跨组织协同优化决策的隐私保护算法研究

发布时间：2017-11-02 22:00

  本文关键词：跨组织协同优化决策的隐私保护算法研究

  更多相关文章： 隐私信息 协同优化决策 安全多方计算 LP模型

【摘要】：在经济全球化的今天,随着信息技术的不断进步与市场竞争的加剧,现代企业与企业之间的竞争逐渐演变为供应链与供应链之间的竞争。供应链管理涉及信息流、物流和资金流三个方面,其中信息流在供应链的运作中起到核心协调和控制作用。信息共享是供应链协调网络的关键因素,能有效缓解供应链上的“牛鞭效应”,提高供应链的运作效率和整体竞争力。虽然信息共享能够为合作企业带来效益,但是由于合作企业之间的竞争及利益冲突,信息共享可能会(或者不得不)泄漏企业的机密信息,给企业本身带来负面影响。因此,在实际的生产活动中,供应链上的各企业很少愿意将本企业的相关信息拿出来与其它合作成员进行信息共享,这样难以实现整个供应链的全局最优。研究在不泄露参与协同优化决策的成员隐私信息的前提下,达成整个供应链的全局最优目标具有重要的理论意义和研究价值。如何在不泄露隐私信息的情况下实现企业或组织间的协同优化决策也是供应链管理中的重要难题。安全多方计算是解决此类问题的一种重要方法。安全多方计算主要是解决多个互不信任的参与方之间隐私保护的协同计算问题,同时在计算过程中保证了各参与方输入的独立性、计算结果的正确性以及数据的隐私性。本文在安全多方计算理论以及基本安全多方计算协议的基础上针对上述研究做了如下几项工作：(1)阐述安全多方计算理论、分布式优化以及隐私保护协同优化的研究现状,并论述本文的研究意义；(2)根据大量实际应用并不盲目追求零信息泄露,从实际应用出发,在保证一定安全性的同时,基于提高协议效率,设计了一组高效实用的基础协议；(3)针对水平分布的LP模型,提出来两种解决方法：基于矩阵随机转换的多方参与算法和防推断的安全两方算法。(4)在半诚实模型下,针对垂直分布的LP模型,设计出一组基于单纯形法的安全多方计算协议,同时证明和分析了该协议的正确性、安全性和复杂性。(5)针对任意分布的LP模型,提出了在半诚实模型下的一组基于Karmarkar的安全多方计算协议,同时证明和分析了该协议的正确性、安全性和复杂性。
【关键词】：隐私信息 协同优化决策 安全多方计算 LP模型
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP309
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-13
• 第一章 绪论13-27
• 1.1 研究背景13-17
• 1.1.1 协同生产13-14
• 1.1.2 协同物流14-15
• 1.1.3 协同调度15-17
• 1.2 国内外研究现状17-24
• 1.2.1 跨组织合作17-18
• 1.2.2 信息共享18-19
• 1.2.3 安全多方计算19-21
• 1.2.4 分布式/协同优化21
• 1.2.5 隐私保护协同优化21-24
• 1.3 研究内容和论文结构24-27
• 1.3.1 研究内容24-26
• 1.3.2 论文结构26-27
• 第二章 相关理论知识27-42
• 2.1 安全多方计算理论27-33
• 2.1.1 安全多方计算中的定义和模型27-29
• 2.1.2 多方计算的安全性定义29-30
• 2.1.3 SMC的密码学工具和基础协议30-33
• 2.2 线性规划33-38
• 2.2.1 LP模型的单纯形法34-36
• 2.2.2 LP模型的内点法36-38
• 2.2.3 LP模型的应用38
• 2.3 分布式优化模型38-41
• 2.3.1 数据分布38-40
• 2.3.2 分布式LP问题40-41
• 2.4 本章小结41-42
• 第三章 隐私信息水平分布LP模型协同优化算法42-57
• 3.1 问题的提出42-46
• 3.2 水平分布的LP隐私保护算法46-47
• 3.3 数值实验47
• 3.4 推理攻击47-49
• 3.5 防推理的安全两方算法49-56
• 3.5.1 解决方案49-55
• 3.5.2 安全性和计算复杂性55-56
• 3.6 本章小结56-57
• 第四章 隐私信息垂直水平分布LP模型协同优化算法57-63
• 4.1 问题的提出57-58
• 4.2 安全计算过程58-62
• 4.2.1 算例分析58-60
• 4.2.2 秘密数据比较协议60-62
• 4.3 本章小结62-63
• 第五章 隐私信息任意分布LP模型协同优化算法63-75
• 5.1 问题的提出63-65
• 5.2 合作计算介绍65
• 5.3 多方计算65-68
• 5.3.1 协议介绍65-66
• 5.3.2 安全性分析66
• 5.3.3 复杂度分析66-68
• 5.4 两方计算68-74
• 5.4.1 协议介绍69-70
• 5.4.2 安全性证明70-72
• 5.4.3 复杂度分析72-74
• 5.5 数值实验74
• 5.6 本章小结74-75
• 结论与展望75-77
• 参考文献77-86
• 攻读学位期间发表的论文86-88
• 致谢88

