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摘 要：由于移动网络低安全等特性，导致移动数据库中与用户隐私相关的字段处在一种可能会被披露的状态，如何实现高效可靠地隐私保护是当前移动数据库中一个主要的研究方向。其中k-匿名技术已被证明是一种可靠地数据查询发布技术，在文中，我们在移动数据库引入k-匿名技术从而对数据库中用户的相关数据或敏感数据进行保护，以防止具有知识背景下的隐私披露。实验证明具有一定的有效性，时间复杂度也在可控的O（k）级别，比较高效。
关键词：移动数据库；k-匿名；隐私保护
中图分类号：TP309
随着便携式移动设备的普及，人们在移动设备上开始在任意时间任何地点地利用移动数据库接入某些应用系统，从中获得自己所需的信息。这种工作方式极大地方便人们的工作、学习方式，但是由于移动终端自身以及移动网络的低安全性，使得在移动网络必须对传统的技术加以改进，以让移动终端上的数据和查询结果可以实时可靠地传输。其中尤为重要的是一类特殊的数据——隐私。关于隐私的保护被国际机构公认为基本的权利，隐私也被定义为“一种与公共利益无关、群体利益无关，当事人不愿意他人知道或他人不便干涉的个人私事”的权力[1]。在数字环境中，隐私也可以被定义为个人可控制自身信息的被收集和使用。在本文中的隐私保护即是指在发布的数据中个人的隐私信息能够得到有效的保护。由于大量的Web2.0应用的产生，越来越多的社会网络数据也被公布或泄漏，攻击者根据某些方式可能获得用户的个人隐私，因此移动数据库中用户的隐私保护也愈加成为社会的关注点。
1 网络隐私的泄露途径
移动数据库在终端上，一般包括嵌入式数据库、同步服务器两部分；同步服务器负责与中心数据库的数据保持一致。因此，移动数据库所面对的可能构成的安全威胁，也主要来自于这两方面：第一是移动计算终端的丢失，设备丢失会使保存在终端数据库中的用户敏感信息面临泄露风险；第二是黑客利用无线信号对服务器进行攻击，可能会因此造成中心数据库中信息泄漏和恶意篡改。
从当前在隐私保护中切入的角度来看，当前的隐私保护技术可分为面向用户的隐私保护，和面向数据的隐私保护。
（1）面向用户的隐私保护主要从使用者的角度考虑个人隐私信息的保护，也就是从用户的角度来分析、找出并保护某些在用户看来不想被其他人所使用和读取的一类敏感信息，如数据库中的某些字段的值以及在一系列数据上的某些操作，如查询某类信息等。
（2）面向数据的数据库隐私保护则需要考虑如何在技术层面防止利用用户的一些数据和行为信息来唯一的确定某个用户，并对应上该数据所表达的隐私信息；即需要应用一些隐私保护机制，如用户的匿名、用户泛化、行为模糊、行为不可连接来消除由数据访问所引发的隐私泄露等问题。
移动数据库中用户隐私在不同的系统和环境中具有不同的个人需求，如医院信息管理系统，病人的身份证号、家庭住址、疾病信息、医疗服务与药品购买记录这些字段就属于用户的个人隐私；在人口管理系统中的市民家庭住址、收入状况、个人爱好、犯罪记录等就属于个人隐私；至于手机银行、掌上购物，其中客户的私有信息及其交易行为就属于用户的隐私字段。一般数据库中身份标识属性ID就记录了可以唯一识别一个人的取值，比如身份证号、电话号码、姓名等信息。除以上单字段外，还可以通过字段组合来得到用户的个人信息，我们称为准标识属性（QI），其中的属性值单独不构成隐私属性，但通过连接推理后可得到ID字段同样的效果[2]。对于这些数据我们不能简单的屏蔽了之，而是要寻找出一种可靠高效的算法来实现匿名保护。
2 基于k-匿名的隐私保护模型
2.1 算法思想
数据匿名隐私保护的思想是对初始的数据进行甄别，只发布数据集中较不敏感的数据来保护隐私。数据匿名隐私保护一般采取抑制和泛化，抑制即是指不发布该数据项；泛化，即是指将某些具体的数据值用不那么具体的数据值，去替代的一种方法[3]。其中使用最广、最为经典的就是k-匿名算法。
