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摘要:
在云计算环境下,通过分块混淆的隐私保护机制,将租户的数据分成多个数据块,并且存储到不同的数据节点上,以此实现数据的隐私保护.虽然该方法可以实现在明文状态下保护租户数据的隐私安全,但在实际环境中,由于租户的隐私需求、数据需求是可变的,导致云端底层的数据块结构和存储位置发生变化,因此在这种隐私保护机制下依然存在隐私泄露的风险.所以该文基于分块混淆隐私保护方法,提出一种面向隐私保护的数据块调整机制.该机制首先根据租户更新后的隐私约束,基于少动性原则,对原始的隐私保护策略中违背隐私约束的数据块进行分割;然后再结合隐私约束,重组数据块,并生成隐私保护调整策略;由于数据块分割结果的多样性,导致最终生成的可行隐私保护策略并不唯一,所以该文最后综合隐私需求、性能需求、负载需求和不对等均衡,提出了一种基于全局最优的隐私保护策略选择算法,实现从多种可行策略中筛选出满足所有要求的最优调整策略.实验结果表明,该文提出的数据块调整机制,可以找到一种最优的隐私保护调整策略,并且满足系统的性能和负载要求,增强租户数据的隐私保护效果.
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文献信息
篇名 面向隐私保护的数据块调整机制
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 云计算 数据块 隐私保护 数据调整 负载能力 最优调整策略
年,卷(期) 2017,(12) 所属期刊栏目 软件技术
研究方向 页码范围 2719-2733
页数 15页 分类号 TP311
字数 12626字 语种 中文
DOI 10.11897/SP.J.1016.2017.02719
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 崔立真 山东大学计算机科学与技术学院 35 525 11.0 22.0
2 史玉良 山东大学计算机科学与技术学院 21 417 10.0 20.0
3 陈玉 山东大学计算机科学与技术学院 4 17 2.0 4.0
4 孙世彬 山东大学计算机科学与技术学院 1 9 1.0 1.0
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