：刘扬胡学先周刚魏江宏郑州大学网络空间安全学院郑州450001 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学郑州450001

基于区块链的医疗数据共享能够有效地提升医疗数据的可信性,但是面临着链上存储容量有限、缺乏数据隐私保护等问题。针对这些问题,提出一个基于多层次区块链的医疗数据共享模型。对个人医疗数据进行加密后上传到链下的分布式存储中,并... 详细信息

基于区块链的医疗数据共享能够有效地提升医疗数据的可信性,但是面临着链上存储容量有限、缺乏数据隐私保护等问题。针对这些问题,提出一个基于多层次区块链的医疗数据共享模型。对个人医疗数据进行加密后上传到链下的分布式存储中,并将数据索引信息上传到链上,利用多层次区块链协同技术和链上链下混合存储方式提高存储效率;引入差分隐私保护联邦学习中模型参数提升数据的隐私安全。实验结果表明,相对于以太坊而言,该方案机构存储开销平均下降了60%左右,用户存储开销平均下降30%左右。

关键词：多层次区块链医疗数据共享分布式存储联邦学习

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基于格的三方口令认证密钥交换协议

电子与信息学报 2013年第6期35卷 1376-1381页

作者：叶茂胡学先刘文芬解放军信息工程大学郑州450002

为抵抗量子攻击,格理论被广泛应用于各种密码体制的设计。目前基于格的口令认证密钥交换协议(PAKE)都是针对两方设计的,不能满足大规模通信系统的应用需求。该文在Gorce-Katz两方PAKE框架基础上提出了一个基于格的三方PAKE协议,并在标... 详细信息

为抵抗量子攻击,格理论被广泛应用于各种密码体制的设计。目前基于格的口令认证密钥交换协议(PAKE)都是针对两方设计的,不能满足大规模通信系统的应用需求。该文在Gorce-Katz两方PAKE框架基础上提出了一个基于格的三方PAKE协议,并在标准模型下证明了其安全性,同时通过实现用户和服务器的显式双向认证达到了可抗不可测在线字典攻击。新协议是第1个基于格的三方PAKE协议,与通用构造相比,通信轮数少,并且能避免大数分解和离散对数易受量子攻击的弱点。

关键词：密钥交换口令认证格标准模型可证安全

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工业雷管输出检验方法的探讨

爆破器材 2003年第5期32卷 17-20页

作者：蒋荣光胡学先南京理工大学南京210094 安徽理工大学安徽232001

文章对雷管输出的检测方法进行试验和探讨 ,包括铅板试验、声级测量、水下爆炸和小爆炸容器中冲击波的测量等。提出建立检测雷管爆炸冲击波标准方法的建议。

关键词：雷管冲击波声级铅板试验

基于联邦学习的船舶AIS轨迹谱聚类算法研究

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计算机应用研究 2022年第1期39卷 70-74,89页

作者：吕国华胡学先张启慧魏江宏中国人民解放军战略支援部队信息工程大学郑州450001

如何实现数据的安全共享,促进多源数据的碰撞、融合是当前学术界和产业界共同面临的重要技术挑战之一,近年来,联邦学习作为应对这一挑战的新技术受到了广泛的关注,已在智慧医疗、智慧城市建设等领域得到应用,但是在充满潜力的轨迹数据... 详细信息

如何实现数据的安全共享,促进多源数据的碰撞、融合是当前学术界和产业界共同面临的重要技术挑战之一,近年来,联邦学习作为应对这一挑战的新技术受到了广泛的关注,已在智慧医疗、智慧城市建设等领域得到应用,但是在充满潜力的轨迹数据挖掘领域却鲜有研究。为了解决这个问题,提出一种安全的、分布式的基于联邦学习的谱聚类算法框架FSC(federated spectral clustering),并应用于船舶AIS(automatic identification system)轨迹数据谱聚类。该算法通过加密样本对齐技术和同态加密技术,在保证用户数据安全的前提下实现了多参与方联合训练机器学习模型。实验部分以合成数据和船舶AIS轨迹数据为样本,通过与其他聚类算法对比,验证算法具有良好的聚类性能;聚类结果能够准确提取水域船舶的主要航线,可为海事监管系统智能化提供技术支撑。

关键词：联邦学习谱聚类数据挖掘 AIS轨迹同态加密

基于主成分分析和函数机制的差分隐私线性回归算法

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计算机科学 2023年第8期50卷 342-351页

作者：李可佳胡学先陈越杨鸿健徐阳刘扬中国人民解放军战略支援部队信息工程大学郑州450001 郑州大学网络空间安全学院郑州450001

随着人工智能应用的不断落地以及隐私保护法律法规的持续出台,机器学习中的隐私保护问题已成为目前信息安全领域的一个研究热点。文中针对现有的差分隐私线性回归算法全局敏感度大、模型可用性较差的问题,基于高斯机制代替传统的Laplac... 详细信息

随着人工智能应用的不断落地以及隐私保护法律法规的持续出台,机器学习中的隐私保护问题已成为目前信息安全领域的一个研究热点。文中针对现有的差分隐私线性回归算法全局敏感度大、模型可用性较差的问题,基于高斯机制代替传统的Laplace机制,并通过在算法的两个主要阶段分别添加噪声的方法,提出了一种基于主成分分析和函数机制的差分隐私线性回归算法(PCAFM-DPLR)。首先,为了在降维的同时兼顾数据的隐私性,向原始数据集的协方差矩阵中注入高斯噪声,基于主成分分析得到具有差分隐私保护效果的低维数据集;其次,为防止模型训练过程中可能存在的隐私泄露,再向目标函数的展开多项式系数添加高斯噪声,并以扰动后的目标函数最小化为目标,求得最优模型参数。理论分析和实验结果表明,PCAFM-DPLR算法训练出的线性回归模型能够在有效保证隐私性的同时,具有良好的可用性。

关键词：差分隐私主成分分析函数机制线性回归高斯噪声