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李响;李为吉;柳长安;;一种基于几何分析的协同优化方法[J];机械工程学报;2010年07期

2 薛彩军,聂宏,邱清盈;分布式环境下结构动静态协同优化设计[J];应用科学学报;2005年03期

3 李海燕;马明旭;井元伟;柳锐;;一种具有全局稳定性的多学科协同优化方法[J];计算机集成制造系统;2009年12期

4 李海燕;马明旭;井元伟;;基于非支配排序遗传算法的的多学科鲁棒协同优化方法[J];控制理论与应用;2011年04期

5 刘涛;梁春华;;一种求解生产-配送问题的协同优化方法[J];哈尔滨理工大学学报;2013年01期

6 魏锋涛;宋俐;李言;石坤;;改进的多学科协同优化方法[J];计算机集成制造系统;2013年09期

7 董飞;仇勇;郑英;陈康;;TD-SCDMA/TD-LTE协同优化方法研究[J];电信工程技术与标准化;2014年02期

8 薛彩军,邱清盈,丁宁;基于本体论的结构静动态协同优化系统[J];机床与液压;2002年06期

9 邱清盈;冯培恩;潘双夏;武建伟;;复杂机械协同优化设计的规划策略研究[J];计算机集成制造系统;2006年11期

10 胡成玉;吴湘宁;王永骥;;基于种群熵的多粒子群协同优化[J];计算机应用研究;2008年12期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 邱清盈;冯培恩;武建伟;;分布式三层次协同优化系统的研究[A];面向制造业的自动化与信息化技术创新设计的基础技术——2001年中国机械工程学会年会暨第九届全国特种加工学术年会论文集[C];2001年

2 张桓铭;肖田元;范文慧;郜震霄;赵洪兵;;协同优化建模方法研究与实现[A];第十届中国科协年会论文集（一）[C];2008年

3 吴俊;胡晖;钟永新;;基于云优化技术的3G网协同优化应用研究[A];第九届中国通信学会学术年会论文集[C];2012年

4 邱志平;;基于协同优化方法的非概率可靠性优化设计[A];中国力学学会学术大会'2009论文摘要集[C];2009年

5 李兵;郝勇生;彭兴;殷捷;王建勇;;钢铁企业多能源协同优化模型研究[A];全国冶金自动化信息网2014年会论文集[C];2014年

6 夏凉;朱继宏;张卫红;;提高组件系统布局协同优化设计效率的新策略[A];中国计算力学大会'2010（CCCM2010）暨第八届南方计算力学学术会议（SCCM8）论文集[C];2010年

7 陈秋莲;李陶深;黄毅然;;基于协同优化方法的分布式协同演化系统的设计与实现[A];广西计算机学会2006年年会论文集[C];2006年

8 杨军刚;张卫红;朱继宏;;压力载荷下的结构拓扑—形状协同优化[A];中国力学学会学术大会'2009论文摘要集[C];2009年

9 李一飞;陈s叛，

本文编号：1133322