XML数据模式下基于purpose的隐私访问控制策略研究与实现

提出构建基于purpose的对XML数据模式的隐私访问控制策略模型,解决由路径传递引起的查询隐私数据泄漏问题。基于purpose的隐私访问控制策略是一棵最小安全访问树模型。最小安全访问树是一组无冗余路径的以XPath{/,//,[]}片段表示的路径表达式,XPath{/,//,[]}是一组允许访问的隐私结点路径。实验表明最小安全树生成时间取决于隐私结点在一个XML文档中的标注时间和冗余路径的判别时间,而隐私结点的标注时间与隐私数据在XML文档中的分布位置有关。最小安全访问树模型能控制隐私数据的查询泄漏。     

Purpose融合:基于风险purpose的隐私查询访问控制

基于purpose的查询技术是关系数据库对隐私数据访问控制的基础,目前大多数研究都仅仅关注在独立隐私保护数据库环境下,如何建立有效的基于purpose的隐私数据访问控制模型.但随着分布应用整合和数据共享需求的日益增长,如何合并独立应用下基于purpose访问控制模型的问题就应运而生.为解决这一问题,文章提出了多应用系统集成环境下基于融合purpose的隐私数据访问控制实现机制.文章首先分析了由于合并独立purpose模型而引起的潜在隐私数据查询泄漏,提出了合并后的purpose树是一棵隐私泄漏风险树,并给出了树结点隐私风险度的计算模型.其次,将隐私泄漏风险树分解成一棵所有结点风险度为0的风险平衡树以及一组由风险度不为0的结点组成的风险路径.这样,一个查询可被改写为先对风险平衡purpose树的查询,再对风险路径查询,以此达到隐私泄漏风险最小的安全查询结果.文章给出了3组实验的结果:(1)对于同一用户同一查询,在不同purpose模型下的查询时间比较.文章提出的模型并没有在查询时间上带来更大的开销.(2)对RPPAAC模型防止隐私数据泄漏的有效性验证.文中的模型可降低由应用整合引起访问控制机制不平衡所带来的隐私数据泄漏风险.(3)不同情况下purpose融合的执行时间比较.文章与相关研究的不同之处是将purpose作为隐私数据的载体、purpose树的路径作为隐私数据的传递通道,引入了显性隐私度和隐性隐私度的计算模型,评估基于一个purpose查询可能带来的隐私泄漏风险,进而提出了多应用系统集成环境下基于融合purpose的隐私数据访问控制实现机制.     

浅析DaaS技术在隐私保护中应用的缘由

DaaS是一种数据服务,它是云存储中发展的新型数据管理模式,但也存在安全隐私的问题,信息数据的隐私问题严重阻碍了数据的安全共享及应用分析。DaaS技术运用数据的机密性保护、查询隐私保护及查询结果验证、完整性验证过程中隐私保护三大关键技术,提出服务提供者再加密机制和访问控制增强机制,并结合访问控制策略,可以减少隐私的泄漏,增强数据的安全性。因此,DaaS技术在隐私保护中具有广泛的应用。     

基于RBAC的隐私访问控制研究

基于角色的访问控制(Role-Based Access Control,RBAC)在Web服务隐私保护中可用于控制服务提供者对用户隐私数据的访问。针对RBAC运用于隐私场景中缺少相应的隐私属性而无法精确地描述隐私访问控制策略这一问题,提出了一种以RBAC为中心的隐私访问控制模型,给出了服务提供者信誉度分级方法。对不同信誉度等级的服务提供者分配不同的角色,以控制其对敏感隐私信息的访问。最后通过实例验证了该模型的有效性和可行性。     

基于加密数据的位置感知隐私保护模型

针对移动互联网基于位置的服务（LBS）的隐私安全问题,在对已有模型分析研究的基础上,提出了基于加密数据的位置感知隐私安全模型。通过第三方可信服务器对数据库进行加密,实现了服务和隐私之间的平衡。同时采用自主访问控制(DAC)策略,用户可以按照自己的意愿,在保证自己隐私的同时有选择地与其他用户共享数据。最后提出了一种改进的保序加密算法,通过数据转换、桶划分以及线性映射实现了高效的位置感知查询。实验分析表明,该模型实现了位置数据的加密查询和以用户为中心的访问控制策略,改进的算法具有更高的效率。     

属性认证和结构授权结合的隐私保护方案

为防止在数据共享的同时泄露医疗数据中的隐私信息,基于医疗数据的结构特征,提出一种属性加密和结构授权相结合的医疗数据保护方案。借助于云端和雾节点,基于属性加密算法实现细粒度的访问控制;采用提取主干结构树法去除结构冗余,结合访问策略和起止区间编码完成结构授权,两者的共同结合完成对数据的隐私保护。测试结果表明,该方案具有高安全、低存储的性能,适用于共享环境下医疗数据高等级安全保护。     

