检索结果-南通市图书馆

基于群签名和同态加密的联盟链双重隐私保护方法

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计算机研究与发展 2022年第1期59卷 172-181页

作者：刁一晴叶阿勇张娇美邓慧娜张强程保容福建师范大学数学与信息学院福州350117 福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学) 福州350117

区块链账本公开,以实现交易的溯源与可验证,但账本的透明使得区块链用户的隐私成为一个亟待解决的问题.为了解决联盟链交易中的交易金额和身份的隐私暴露问题,提出了基于群签名和同态加密的联盟链双隐私保护方法,在满足交易溯源和可验... 详细信息

区块链账本公开,以实现交易的溯源与可验证,但账本的透明使得区块链用户的隐私成为一个亟待解决的问题.为了解决联盟链交易中的交易金额和身份的隐私暴露问题,提出了基于群签名和同态加密的联盟链双隐私保护方法,在满足交易溯源和可验证的前提下,实现收付款者身份和交易金额的隐私保护.将群签名中群的概念与联盟链恰当结合,并提出一种部分身份匿名的概念,使方案能够满足对其他交易节点匿名,同时确保主要节点可验证.并利用Paillier同态加密的加同态性质验证交易的合法性,保护交易金额的隐私.提出主要节点的4步验证方法,通过对群签名、账户所属权和交易金额合法性的验证,实现主要节点对交易合法性的监管.通过分析,该方案可以抵抗篡改攻击和公钥替换攻击,且交易合法性验证合理,最后,通过与其他方案的对比分析,该方案的计算开销是合理的.

关键词：联盟链身份隐私交易金额隐私群签名 Paillier同态加密

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最优聚类的k-匿名数据隐私保护机制

计算机研究与发展 2022年第7期59卷 1625-1635页

作者：张强叶阿勇叶帼华邓慧娜陈爱民福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学) 福州350117

基于聚类的k-匿名机制是共享数据脱敏的主要方法,它能有效防范针对隐私信息的背景攻击和链接攻击。然而,现有方案都是通过寻找最优k-等价集来平衡隐私性与可用性.从全局看,k-等价集并不一定是满足k-匿名的最优等价集,隐私机制的可用性... 详细信息

基于聚类的k-匿名机制是共享数据脱敏的主要方法,它能有效防范针对隐私信息的背景攻击和链接攻击。然而,现有方案都是通过寻找最优k-等价集来平衡隐私性与可用性.从全局看,k-等价集并不一定是满足k-匿名的最优等价集,隐私机制的可用性最优化问题仍然未得到解决.针对上述问题,提出一种基于最优聚类的k-匿名隐私保护机制.通过建立数据距离与信息损失间的函数关系,将k-匿名机制的最优化问题转化为数据集的最优聚类问题;然后利用贪婪算法和二分机制,寻找满足k-匿名约束条件的最优聚类,从而实现k-匿名模型的可用性最优化;最后给出了问题求解的理论证明和实验分析.实验结果表明该机制能最大程度减少聚类匿名的信息损失,并且在运行时间方面是可行有效的.

关键词：隐私保护 k-匿名聚类优化信息损失数据发布

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高精度可扩展的密态隐私保护语音分类

计算机科学与探索 2024年

作者：王雷蕾宋考张媛媛毕仁万熊金波福建省网络安全与密码技术重点实验室福建师范大学福建师范大学计算机与网络空间安全学院

为解决现有全同态加密技术在语音分类任务中计算效率和分类准确率均较低的挑战，提出一种高精度可扩展的密态隐私保护语音分类PPSC方案。首先，设计基于CKKS全同态加密技术两方服务器协同的安全乘法协议，因避免使用昂贵的自举操作，可... 详细信息

为解决现有全同态加密技术在语音分类任务中计算效率和分类准确率均较低的挑战，提出一种高精度可扩展的密态隐私保护语音分类PPSC方案。首先，设计基于CKKS全同态加密技术两方服务器协同的安全乘法协议，因避免使用昂贵的自举操作，可有效提升深层次密文乘法的计算效率，从而使得方案可扩展到更深层次的神经网络；基于上述架构设计安全指数、安全倒数以及安全比较等安全非多项式协议，相较于多项式近似拟合非多项式运算的方法，在提高计算精度的同时，降低了计算开销。其次，安全实现卷积层、ReLU层、平均池化层、全连接层、Softmax层等PPSC方案的基本模块，确保语音数据、语音模型和中间计算结果的隐私性。最后，从有效性和安全性等维度对PPSC方案进行了详尽的理论分析，证明安全乘法协议在更深层次的乘法运算中具有更高的运算效率。在Speech Command Database语音数据集上的实验结果表明，PPSC方案可以在保护数据和模型参数隐私的情况下实现有效的语音分类，其准确率相比于HEKWS方案提高3.57%。

关键词：全同态加密隐私保护两方协同语音分类安全计算协议

基于脆弱指纹的深度神经网络模型完整性验证框架

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计算机应用 2024年

作者：林翔金彪尤玮婧姚志强熊金波福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学)

