云外包计算中空间位置关系的保密判定
[Abstract]:At present, the secure multi-party geometry computing problem is accomplished by the interaction of the participants in the traditional mode. In this paper, the secure multi-party geometry computing problem is first transferred to cloud computing platform with the help of untrusted third party cloud server. This provides a new research direction for secure multiparty computing. In the traditional mode, the existing scheme of secret judgment of spatial location relation mostly transforms the original problem into the distance problem or the data corresponding to the scale problem, which results in too much computing cost for the user, or the limited location relation that can be judged. Moreover, these methods can only be done by the participants interacting with each other, so they are not applicable in the cloud computing platform. In order to solve these problems, the original problem is transformed into the angle problem, then the inner product protocol suitable for cloud outsourcing is designed, and then the point line, point surface and line surface are solved under the cloud platform based on the inner product protocol. The security of the protocol is proved by simulation examples. Finally, the analysis and comparison show that this paper not only designs the security judgment protocol of spatial location relationship in cloud computing platform for the first time, but also can judge the location relationship more widely, and saves users more computing cost. In addition, the inner product protocol we designed can be used as a basic protocol for new cloud computing technology and can be invoked by other protocols.
【作者单位】: 西安科技大学计算机科学与技术学院;中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室;陕西师范大学计算机科学学院;华南农业大学数学与信息学院;桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金(61272435,61472146) 西安科技大学博士启动基金(2015QDJ008) 信息安全国家重点实验室开放课题基金(2016-MS-19) 广东省自然科学基金杰出青年基金(2014A030306021) 广东特支计划科技青年拔尖人才(2015TQ01X796) 广州市珠江科技新星专项(201610010037) 江苏省优势学科PAPD和江苏省大气环境与装备技术协同创新中心CICAEET(KJR1615)资助~~
【分类号】:TP309
【参考文献】
相关期刊论文 前1条
1 杨静;赵家石;张健沛;;一种面向高维数据挖掘的隐私保护方法[J];电子学报;2013年11期
【共引文献】
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1 贾俊杰;陈菲;;数字图书馆用户身份匿名化研究[J];计算机工程;2016年12期
2 梁俊杰;李凤华;刘琼妮;尹利;;MapReduce框架下的优化高维索引与KNN查询[J];电子学报;2016年08期
3 兰丽辉;鞠时光;;一种基于随机投影的加权社会网络隐私保护方法[J];计算机科学;2016年03期
4 王润芳;时庆涛;;车辆拥堵状态下的最优路径规划建模研究[J];计算机仿真;2016年02期
5 侯森;罗兴国;宋克;;基于信息源聚类的最大熵加权信任分析算法[J];电子学报;2015年05期
6 田兴邦;华蓓;吕颖;钟诚;吴昆明;;基于动态冲突度计算的敏感规则清洗算法[J];计算机技术与发展;2015年02期
7 武桂芬;;基于DSP的海量实时多媒体数据分析系统设计[J];电子科技;2014年12期
【二级参考文献】
相关期刊论文 前4条
1 王波;杨静;;一种基于逆聚类的个性化隐私匿名方法[J];电子学报;2012年05期
2 李光;王亚东;;一种改进的基于奇异值分解的隐私保持分类挖掘方法[J];电子学报;2012年04期
3 张锋;孙雪冬;常会友;赵淦森;;两方参与的隐私保护协同过滤推荐研究[J];电子学报;2009年01期
4 韩建民;岑婷婷;虞慧群;;数据表k-匿名化的微聚集算法研究[J];电子学报;2008年10期
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2 陈梦睿;彭轶;曾培峰;;基于空间位置关系的纤维形态研究[J];东华大学学报(自然科学版);2013年01期
3 ;[J];;年期
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1 宋崇伟;;点与多边形空间位置关系的判定[A];经天纬地——全国测绘科技信息网中南分网第十九次学术交流会优秀论文选编[C];2005年
2 石露;白冰;李小春;;判断点与多面体空间位置关系的一个新算法[A];第十届全国岩石力学与工程学术大会论文集[C];2008年
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1 李澄明;~(18)F-FLT PET/CT显像与病理增殖指标的层对层空间位置关系[D];济南大学;2016年
,本文编号:2336155
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