P.Samarati和L.Sweeney提出的k-匿名原则是基于数据匿名的隐私保护中最常见的方法，该原则要求所发布的数据表当中至少有k条记录是相同的，从而使得攻击者不能将个体从这一样的k条记录当中分辨出来。此处的不能分辨只是记录的对非敏感属性来说的，这不能互相分辨的k条记录被称作为等价类。本文也是基于对k-匿名技术的详细研究并结合时下的研究热点之一的移动数据库的背景，改进数据库中敏感字段保护当中已经提出并证明有一定作用的算法，使之达到个性化隐私保护的目的。
2.2 相关定义
k-匿名模型，主要的应用对象是表集数据的隐私保护，表集数据中发布的记录要求具有如下的格式：T=（ID，QI，SA，NSA）。其中ID为主键字段，该字段可用来唯一的识别记录所有者，如身份证号和姓名等属性；QI为准标识字段，该字段单独不能识别记录，但组成的准标示符组（QI Group）可较高可能会识别出记录所有者，如民族，性别，邮编等；敏感属性（SA）指的是对个人而言敏感的隐私信息属性，如患病史，薪酬待遇等；非敏感属性（NSA）指的是其他的、除前面所述的以外的属性。对于数据集T，经匿名化处理后得到表T'，若T'满足K-匿名，当且仅当T'中任一等价组的记录数不少于k条。假设有原始数据集T，首先将标识符去掉，最后属性集合包含准标识符QI={age，sex，country}，敏感属性S={disease}，数据集中准标识符值均不相同，容易被恶意者利用链接攻击获得个体的疾病信息。
因此，应用到移动数据库隐私保护的k-匿名模型，需要保证即使攻击者有社会网络结构的背景知识，对于敏感个体也能够至少有其他k-1个与其具有相同结构的节点，使得攻击者只能够以不大于1/k的概率识别出目标个体，k-度匿名方法可以保护敏感节点免于遭受已知节点度的背景知识的攻击。 2.3 相关算法
输入：原始数据表T，匿名参数k
输出：匿名化后的数据集T’
过程：
（1）将原始数据表T进行数据预处理，即进行数据清理和数据变换，并对各维敏感组赋值，即敏感属性Si分为g个组，表示为（Si1，Si2，…Sig），则对敏感组Sij进行敏感度赋值，以保证同一敏感组取值相同，不同敏感组有不同的敏感阀值。
（2）While（|T|>k）
（3）按簇记录数进行升序排序；
（4）Insert（Random Select（min（|C|）），EG）；/*从簇记录数最小的簇中随机选择一条记录t*/
（5）Delete（t）；/*从相应簇和全域中删除记录 t*/
（6）Insert（Top（mean（EG），c），EG）；/*k-最近邻记录集*/
（7）Insert（Topk-l，（mean（EG），T），EG）；/*（k-l）-最近邻记录集*/
（8）Delete（Topk-l（mean（EG），T））；
（9）End While
（10）If|T|>（k/2）|E|
（11）传统K-匿名等价组划分；
（12）For each record t in T do/*剩余的记录计算相似度并加入相应等价组*/
（13）Insert（t，EG（Top（t，T’）））；
（14）Delete（t，T）；
（15）For each outliers record t in Tdo/*噪声计算相似度并加入相应等价组*/
（16）Insert（t，EG（Top（t，T’）））；
（17）对数据表T’完成匿名化处理；
2.4 算法评价
隐私保护技术不仅需要保护好用户的隐私（当然这是其最主要的目的），还必须要考虑到隐私保护的计算开销和数据发布后对于应用研究的价值。采用抑制实现最小化的k‐匿名问题已经证明是NP‐hard问题，其时间复杂度为O（k）[4，5]。除此之外，在移动数据库中，通讯开销也常常关系到算法性能，常作为衡量分布式算法性能的一个重要指标。