安全数据库隐私保护和访问控制集成研究*

数据库数据的合法使用和隐私保护是现代安全数据库系统面临的新挑战。针对目前单方面考虑隐私保护或访问控制技术难以同时满足数据库信息安全和处理性能需求的不足,提出一种集成访问控制和隐私保护技术的安全数据库模型,通过建立查询审计隐私保护模型中的查询可疑性与授权视图访问控制模型中查询有效性之间的关系,形成统一的查询判断方法,并给出多项式时间复杂度的审计算法和集成的安全检查框架,以同时实现数据库系统隐私保护和访问控制的安全功能。     

开放数据集中的安全规则建立及查询校验

数据开放为海量数据中的价值得以最大化利用提供了可能,然而数据的安全性问题却成开放共享的最大阻碍。针对开放数据集查询分析结果包含的隐私信息,基于其与数据访问行为的直接联系,设计一种安全规则存储结构。提出面向自然语言的安全需求描述接口,对待保护的隐私信息进行灵活、方便的描述,进一步提出自然语言隐私需求描述到安全规则的自动转换方法。在此基础上建立数据安全自动审核模型,该模型根据数据拥有者的安全需求对访问者的数据行为进行审核,实现在数据隐私不泄露的前提下保证数据开放的最大化。通过真实数据集上的实验表明:安全规则能够准确地捕获数据提供者的隐私保护需求,并能够有效地保证数据的安全性。     

基于XML的时态数据库的隐私数据访问控制方案

为了保护时态隐私数据的隐私性,提出了一种对其安全访问控制方案.根据时态隐私数据的特点,在RBAC96模型的基础上,建立了一种基于角色的时态隐私数据访问控制模型(TPD-RBAC模型).依据该模型设计相应的隐私策略,然后将其应用于基于XML的时态数据库中,并从文件级别和元素级别对隐私数据的访问进行运级控制,进一步地满足隐私对象的保护需求.最后以电子病历系统为例讨论了该方案可行性.     

基于物联网的云数据存储访问和隐私保护机制研究

针对物联网环境下云数据的可信存储、用户隐私信息的可靠保护和访问控制的有效性等问题,提出基于物联网的云数据存储访问与隐私保护机制。在该机制中,首先对云数据库中的数据信息进行基于关系模式的最小属性分解,针对单独属性或属性子集对象进行动态交换加密,生成满足隐私约束规则的最小粒度的密钥,然后针对用户隐私信息从预处理和在线查询两个方面进行保护,当用户进行数据信息访问时,依据授权进行密钥获取,并依据解密算法进行明文解析,当用户授权被撤销时,依据数据库代理服务器更新算法进行信息更新。实验证明,该机制具有良好的执行效率,当资源规模较大时,该访问机制更具有优势。     

基于CP-ABE算法的区块链数据访问控制方案

与公有链不同,联盟区块链超级账本Fabric额外集成了成员管理服务机制,能够提供基于通道层面的数据隔离保护。但这种数据隔离保护机制在通道内同步的仍是明文数据,因此存在一定程度的数据泄露风险。另外,基于通道的数据访问控制在一些细粒度隐私保护场景下也不适用。为了解决上述提及的联盟链超级账本中存在的数据隐私安全问题,提出了一种基于CP-ABE算法的区块链数据访问控制方案。结合超级账本中原有的Fabric-CA模块,提出的方案在实现用户级细粒度安全访问控制区块链数据的同时,还能够实现对CP-ABE方案中用户属性密钥的安全分发。对该方案进行的安全分析表明,该方案实现了ABE用户属性私钥安全分发和数据隐私性保护的安全性目标,性能分析部分也说明了所提方案具有良好的可用性。     

云计算中数据隐私的安全保护机制

在云计算中,用户所拥有的数据信息通常被存放在遥远的云端,而其它用户常常能够访问这些数据且这些数据通常不由数据拥有者自己控制和管理.在此状况下,如何在云计算中保护用户的数据隐私安全则是一个十分具有挑战性的问题.为了解决这个问题,本文提出了一种数据隐私的安全保护机制.在此安全保护机制中,针对用户数据上载和访问的过程,首先提出了一种数据隐私保护的安全流程.在此基础上,提出了用户数据安全存储算法和云端数据安全访问算法.为了证明这种保护机制的有效性,本文对其安全性能进行了一系列的分析.分析结果表明：在云计算中使用这种机制能够确保数据隐私的安全性.     

数据库服务——安全与隐私保护

主要从数据的机密性、数据的完整性、数据的完备性、查询隐私保护以及访问控制策略这5个关键技术,综述国际上在数据库服务--安全与隐私保护方面的研究进展.数据的机密性主要从基于加密和基于数据分布展开分析;数据的完整性和完备性主要从基于签名、基于挑战-响应和基于概率的方法展开分析;查询隐私保护和访问控制策略主要从目前存在的问题展开分析.最后展望了数据库服务--安全与隐私保护领域未来的研究方向、存在的问题及面临的挑战.     

