一种高效用数据起源过滤机制

• 作者: 孙连山 王艺星 石丽波
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据起源 起源安全 起源过滤 溯源效用 PROV数据模型
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 144-150
• 页数: 7页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 7694字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2018.03.025

摘要

为解决现有起源过滤机制导致溯源效用低下的问题,提出一种数据起源过滤机制.扩展PROV数据模型,将其中的依赖关系泛化为不确定的依赖关系,并证明使用不确定的依赖关系进行溯源效用恢复的合理性.构建效用评估模型,定量地评估包含不确定依赖关系的过滤视图的效用.提出“删除+修复”的起源过滤新机制,删除敏感节点或边,并在保证溯源结果不增的前提下,引入不确定的依赖关系,恢复过滤视图的溯源效用.实验结果表明,与现有的典型起源过滤机制相比,采用该机制可得到具有更高效用的起源过滤视图.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙连山	陕西科技大学计算机系	35	131	7.0	10.0
2	王艺星	陕西科技大学计算机系	3	22	2.0	3.0
3	石丽波	陕西科技大学计算机系	2	21	2.0	2.0