面向云平台的大规模矩阵运算的安全外包研究

发布时间：2017-08-20 06:35

  本文关键词：面向云平台的大规模矩阵运算的安全外包研究

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【摘要】：大数据使得计算任务变得更加复杂(如更复杂的数据挖掘、统计和科学计算等),资源消耗和计算开销也因此不断增大。基于云计算平台的服务外包模式—云计算外包(用户将数据和计算任务外包给云服务提供商获取返回运算结果)应运而生。矩阵运算广泛地应用于科学计算、图像加密、3D图像处理等中,典型的矩阵运算云外包成为科学计算云外包研究的重要内容。然而,基于全同态加密的解决方案虽然安全性较高,但是达不到实际应用的效率要求。已有的基于线性转换技术的云外包方案中,采用稀疏矩阵作为乘性扰动因子,使得方案存在一定的安全性缺陷。本文针对线性转换技术中存在的安全性不足的问题,给出了基于稠密矩阵乘性随机扰动技术的矩阵运算云外包解决方案,解决了几种典型的矩阵运算的安全云外包,同时满足高效性和可验证性。本文的主要工作总结如下:(1)本文结合数据分割的隐私保护技术,提出了一个大规模线性方程组的安全云外包协议。为了保护用户端数据的安全,本文先将用户端的初始矩阵进行结构预处理,再伪装后外包给云服务器。协议改善了已有方案存在的安全性不足,同时满足高效性和可验证性。(2)本文采用不共谋的服务器模型,创新性的提出将用户端复杂的伪装运算外包给云服务器,解决了稠密矩阵乘性随机扰动技术带来的低效问题,从而解决了矩阵行列式运算的安全云外包问题。本文实现了协议的可证明安全性,同时满足高效性和可验证性。(3)在已有的研究基础上,提出一个线性回归方程的安全云外包协议。本文构造特殊的稠密矩阵乘法扰动因子,使得用户端能够完成初始矩阵复杂的乘性随机扰动运算,同时避免复杂伪装操作的高计算开销。本文解决了已有方案存在的缺陷,提高了协议的安全性,同时满足高效性和可验证性。本文协议只采用一个云服务器,而且云服务器端的计算复杂度和计算初始任务相比,没有引入额外的计算开销,同时节省了协议的通信开销。还适用于解决矩阵乘法运算云外包的安全问题。
【关键词】：云计算 矩阵计算 数据隐私 安全 计算外包
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09;TP309
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 云计算和计算服务外包10-13
• 1.1.1 云计算服务10-11
• 1.1.2 面向云平台的计算服务外包11-13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.3 研究内容和拟解决的关键问题15-16
• 1.4 本文的章节安排16-17
• 第二章 相关工作综述17-24
• 2.1 云计算外包的隐私保护17-18
• 2.1.1 隐私保护的基本概念17-18
• 2.1.2 云计算外包的隐私保护18
• 2.2 系统模型18-19
• 2.3 安全威胁模型19-20
• 2.4 协议框架和形式化定义20-21
• 2.5 算法基础21-24
• 第三章 安全高效的线性方程组运算云外包协议的设计24-37
• 3.1 研究基础24-26
• 3.2 协议设计26-31
• 3.2.1 LSLE协议框架27
• 3.2.2 协议描述27-30
• 3.2.3 完整协议30-31
• 3.3 协议分析31-33
• 3.3.1 安全性分析31-33
• 3.3.2 效率分析33
• 3.4 实验和结果分析33-36
• 3.5 本章小结36-37
• 第四章 矩阵行列式运算安全云外包协议的设计37-49
• 4.1 研究基础37-38
• 4.2 协议设计38-43
• 4.2.1 MDC协议框架39
• 4.2.2 协议描述39-42
• 4.2.3 完整协议42-43
• 4.3 协议分析43-46
• 4.3.1 安全性分析43-45
• 4.3.2 效率分析45-46
• 4.4 实验和结果分析46-48
• 4.5 本章小结48-49
• 第五章 线性回归安全云外包协议的设计49-60
• 5.1 研究基础49-50
• 5.2 协议设计50-54
• 5.2.1 LR协议框架51
• 5.2.2 协议描述51-54
• 5.2.3 完整协议54
• 5.3 协议分析54-56
• 5.3.1 安全性分析54-55
• 5.3.2 效率分析55-56
• 5.4 实验和结果分析56-59
• 5.5 本章小结59-60
• 第六章 总结与展望60-62
• 参考文献62-67
• 致谢67-68
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文68

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本文编号：705115