预训练模型容易受到外部敌手实施的模型微调和模型剪枝等攻击，导致它的完整性被破坏。针对这一问题，提出一种针对黑盒模型的脆弱指纹框架FFWAS(Fragile Fingerprint With Adversarial Samples)。首先，提出一种无先验知识的模型复制... 详细信息

预训练模型容易受到外部敌手实施的模型微调和模型剪枝等攻击，导致它的完整性被破坏。针对这一问题，提出一种针对黑盒模型的脆弱指纹框架FFWAS(Fragile Fingerprint With Adversarial Samples)。首先，提出一种无先验知识的模型复制框架，FFWAS为每一位用户创建独立的模型副本；其次，利用黑盒方法在模型边界放置脆弱指纹触发集。若模型发生修改，边界发生变化，触发集将被错误分类；最后，用户借助模型副本上的脆弱指纹触发集对模型的完整性进行验证。若触发集识别率低于预设阈值，则意味着模型完整性已被破坏。基于MINST和CIFAR10两种公开数据集对FFWAS的有效性和脆弱性进行实验分析。实验结果表明，在微调和剪枝攻击下，FFWAS的指纹识别率相较于完整模型均明显下降并低于设定阈值。与基于模型唯一性和脆弱签名的深度神经网络认证框架（DeepAuth）相比，FFWAS的触发集与原始样本的相似性分别提高约21%和15%，具有更好的隐蔽性。

关键词：神经网络预训练模型脆弱指纹模型完整性黑盒模型

支持即时属性间接撤销和用户追踪的CP-ABE方案

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小型微型计算机系统 2023年

作者：张小梅陈建伟谢金宏王姝妤福建师范大学福建省网络安全与密码技术重点实验室福建师范大学计算机与网络空间安全学院

针对传统密文策略的属性基加密(CP-ABE)方案中存在非即时的属性撤销以及不可靠的恶意用户追踪问题，提出了一种支持高效的属性间接撤销和白盒追踪的细粒度CP-ABE方案。首先，以有序二元决策图作为访问控制结构，基于椭圆曲线加密算法设... 详细信息

针对传统密文策略的属性基加密(CP-ABE)方案中存在非即时的属性撤销以及不可靠的恶意用户追踪问题，提出了一种支持高效的属性间接撤销和白盒追踪的细粒度CP-ABE方案。首先，以有序二元决策图作为访问控制结构，基于椭圆曲线加密算法设计密文策略的属性基加密方案，并将变色龙哈希算法集成到区块链中，实现即时属性间接撤销。进一步，将关联用户身份ID和密钥的参数存储在追踪列表中，构建新的追踪算法，并将追踪列表上传至区块链，确保恶意用户无法抵赖其非法行为。特别地，采用云服务器存储不变密文和区块链存储策略密文这一双重密文存储模式，有效实现数据存储和用户细粒度访问控制管理之间的解耦。安全性分析证明所提方案在IND-CPA安全模型下是安全的，并能够抗合谋攻击；性能分析表明所提方案相比于其他方案在计算性能上更适合资源受限的终端设备。

关键词：云计算属性基加密属性撤销用户追踪有序二元决策图

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背景知识增强的多特征融合谣言检测方法

小型微型计算机系统 2024年

作者：林兴澎李家印徐瑞阳许力福建省网络安全与密码技术重点实验室福建师范大学计算机与网络空间安全学院

在线社交媒体的普及为人们通信带来便利，但也为谣言滋生创造条件，设计高效的谣言检测方法能保护人民财产和维持社会稳定。已有方法主要集中在利用谣言传播中的丰富信息来检测谣言，这些方法在长期谣言检测具有优越性能，但应对早期谣... 详细信息

在线社交媒体的普及为人们通信带来便利，但也为谣言滋生创造条件，设计高效的谣言检测方法能保护人民财产和维持社会稳定。已有方法主要集中在利用谣言传播中的丰富信息来检测谣言，这些方法在长期谣言检测具有优越性能，但应对早期谣言检测的效果不佳。针对这些方法无法在谣言传播早期获得丰富信息的问题，本文提出了一种背景知识增强的多特征融合谣言检测方法来提高早期谣言检测性能。首先，从知识图谱和维基百科中挖掘谣言背景知识并建立知识关联图来补充源推文的语义信息；其次，为了解决现有方法难以学习具有不同差异性噪声的谣言传播表示的问题，本文设计了一种基于加性注意力和点积注意力的图神经网络结构对谣言进行插值学习；最后，将知识关联图、谣言传播-扩散图以及社交图的表示进行结合，构建出具有多通道输入的谣言检测器架构，从而实现早期谣言的精准分类。实验结果表明，本文方法在3个公开数据集上的准确率分别达到了87.3、90.4%和87.0%，与其它对比方法相比，具有更高的早期谣言检测准确率和长期谣言检测准确率。

关键词：社交媒体谣言检测图神经网络知识图谱

基于SGX的车联网路况监测安全数据处理框架

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计算机应用 2022年

作者：冯睿琪王雷蕾林翔熊金波福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建师范大学福建省网络安全与密码技术重点实验室

车联网路况监测需对用户隐私数据进行传输、存储与分析等处理，因而保障隐私数据安全尤为重要，但传统的安全解决方案难以同时保障实时计算与数据安全。针对上述问题，设计初始化协议与定期报告协议等一系列安全协议，构建基于软件防护...

