【摘 要】
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近年来,随着大数据概念的兴起和发展,越来越多的行业和领域开始将目光投向大数据的挖掘和使用,旨在利用大数据推动行业的进步。然而,大数据中可能包含个人的隐私信息,如果将其发布在云端并进行共享,可能会造成个人隐私的泄露,损害个人利益,甚至威肋生命安全。大数据共享阶段一般对存储在云端的数据采用访问控制技术来控制数据的共享过程,其中密文策略的属性基加密（CP-ABE）技术能够提供细粒度的访问控制,因此受到广
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近年来,随着大数据概念的兴起和发展,越来越多的行业和领域开始将目光投向大数据的挖掘和使用,旨在利用大数据推动行业的进步。然而,大数据中可能包含个人的隐私信息,如果将其发布在云端并进行共享,可能会造成个人隐私的泄露,损害个人利益,甚至威肋生命安全。大数据共享阶段一般对存储在云端的数据采用访问控制技术来控制数据的共享过程,其中密文策略的属性基加密（CP-ABE）技术能够提供细粒度的访问控制,因此受到广泛的关注和研究。然而,传统的CP-ABE方案存在隐私泄露的风险。在传统的CP-ABE方案中,密文的访问策略并未隐藏。当访问策略中包含敏感信息时,可能会造成隐私信息的泄露。同时,传统的CP-ABE方案中用户得到的数据为原始数据,当用户对数据进行非法使用时,同样可能造成隐私信息的泄露。因此,本文针对传统的CP-ABE方案存在的上述问题分别展开研究,主要的研究内容如下:（1）提出了一种基于同态加密的策略隐藏CP-ABE方案。本方案将同态加密引入CP-ABE中,构建一种基于同态加密的属性匹配机制,利用合数阶双线性群构建一种基于访问树结构的策略隐藏方案,有效实现完全策略隐藏。相比于已有的基于访问树的策略隐藏方案,本方案在确保完全策略隐藏的基础上实现了较低的计算复杂度。（2）提出了一种融合随机响应的明文扰动CP-ABE方案。本方案使用k-RR技术作为随机响应的具体实现技术,使其可以应用于简单的访问树结构中,从而构建了一种基于访问树结构的明文扰动方案。相比于已有的融合随机响应的明文扰动方案,本方案构建的访问结构简单,具有较小的计算开销。（3）提出了一个医疗云数据共享系统,将基于同态加密的策略隐藏CP-ABE方案和融合随机响应的明文扰动CP-ABE方案应用到系统中,构建分级HK-ABE方案,验证本文所提的两种方案在实际应用中的可行性和适用性。
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