设数据集的模式：T={ID1，…IDr，ST1，…，STt}。其中IDi（i=1，2，…，r）为身份标识属性；QIj（j=1，2…，s）为准标识属性；STk（k=1，2，…，t）为敏感属性。为了保护个人隐私，发布数据集需要设定一个隐私保护需求ψ，为了达到隐私保护需求ψ，需要对数据集T中的元组t进行转化得到t′，设转化函数为f，对转化函数f设t=（d1，…dr，q1，…，qs，s1，…，st），f把t转化为t′=（d1′，…dr′，q1′，…，qs′，s1′，…，st′），即t′=f（t）。通常在微数据发布处理方法中，f并不修改敏感属性的取值，即sk=sk′（k=1，2，…，t），对于需要处理的数据集T，转化函数f把T转化为发布数据集PT，其中PT={f（t）|t∈T}。转化后（q1′，…，qs′）取值相同的那些元组形成一个QI分组。为了尽量准确地评价发布数据，需要建立评价指标σ。隐私保护的数据发布问题可以表示为一个四元组PPDP=（T，ψ，f，σ），其中T是需要发布的数据集，发布的数据集为PT={f（t）|t∈T}，ψ是隐私保护需求，f是转化函数，σ是对发布数据集的评价结果，隐私保护的数据发布问题就是在满足隐私保护需求ψ的前提下，以最大化数据有效性指标σ实现隐私信息的合理保护和获得数据信息的最大效用[6]。
虽然等价类越大或抑制记录数越多，隐私保护力度越强，但是过度的泛化和抑制并非良策，会造成匿名化后表的总代价太高、数据可用性太小；因此，K-匿名隐私保护中数据可用性好的标志是：等价类越小和抑制记录数越少。
2.5 用户查询比较
我们以一种比较注重隐私的应用环境——医院就诊信息为例，在用户就诊时主要的信息包括：就诊卡号、病案号、姓名、性别、年龄、医保费用类别、病史资料、主诉、现病史、既往史等。其中每个数据项的隐私关联级别分别设定为3级代表直接关联隐私，2代表组合关联隐私，1代表隐私影响度较低。移动数据库表如表1所示，其中包含了许多私人的基本信息情况，因此在发布数据之前需要进行匿名化处理，以防止私有信息的泄露[7，8]。在此假设{年龄，性别，居住地}为准标志符，{疾病，}为需要进行保护的二维敏感属性，通过K-匿名化算法将数据集进行处理后得到的数据如表2所示。
其中的姓名（ID字段）因在敏感集中，所以该字段被屏蔽，而邮编、年龄等视图组合后的相关敏感属性（QI字段）匿名后显示。从最终的显示表上，可以对用户的个人隐私信息进行有效的保护，在不影响数据统计，如对当前流行性或多发性疾病的判断基础上，可以防止用户的个人信息的泄露[9]。
3 结束语
在文中，我们针对移动数据库中面向数据的隐私保护服务，引入已经证明可靠有效的k-匿名算法。首先对字段的隐私敏感度进行设置，并进行数据预处理；随后对其中的数据按k-匿名算法进行泛化和抑制后在等价类中选择满足隐私评价体系的数据进行发布，从而满足用户的隐私保护需求。最后以一个表的最终保护实例进行讨论说明，为移动数据库管理系统中，隐私的建立和保护提供设计依据。越来用多的移动设备进入的人们的生活与工作中，相对应的，对其中个人的信息安全也越来越重视，所以关于移动数据库还有很多相关的关键技术还有很多待研究的方面。
参考文献：
[1]刘晓娜.组合视图在移动数据库中隐私保护的应用[J].计算机光盘与软件，2013，6：112-114.
[2]丛慧刚.元数据驱动的大型数据库数据迁移工具实现[J].科学技术与工程，2011，10：92-96.
[3]韩建民.面向数值型敏感属性的分级L多样性模型[J].计算机研究与发展，2O11，48：147-158.
[4]童云海.隐私保护数据发布中身份保持的匿名方法[J].软件学报，2010，4：50-56.
[5]闫红蕾，曾文火.Pocket PC与SQL Server数据库同步移动数据的研究[J].科学技术与工程，2007，18：60-65.
[6]刘晓娜.物化视图在移动数据库查询优化中的应用[J].吉林通化师范学院学报，2013，2：46-48.
[7]曾凯.隐私保护模型研究[D].重庆大学，2012.
[8]徐勇.一种考虑属性权重的隐私保护数据发布方法[J].计算机研究与发展，2012，5：913-924.
[9]王恩彬.分布式环境下保持隐私的关联规则挖掘算法[J].科学技术与工程，2009，1：201-204.