车联网路况监测需对用户隐私数据进行传输、存储与分析等处理，因而保障隐私数据安全尤为重要，但传统的安全解决方案难以同时保障实时计算与数据安全。针对上述问题，设计初始化协议与定期报告协议等一系列安全协议，构建基于软件防护扩展（SGX）技术的车联网路况监测安全数据处理框架（SDPF）。SDPF利用可信硬件在路侧单元内实现隐私数据的明文计算，通过安全协议和回合加密方案保证框架的高效运行与隐私保护。安全性分析表明，SDPF可抵御窃听、篡改、重放、假冒、回滚等攻击；实验结果表明，SDPF的各项计算操作均为毫秒级，单车辆的所有数据处理开销低于1 ms。与基于雾计算的PFCF和基于同态加密的PPVF相比，SDPF安全设计更加全面，单词会话消息长度减少90%以上，计算时间减少33%以上。

关键词：

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开放环境多分布特性的局部敏感哈希检索方法

软件学报 2022年第4期33卷 1200-1217页

作者：张仕赖会霞肖如良潘淼鑫张路路陈伟林福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117 数字福建环境监测物联网实验室(福建师范大学) 福建福州350117 福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学) 福建福州350117

基于局部敏感哈希的检索方法能够较好地解决高维大规模数据的近似近邻检索问题.但在开放环境下针对多种分布特性时,迄今尚未有令人满意的解决方案.利用Laplacian算子对数据分布剧烈变化敏感的特性,提出一种具有全局性、适用于开放环境... 详细信息

基于局部敏感哈希的检索方法能够较好地解决高维大规模数据的近似近邻检索问题.但在开放环境下针对多种分布特性时,迄今尚未有令人满意的解决方案.利用Laplacian算子对数据分布剧烈变化敏感的特性,提出一种具有全局性、适用于开放环境下多种分布特性的基于Laplacian算子的局部敏感哈希搜索方法(LPLSH).该方法把Laplacian算子应用于数据投影的概率密度分布,找到数据投影分布的剧烈变化位置作为超平面的偏移量.从理论上证明了精简维度的哈希函数能够保持局部敏感性及低投影密度区间分割的有效性,分析了利用Laplacian算子计算的二阶导数对超平面偏移量设置的指导意义.与其他8种方法对比,LPLSH算法的F1值是其他方法最优值的0.8倍-5倍,耗费时间也大幅减少.通过对具有多种分布特性数据集上的实验验证,结果表明:LPLSH方法能够同时兼顾效率、精度和召回率,可满足开放环境下多分布特性的大规模高维检索的鲁棒性需求.

关键词：开放环境近似近邻检索数据多分布特性局部敏感哈希数据检索

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面向物联网的轻量级可验证群组认证方案

电子学报 2022年第4期50卷 990-1001页

作者：陈书仪刘亚丽林昌露李涛董永权江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 福建师范大学福建省网络安全与密码技术重点实验室福建福州350007 河南省网络密码技术重点实验室河南郑州450001

随着物联网应用的广泛扩展,越来越多的物联网设备出现在人们的日常生活中,包括智能电表、智能家居、智能穿戴等.它们在带给人民生活便利的同时,由于物联网设备通过无线开放信道进行交互,造成诸多安全和隐私问题的出现.身份认证是解决物... 详细信息

随着物联网应用的广泛扩展,越来越多的物联网设备出现在人们的日常生活中,包括智能电表、智能家居、智能穿戴等.它们在带给人民生活便利的同时,由于物联网设备通过无线开放信道进行交互,造成诸多安全和隐私问题的出现.身份认证是解决物联网安全和隐私问题的关键技术之一.传统的点对点认证方案没有考虑到物联网海量节点和节点资源受限的情况,而群组认证是一种一次验证一组成员身份的认证技术,为物联网节点的身份认证提供了新的思路.然而,现有适用于物联网场景的群组认证方案存在安全隐患,无法抵抗伪造、重放等恶意攻击并且无法防止群组管理者对组成员的欺骗.本文利用可验证秘密共享技术设计了一种适用于物联网场景的轻量级可验证群组认证方案以抵抗群组管理者的欺骗行为.另外,在物联网场景下,节点可能会动态地加入和撤出网络,针对这种情况,本文在可验证群组认证方案的基础上设计密钥更新环节以更新组成员的权限.安全性分析表明,本文方案满足正确性、机密性,能够抵抗重放、伪造、冒充等恶意攻击.性能分析和实验仿真表明,与现有典型的物联网群组认证方案相比,本文方案在保证安全性的同时降低了组成员的计算代价.

关键词：群组认证物联网轻量级可验证秘密共享动态群组