云环境下数据隐私保护与安全搜索技术研究

发布时间：2024-04-11 01:20

　　随着云计算、物联网、移动互联网等技术的迅猛发展,各个行业开放生态、互联互通、跨界融合,催生了大数据时代的到来。大数据往往是来自社会各界数据的有机融合,不同部门可以广泛地获取并利用这些大数据来辅助自身业务的发展。海量信息的集成、存储和分析利用往往非常复杂且代价昂贵,云计算开创了一种新型的数据外包服务模式,即数据即服务(Data as a Service,简称DaaS),通过数据管理集中化为用户的数据分析与利用提供基础性技术支撑。然而,其数据拥有权与存储权相分离、多源高维、动态性强等特点,加剧了数据共享过程中隐私泄露的风险,对隐私保护技术提出新的挑战。在此背景下,本文在分析数据发布、存储、搜索等阶段存在的隐私泄露风险的基础上,结合不同阶段对数据隐私保护粒度、数据可用性、时效性等不同维度的多方需求,重点开展了数据外包服务模式下的数据隐私保护关键技术研究。首先,针对现有隐私保护机制难以适用于云环境中高维稀疏数据安全发布的问题,通过观察大数据自身的特征及新型发布模式,分析由数据关联分析所造成隐私泄露的潜在风险,研究与其特征相匹配的隐私保护准则,了解用户对数据隐私保护及数据可用性的需求,以混合云为...

【文章页数】：145 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图1-4论文组织结构图

1.4.2本文章节安排围绕上述研究内容和研究目标，本论文共分为5章。图1-4描绘了本文的研究内容和组织结构。

图2-1Cocktail系统架构

第2章混合云环境下抗关联分析的数据隐私保护策略私有云发送的数据查询任务，并将结果返回私有云。授权用户授权用户被授予对特定外包数据集的查询权限，向提交数据查询，并从私有云直接获取查询结果集。为了防止未经授权的用户访问数据，数据拥有者在将数据外包之其实施数据访问控制策略（....

图2-2Cocktail系统架构

第2章混合云环境下抗关联分析的数据隐私保护策略于Cocktail在面对大数据集时实现并行处理的目标)。针对每个簇，例如，包含5条记录，易于受到推理攻击(如敌手可以通过iphone5s和amazon这两个记录项识别出；再如能够通过Del....

图2-5数据集特征及隐私保护参数变化对算法执行结果可用性的影响

WV1的一个子集，使得数据集大小和匿名参数保持不变，只是增大子集的记录项。实验结果显示随着记录项域的增大，被分割的数据块数量也会显著增多，这一现象再次印证了高维稀疏数据对隐私保护策略的敏感性。综合四组实验易见，与文献[119]的方案相比，本章所提的策略在相同的隐私需求设定下，持....

本文编号：3950651