作者简介：刘晓娜（1980-），女，甘肃庆阳人，讲师，硕士，研究方向：移动数据库、分布式系统；马少斌（1972-），男，甘肃兰州人，副教授，研究方向：多媒体技术；王栋（1975-），男，甘肃兰州人，副教授，研究方向：分布式系统。
作者单位：兰州文理学院计算机系，甘肃兰州 730010；兰州交通大学电信学院，甘肃兰州，730070
关键词：移动数据库；k-匿名；隐私保护
中图分类号：TP309
随着便携式移动设备的普及，人们在移动设备上开始在任意时间任何地点地利用移动数据库接入某些应用系统，从中获得自己所需的信息。这种工作方式极大地方便人们的工作、学习方式，但是由于移动终端自身以及移动网络的低安全性，使得在移动网络必须对传统的技术加以改进，以让移动终端上的数据和查询结果可以实时可靠地传输。其中尤为重要的是一类特殊的数据——隐私。关于隐私的保护被国际机构公认为基本的权利，隐私也被定义为“一种与公共利益无关、群体利益无关，当事人不愿意他人知道或他人不便干涉的个人私事”的权力[1]。在数字环境中，隐私也可以被定义为个人可控制自身信息的被收集和使用。在本文中的隐私保护即是指在发布的数据中个人的隐私信息能够得到有效的保护。由于大量的Web2.0应用的产生，越来越多的社会网络数据也被公布或泄漏，攻击者根据某些方式可能获得用户的个人隐私，因此移动数据库中用户的隐私保护也愈加成为社会的关注点。
1 网络隐私的泄露途径
移动数据库在终端上，一般包括嵌入式数据库、同步服务器两部分；同步服务器负责与中心数据库的数据保持一致。因此，移动数据库所面对的可能构成的安全威胁，也主要来自于这两方面：第一是移动计算终端的丢失，设备丢失会使保存在终端数据库中的用户敏感信息面临泄露风险；第二是黑客利用无线信号对服务器进行攻击，可能会因此造成中心数据库中信息泄漏和恶意篡改。
从当前在隐私保护中切入的角度来看，当前的隐私保护技术可分为面向用户的隐私保护，和面向数据的隐私保护。
（1）面向用户的隐私保护主要从使用者的角度考虑个人隐私信息的保护，也就是从用户的角度来分析、找出并保护某些在用户看来不想被其他人所使用和读取的一类敏感信息，如数据库中的某些字段的值以及在一系列数据上的某些操作，如查询某类信息等。
（2）面向数据的数据库隐私保护则需要考虑如何在技术层面防止利用用户的一些数据和行为信息来唯一的确定某个用户，并对应上该数据所表达的隐私信息；即需要应用一些隐私保护机制，如用户的匿名、用户泛化、行为模糊、行为不可连接来消除由数据访问所引发的隐私泄露等问题。
移动数据库中用户隐私在不同的系统和环境中具有不同的个人需求，如医院信息管理系统，病人的身份证号、家庭住址、疾病信息、医疗服务与药品购买记录这些字段就属于用户的个人隐私；在人口管理系统中的市民家庭住址、收入状况、个人爱好、犯罪记录等就属于个人隐私；至于手机银行、掌上购物，其中客户的私有信息及其交易行为就属于用户的隐私字段。一般数据库中身份标识属性ID就记录了可以唯一识别一个人的取值，比如身份证号、电话号码、姓名等信息。除以上单字段外，还可以通过字段组合来得到用户的个人信息，我们称为准标识属性（QI），其中的属性值单独不构成隐私属性，但通过连接推理后可得到ID字段同样的效果[2]。对于这些数据我们不能简单的屏蔽了之，而是要寻找出一种可靠高效的算法来实现匿名保护。
2 基于k-匿名的隐私保护模型
2.1 算法思想
数据匿名隐私保护的思想是对初始的数据进行甄别，只发布数据集中较不敏感的数据来保护隐私。数据匿名隐私保护一般采取抑制和泛化，抑制即是指不发布该数据项；泛化，即是指将某些具体的数据值用不那么具体的数据值，去替代的一种方法[3]。其中使用最广、最为经典的就是k-匿名算法。
P.Samarati和L.Sweeney提出的k-匿名原则是基于数据匿名的隐私保护中最常见的方法，该原则要求所发布的数据表当中至少有k条记录是相同的，从而使得攻击者不能将个体从这一样的k条记录当中分辨出来。此处的不能分辨只是记录的对非敏感属性来说的，这不能互相分辨的k条记录被称作为等价类。本文也是基于对k-匿名技术的详细研究并结合时下的研究热点之一的移动数据库的背景，改进数据库中敏感字段保护当中已经提出并证明有一定作用的算法，使之达到个性化隐私保护的目的。
