【摘 要】
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目前云计算环境下的隐私安全研究多针对数据、用户身份及单服务请求隐私问题,对多服务请求因逻辑关联、时序披露等多维环境因素导致的隐私泄露问题缺乏完备解决方案。针对该
【机 构】
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湖南大学信息科学与工程学院,长沙乐购网络科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61300036);国家科技支撑计划基金资助项目(2013BAH38F01);教育部青年骨干教师成长基金资助项目
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目前云计算环境下的隐私安全研究多针对数据、用户身份及单服务请求隐私问题,对多服务请求因逻辑关联、时序披露等多维环境因素导致的隐私泄露问题缺乏完备解决方案。针对该问题,提出一种面向多云服务请求的隐私信息重要性度量方法,并基于D-S证据理论对该场景下的隐私泄漏风险进行评估,结合改进的噪声生成与混淆策略构建多云服务请求隐私保护框架。实验结果表明,在不明显增加系统开销的前提下,该方法能确保云计算环境下多服务请求的隐私安全。
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