数据库服务——安全与隐私保护

主要从数据的机密性、数据的完整性、数据的完备性、查询隐私保护以及访问控制策略这5 个关键技 术,综述国际上在数据库服务——安全与隐私保护方面的研究进展.数据的机密性主要从基于加密和基于数据分布 展开分析;数据的完整性和完备性主要从基于签名、基于挑战-响应和基于概率的方法展开分析;查询隐私保护和访 问控制策略主要从目前存在的问题展开分析.最后展望了数据库服务——安全与隐私保护领域未来的研究方向、存 在的问题及面临的挑战.     

基于区块链的能源数据访问控制方法

针对能源互联网跨企业、跨部门的数据共享过程中存在的能源数据易篡改、泄密、数据所有权争议的问题,结合区块链可追溯、难以篡改等特点,提出一种基于区块链多链架构的能源数据访问控制方法,在保护用户隐私的同时实现了能源数据跨企业、跨部门的访问控制。该方法中采用监管链与多数据链相结合的方式保护了数据的隐私,提高了可扩展性;使用链上存储数据摘要、链下存储原始数据的方式缓解了区块链的存储压力;通过支持外包的多授权属性加密技术实现了对能源数据的细粒度访问控制。实验仿真结果表明,所提方法的区块链网络具有可用性而且该方法中支持外包的多授权属性加密技术在功能性及计算花销方面具有优势,因此所提方法可以在保护用户隐私的同时实现能源数据的细粒度访问控制。     

在线社交网络中延伸访问控制机制研究

针对社交网络中用户发布的数据延伸不可控的问题,提出了一种基于隐私标签的延伸控制机制。该机制基于用户关系跳数和资源转发跳数给用户和数据分配不同类型的隐私标签,以实现对数据的细粒度延伸访问控制。提出了隐私标签的生成算法和分配方法,设计了隐私标签约束规则并对可能出现的策略冲突进行分析。最后通过测试,表明了该机制可以实现社交网络中细粒度延伸控制,同时证明了该机制的安全性和有效性。     

基于属性加密的雾协同云数据共享方案

为解决现有的属性加密数据共享方案粗粒度和开销大等问题,提出一种能保证数据隐私且访问控制灵活的雾协同云数据共享方案(FAC-ABE)。设计属性加密机制,将数据的访问控制策略分为个性化和专业化两种。通过个性化的访问策略,根据用户的经验和偏好,将数据共享给相应的云端。利用雾节点对数据分类,将共享的数据分流,保障数据共享给专业的云服务器。安全分析结果表明,该方案能保障数据机密性,实现更细粒度的访问控制。实验结果表明,用户能将加密开销转移到雾节点上,降低了云端用户开销。     

基于区块链技术的健康医疗数据隐私加密控制系统设计

为确保电子健康记录系统尽快实现安全地医疗数据共享,克服传统隐私加密控制模型访问时延增长率较高,控制效果不够平稳的问题,本文基于区块链技术对健康医疗数据隐私加密控制系统进行了设计研究。采用C/S体系结构,设计了4层的基于区块链技术的的加密控制系统硬件。在系统软件的软件部分,采用了基于无证书公钥体制的内容提取签名方案,完成了对健康医疗数据隐私保护功能的设计。采用区块链技术,提出了数据加密访问控制方法MDACSC,在该方法中设计区块结构和链式存储结构,将后序遍历策略树匹配算法与分类分级属性算法应用到访问控制结构中提升访问控制效率,完成对健康医疗数据的加密访问控制。采用PoP-DPoS算法设计了改进共识机制,以确定记账权归属,优化了加密控制方法。经实验测试实现了对健康医疗数据隐私的加密控制,结果表明:该模型访问时延增长率较低,具有平稳、高效的访问控制性能,密文小、加密成本低,解密成本极高,并且数据安全系数达到了0.98,说明该系统总体应用效果良好。     

基于属性分类的分布式大数据隐私保护加密控制模型设计

在分布式大数据的存储和传输过程中,数据极易被恶意用户攻击,造成数据的泄露和丢失。为提高分布式大数据的存储和传输安全性,设计了基于属性分类的分布式大数据隐私保护加密控制模型。挖掘用户隐私数据,以分布式结构存储。根据分布式隐私数据特征,判断数据的属性类型。利用Logistic混沌映射,迭代生成数据隐私保护密钥,通过匿名化、混沌映射、同态加密等步骤,实现对隐私数据的加密处理。利用属性分类技术,控制隐私保护数据访问进程,在传输协议的约束下,实现分布式大数据隐私保护加密控制。实验结果表明,设计模型的明文和密文相似度较低,访问撤销控制准确率高达98.9%,在有、无攻击工况下,隐私数据损失量较少,具有较好的加密、控制性能和隐私保护效果,有效降低了隐私数据的泄露风险,提高了分布式大数据的存储和传输安全性。