2.2 相关定义
k-匿名模型，主要的应用对象是表集数据的隐私保护，表集数据中发布的记录要求具有如下的格式：T=（ID，QI，SA，NSA）。其中ID为主键字段，该字段可用来唯一的识别记录所有者，如身份证号和姓名等属性；QI为准标识字段，该字段单独不能识别记录，但组成的准标示符组（QI Group）可较高可能会识别出记录所有者，如民族，性别，邮编等；敏感属性（SA）指的是对个人而言敏感的隐私信息属性，如患病史，薪酬待遇等；非敏感属性（NSA）指的是其他的、除前面所述的以外的属性。对于数据集T，经匿名化处理后得到表T'，若T'满足K-匿名，当且仅当T'中任一等价组的记录数不少于k条。假设有原始数据集T，首先将标识符去掉，最后属性集合包含准标识符QI={age，sex，country}，敏感属性S={disease}，数据集中准标识符值均不相同，容易被恶意者利用链接攻击获得个体的疾病信息。
因此，应用到移动数据库隐私保护的k-匿名模型，需要保证即使攻击者有社会网络结构的背景知识，对于敏感个体也能够至少有其他k-1个与其具有相同结构的节点，使得攻击者只能够以不大于1/k的概率识别出目标个体，k-度匿名方法可以保护敏感节点免于遭受已知节点度的背景知识的攻击。 2.3 相关算法
输入：原始数据表T，匿名参数k
输出：匿名化后的数据集T’
过程：
（1）将原始数据表T进行数据预处理，即进行数据清理和数据变换，并对各维敏感组赋值，即敏感属性Si分为g个组，表示为（Si1，Si2，…Sig），则对敏感组Sij进行敏感度赋值，以保证同一敏感组取值相同，不同敏感组有不同的敏感阀值。
（2）While（|T|>k）
（3）按簇记录数进行升序排序；
（4）Insert（Random Select（min（|C|）），EG）；/*从簇记录数最小的簇中随机选择一条记录t*/
（5）Delete（t）；/*从相应簇和全域中删除记录 t*/
（6）Insert（Top（mean（EG），c），EG）；/*k-最近邻记录集*/
（7）Insert（Topk-l，（mean（EG），T），EG）；/*（k-l）-最近邻记录集*/
（8）Delete（Topk-l（mean（EG），T））；
（9）End While
（10）If|T|>（k/2）|E|
（11）传统K-匿名等价组划分；
（12）For each record t in T do/*剩余的记录计算相似度并加入相应等价组*/
（13）Insert（t，EG（Top（t，T’）））；
（14）Delete（t，T）；
（15）For each outliers record t in Tdo/*噪声计算相似度并加入相应等价组*/
（16）Insert（t，EG（Top（t，T’）））；
（17）对数据表T’完成匿名化处理；
2.4 算法评价
隐私保护技术不仅需要保护好用户的隐私（当然这是其最主要的目的），还必须要考虑到隐私保护的计算开销和数据发布后对于应用研究的价值。采用抑制实现最小化的k‐匿名问题已经证明是NP‐hard问题，其时间复杂度为O（k）[4，5]。除此之外，在移动数据库中，通讯开销也常常关系到算法性能，常作为衡量分布式算法性能的一个重要指标。
设数据集的模式：T={ID1，…IDr，ST1，…，STt}。其中IDi（i=1，2，…，r）为身份标识属性；QIj（j=1，2…，s）为准标识属性；STk（k=1，2，…，t）为敏感属性。为了保护个人隐私，发布数据集需要设定一个隐私保护需求ψ，为了达到隐私保护需求ψ，需要对数据集T中的元组t进行转化得到t′，设转化函数为f，对转化函数f设t=（d1，…dr，q1，…，qs，s1，…，st），f把t转化为t′=（d1′，…dr′，q1′，…，qs′，s1′，…，st′），即t′=f（t）。