【摘 要】
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CAD模型作为智能制造的重要组成部分,面临新一代基于云的协同产品开发（CPD）带来的信息安全问题:（1）在云平台提供存储和网络访问的基础上,如何实现多方共享和协同下的文件安全访问控制;（2）在CPD过程中,如何有效地控制协同设计者对模型每个特征的访问控制,保护模型的知识产权（IP）信息不被泄漏。基于角色和基于属性的访问控制方法是文件层访问控制最主要的两种方法,但存在角色爆炸、计算开销大等问题;水印
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CAD模型作为智能制造的重要组成部分,面临新一代基于云的协同产品开发（CPD）带来的信息安全问题:（1）在云平台提供存储和网络访问的基础上,如何实现多方共享和协同下的文件安全访问控制;（2）在CPD过程中,如何有效地控制协同设计者对模型每个特征的访问控制,保护模型的知识产权（IP）信息不被泄漏。基于角色和基于属性的访问控制方法是文件层访问控制最主要的两种方法,但存在角色爆炸、计算开销大等问题;水印、加密、多分辨率等基于内容的访问控制方法存在无法对特征层IP信息进行保护、保护方法缺乏灵活性等问题。为从文件层和特征层两方面改进现有方案的不足,本文着重研究智能制造环境下CAD模型的多粒度访问控制方法,主要从以下两方面展开:文件层访问控制。本文提出了基于最简有效路径的多授权机构CP-ABE（MA-CP-ABE）访问控制方案:（1）通过从CP-ABE（密文策略-基于属性的加密）访问结构上提取的最简有效路径构造加解密算法,降低加密、解密算法计算复杂度,实现快速解密和访问控制;（2）通过采用可信授权中心（CA）和属性授权中心（AA）实现适合云存储的多授权方案;（3）通过采用策略更新机制实现密文更新;（4）通过多文件访问机制实现一个访问策略管理多个文件的访问控制。理论分析和仿真实验表明,该方案实现云平台上灵活和安全的文件访问控制,降低了计算开销。特征层访问控制。本文提出了基于特征的细粒度访问控制方案:（1）通过特征分类授权需求对模型特征进行安全等级划分;（2）通过模型特征划分算法和模型特征匹配算法实现共享前关键特征提取;（3）通过特征加密算法实现模型加密变形,完成CAD模型IP信息隐藏;（4）通过CAD模型拥有者授权实现基于特征的细粒度访问控制。理论分析和实验表明,该方案能准确的进行协同前特征划分和特征匹配,CAD模型的特征可以灵活加密,保证了IP信息的安全性,实现了模型特征层访问控制。
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