检索结果-南通市图书馆

信息网络安全 2024年第6期24卷 817-830页

作者：李增鹏王思旸王梅泉城实验室济南250103 山东大学网络空间安全学院青岛266237

随着移动计算和物联网等新兴技术的飞速发展,基于位置的服务(Location Based Service,LBS)在人们日常生活中扮演着愈发重要的角色。许多应用(如移动交友)通过LBS获取、收集用户的精确位置,并通过执行距离计算来实现近距离用户发现等功... 详细信息

随着移动计算和物联网等新兴技术的飞速发展,基于位置的服务(Location Based Service,LBS)在人们日常生活中扮演着愈发重要的角色。许多应用(如移动交友)通过LBS获取、收集用户的精确位置,并通过执行距离计算来实现近距离用户发现等功能。然而,LBS在为用户带来便利的同时,也使其面临着泄露隐私位置信息的风险。目前,大多数LBS应用均以明文形式记录用户精确位置,极易泄露用户的位置和移动模式等信息。此外,现有的能够保护用户隐私位置数据的研究工作存在一些缺陷,如通信开销高、通信时间长或计算安全性不足等。因此,文章提出一种保护用户位置隐私的高效近邻检测方法,该方法基于B/FV(Brakerski/Fan-Vercauteren)同态加密构造优化的圆范围内的隐私保护近邻检测协议。与现有的工作相比,文章方案使用基于格的加密,且具有较优的通信性能。此外,文章实现了基于B/FV同态加密的方案原型系统,并给出在具有高隐私保护要求和低算术速度限制的场景中的潜在应用,通过对该原型系统的实验结果表明,该方案在实际部署应用中具有广阔的应用前景。

关键词：基于位置的服务隐私保护近邻检测同态加密基于格的加密

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基于BRLWE的物联网后量子加密技术研究

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网络与信息安全学报 2022年第5期8卷 140-149页

作者：高艺恬陈立全屠天扬高原陈芊叶东南大学网络空间安全学院江苏南京210096

随着量子计算机的发展,现有的公钥加密体系无法保障物联网通信的安全性。后量子加密算法所基于的数学难题目前还不能被量子计算机攻破,因此具备良好的抗量子安全性,尤其是基于格的公钥密码体制,有望成为下一代公钥加密体系的主流。然而... 详细信息

随着量子计算机的发展,现有的公钥加密体系无法保障物联网通信的安全性。后量子加密算法所基于的数学难题目前还不能被量子计算机攻破,因此具备良好的抗量子安全性,尤其是基于格的公钥密码体制,有望成为下一代公钥加密体系的主流。然而,后量子加密算法存在计算量大、存储空间大等问题,如果将其直接应用于物联网终端的轻量级设备中,会降低物联网环境的通信效率。为了更好地保护物联网通信安全,保障物联网通信效率,提出了Sym-BRLWE(symmetrical binary RLWE)后量子加密算法。该算法在基于二进制环上容错学习(BRLWE,binary ring-learning with errors)问题的加密算法的基础上,改进了离散均匀分布上的随机数选取方式和多项式乘法的计算方式,从而满足物联网通信的效率要求,增加了加密安全性防护性措施以保证算法在取得高效率的同时具有高安全性,更加适应于物联网轻量设备。安全性分析表明,Sym-BRLWE加密算法具有高安全性,从理论上能够抵抗格攻击、时序攻击、简单能量分析和差分能量分析;仿真实验结果表明,Sym-BRLWE加密算法具有通信效率高的优势,加密解密效率高且密钥尺寸小,在模拟8 bit微型设备的二进制运算环境下,选择140 bit的抗量子安全级别参数时,相较于其他已有的基于BRLWE的加密算法,同等加密条件下Sym-BRLWE加密算法能够在加密总时间上减少30%~40%。

关键词：后量子密码物联网公钥加密基于格的加密环上容错学习问题

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一种基于格的隐私保护聚类数据挖掘方法

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软件学报 2017年第9期28卷 2293-2308页

作者：崔一辉宋伟王占兵史成良程芳权软件工程国家重点实验室(武汉大学) 湖北武汉430072 武汉大学计算机学院湖北武汉430072

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问题,而隐私保护数据分析的相关研究还比较少.但是如... 详细信息

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问题,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.提出了一种云计算环境下基于格的隐私保护数据挖掘方法,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给云服务提供商,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,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,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.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,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计算效率.

关键词：数据挖掘隐私保护隐私保护的数据挖掘基于格的加密

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