通常在微数据发布处理方法中，f并不修改敏感属性的取值，即sk=sk′（k=1，2，…，t），对于需要处理的数据集T，转化函数f把T转化为发布数据集PT，其中PT={f（t）|t∈T}。转化后（q1′，…，qs′）取值相同的那些元组形成一个QI分组。为了尽量准确地评价发布数据，需要建立评价指标σ。隐私保护的数据发布问题可以表示为一个四元组PPDP=（T，ψ，f，σ），其中T是需要发布的数据集，发布的数据集为PT={f（t）|t∈T}，ψ是隐私保护需求，f是转化函数，σ是对发布数据集的评价结果，隐私保护的数据发布问题就是在满足隐私保护需求ψ的前提下，以最大化数据有效性指标σ实现隐私信息的合理保护和获得数据信息的最大效用[6]。
虽然等价类越大或抑制记录数越多，隐私保护力度越强，但是过度的泛化和抑制并非良策，会造成匿名化后表的总代价太高、数据可用性太小；因此，K-匿名隐私保护中数据可用性好的标志是：等价类越小和抑制记录数越少。
2.5 用户查询比较
我们以一种比较注重隐私的应用环境——医院就诊信息为例，在用户就诊时主要的信息包括：就诊卡号、病案号、姓名、性别、年龄、医保费用类别、病史资料、主诉、现病史、既往史等。其中每个数据项的隐私关联级别分别设定为3级代表直接关联隐私，2代表组合关联隐私，1代表隐私影响度较低。移动数据库表如表1所示，其中包含了许多私人的基本信息情况，因此在发布数据之前需要进行匿名化处理，以防止私有信息的泄露[7，8]。在此假设{年龄，性别，居住地}为准标志符，{疾病，}为需要进行保护的二维敏感属性，通过K-匿名化算法将数据集进行处理后得到的数据如表2所示。
其中的姓名（ID字段）因在敏感集中，所以该字段被屏蔽，而邮编、年龄等视图组合后的相关敏感属性（QI字段）匿名后显示。从最终的显示表上，可以对用户的个人隐私信息进行有效的保护，在不影响数据统计，如对当前流行性或多发性疾病的判断基础上，可以防止用户的个人信息的泄露[9]。
3 结束语
在文中，我们针对移动数据库中面向数据的隐私保护服务，引入已经证明可靠有效的k-匿名算法。首先对字段的隐私敏感度进行设置，并进行数据预处理；随后对其中的数据按k-匿名算法进行泛化和抑制后在等价类中选择满足隐私评价体系的数据进行发布，从而满足用户的隐私保护需求。最后以一个表的最终保护实例进行讨论说明，为移动数据库管理系统中，隐私的建立和保护提供设计依据。越来用多的移动设备进入的人们的生活与工作中，相对应的，对其中个人的信息安全也越来越重视，所以关于移动数据库还有很多相关的关键技术还有很多待研究的方面。
参考文献：
[1]刘晓娜.组合视图在移动数据库中隐私保护的应用[J].计算机光盘与软件，2013，6：112-114.
[2]丛慧刚.元数据驱动的大型数据库数据迁移工具实现[J].科学技术与工程，2011，10：92-96.
[3]韩建民.面向数值型敏感属性的分级L多样性模型[J].计算机研究与发展，2O11，48：147-158.
[4]童云海.隐私保护数据发布中身份保持的匿名方法[J].软件学报，2010，4：50-56.
[5]闫红蕾，曾文火.Pocket PC与SQL Server数据库同步移动数据的研究[J].科学技术与工程，2007，18：60-65.
[6]刘晓娜.物化视图在移动数据库查询优化中的应用[J].吉林通化师范学院学报，2013，2：46-48.
[7]曾凯.隐私保护模型研究[D].重庆大学，2012.
[8]徐勇.一种考虑属性权重的隐私保护数据发布方法[J].计算机研究与发展，2012，5：913-924.
[9]王恩彬.分布式环境下保持隐私的关联规则挖掘算法[J].科学技术与工程，2009，1：201-204.
作者简介：刘晓娜（1980-），女，甘肃庆阳人，讲师，硕士，研究方向：移动数据库、分布式系统；马少斌（1972-），男，甘肃兰州人，副教授，研究方向：多媒体技术；王栋（1975-），男，甘肃兰州人，副教授，研究方向：分布式系统。
作者单位：兰州文理学院计算机系，甘肃兰州 730010；兰州交通大学电信学院，甘肃兰州，730070