【摘 要】
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传统的密文策略属性基加密方案为云计算数据共享服务提供细粒度访问控制功能的同时,其访问策略中的明文属性会导致隐私和敏感数据泄露,而且根据恶意用户泄露的解密密钥对其进行高效追踪并撤销是一个挑战性问题,同时,大多数现有可撤销方案中都存在着撤销列表过长、效率过低等缺陷。针对这些问题,基于密文策略属性基加密方法,提出一种可撤销可追踪的基于时间并具有隐私保护的云数据共享方案。通过隐藏访问策略的属性值,所提方案
【机 构】
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西安电子科技大学网络与信息安全学院,陕西 西安 710071
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传统的密文策略属性基加密方案为云计算数据共享服务提供细粒度访问控制功能的同时,其访问策略中的明文属性会导致隐私和敏感数据泄露,而且根据恶意用户泄露的解密密钥对其进行高效追踪并撤销是一个挑战性问题,同时,大多数现有可撤销方案中都存在着撤销列表过长、效率过低等缺陷。针对这些问题,基于密文策略属性基加密方法,提出一种可撤销可追踪的基于时间并具有隐私保护的云数据共享方案。通过隐藏访问策略的属性值,所提方案支持单调且部分隐藏的访问策略和大规模属性空间,并使用层级的基于身份加密技术设置用户密钥有效期从而实现基于
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密钥更新是对抗密钥泄露的有效方法。现有加密去重系统大多基于消息锁加密实现,拥有相同数据的多个用户共享同一加密密钥,某一用户更新密钥时其他数据所有者需同步该更新,这将引起较大的计算和通信开销。针对这一问题,提出了一种基于AONT和NTRU的密钥更新方案,设计了一个AONT的变体以解决多用户密钥更新时的同步问题,引入了一种基于NTRU的代理重加密方案以降低密钥更新过程中的系统通信开销和客户端计算开销。
为提高基于域名关联信息的恶意域名检测准确率,提出了一种基于域名解析信息与请求时间相结合的恶意域名检测方法。首先,将域名解析记录表示为异质信息网络中的节点和边,以同时表征异质域名数据获得较高的域名信息利用率;其次,为避免采用稀疏邻接矩阵相乘操作提取关联信息时间复杂度较高的问题,提出了一种基于元路径的广度优先网络遍历算法,提高关联解析信息提取效率;针对弱连接域名由于缺少关联解析信息而漏检的问题,引入请
针对现有成员推理攻击(MIA)在面向正常拟合迁移学习模型时性能较差的问题,对迁移学习模型在正常拟合情况下的MIA进行了系统的研究,设计异常样本检测获取容易受攻击的数据样本,实现对单个样本的成员推理攻击。最终,将提出的攻击方法在4种图像数据集上展开攻击验证,结果表明,所提MIA有较好的攻击性能。例如,从VGG16(用Caltech101预训练)迁移的Flowers102分类器上,所提MIA实现了83
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