面向云存储的高性能数据隐私保护方法

随着云计算和云存储技术的飞速发展,越来越多的企业和个人使用云存储来保存数据或备份数据。但用户将私有数据上传到云端的同时,也丧失了对数据的绝对控制权,用户数据的隐私保护问题成为云存储发展不得不解决的问题。为了解决这一问题,提出一种新的针对云存储的数据隐私保护方法 BSBC(Bit Split Bit Combine),它在上传前,将数据按照比特位进行拆分,重新组装后形成多个数据文件,再分别上传到云存储服务器;下载时,先将所有数据文件下载,然后通过位合并再恢复成原始文件。实验证明这种方法可以保护用户数据的隐私,同时可比传统加解密获得17~35倍的性能提升。然后将核心的位拆分、位合并代码模块用汇编语言进行优化,对汇编语言进行指令调度优化,以减少数据冲突和流水线停顿。最终,采用BSBC方法比传统加解密可以获得25~35倍的性能提升。     

数据发布中的隐私保护研究综述*

如何在发布涉及个人隐私的数据时保证敏感信息不泄露,同时又能最大程度地提高发布数据的效用,是隐私保护中面临的重大挑战。近年来国内外学者对数据发布中的隐私保护（privacy-preserving data publishing,PPDP）进行了大量研究,适时地对研究成果进行总结,能够明确研究方向。对数据发布领域的隐私保护成果进行了总结,介绍了常用的隐私保护模型和技术、隐私度量标准和算法,重点阐述了PPDP在不同场景中的应用,指出了PPDP可能的研究课题和应用前景。     

重要区域保持的图像缩放质量评价方法

目的 图像缩放质量评价是评估图像非等比例缩放优劣的依据,现有主流评价方法不能客观有效地给出定量评价结果,为此提出一种基于重要区域保持的图像非等比例缩放评价方法。方法 首先,结合视觉显著度、图像边缘和超像素分割构造重要区域识别算法;然后,设计描述图像缩放前后重要区域大小和内容保持的面积变化函数和成分变化函数;最后混合两种函数提出缩放质量评价函数。结果 在RetargetMe提供的标准测试集上对本文方法进行实验验证,计算缩放质量值以评价不同缩放方法的优劣,并利用肯德尔系数度量本文方法的评价结果与主观评价的一致性,本文方法的平均肯德尔系数比当前主流客观方法高0.5%~11%。结论 与现有主流客观评价方法相比,本文方法所得到的肯德尔系数值更大,证明该方法能够更准确有效、快速、定量地评价各类图像非等比例缩放结果。     

支持本地化差分隐私保护的k-modes聚类方法

如何在保护数据隐私的同时进行可用性的数据挖掘已成为热点问题。鉴于在很多实际应用场景中,很难找到一个真正可信的第三方对用户的敏感数据进行处理,文中首次提出了一种支持本地化差分隐私技术的聚类方案——LDPK-modes(Local Differential Privacy K-modes)。与传统的基于中心化差分隐私的聚类算法相比,其不再需要一个可信的第三方对数据进行收集和处理,而由用户担任数据隐私化的工作,极大地降低了第三方窃取用户隐私的可能性。用户使用满足本地d-隐私(带有距离度量的本地差分隐私技术)定义的随机响应机制对敏感数据进行扰动,第三方收集到用户扰动数据后,恢复其统计特征,生成合成数据集,并进行k-modes聚类。在聚类过程中,将数据集上频繁出现的特征分配给初始聚类中心点,进一步提高了聚类结果的可用性。理论分析和实验结果表明了LDPK-modes的隐私性和聚类可用性。     

巴渝地区夯土民居室内热环境

传统民居的传统生态建造经验与价值已得到广泛认可,巴渝地区因特殊的地形与气候,传统民居在热环境的营造上有自身的特点。以重庆江津区龙塘村夯土民居为研究对象,以实地测量的冬季室内热工参数为基础,运用软件模拟分析,对民居全年室内热环境进行评价,发现夯土墙对改善夏季热环境更为有利,夯土民居冬季室内热环境远比夏季差;民居建筑中阁楼空间在调节室内热环境方面作用显著,具有冬季保温,夏季隔热的作用。     

投资仓储技术的易逝品供应链管理模型

为研究仓储技术投资对易逝品供应链生产库存决策的影响,构建了由单个制造商和多个零售商构成的两级供应链模型。考虑制造商和零售商共用一个仓库并共同投资仓储技术来控制降低产品的易逝率,以供应链单位时间总成本最小化为目标,研究集成环境下供应链各方的最优决策问题。通过数值计算分析了模型中各主要参数的变化对最优策略的影响,为易逝品供应链管理决策提供了决策依据。     

论萧绍古海塘研究与保护

萧绍平原与萧绍古海塘密不可分．萧绍古海塘虽已丧失海塘功能,但历史文物、文化教育价值极高．从实地考察及分析萧绍海塘列代兴修情况、历史价值,认为萧绍古海塘的研究与保护的紧迫性迫在眉睫,应对萧绍古海塘全线现在所在位置及各段塘型进行测绘考证,开展古海塘保护教育工作、建立“萧绍古海塘保护协会”,并逐步恢复已遭破坏的海塘．     

Virt-RSBAC:一种防御云计算内部威胁的框架

针对来自云计算平台的内部威胁,为了保护云用户的隐私,缓减平台提供者的安全监控需求与用户隐私之间的策略冲突,本文提出一种虚拟化环境下的特权控制框架Virt-RSBAC。通过在虚拟机监视器（VMM）中添加特权控制和基于角色的资源隔离规则,实现对特权域管理权限的分离,简化对云用户的管理,借助于创建相互信任的安全虚拟机（SVM）为云平台提供者和云用户提供安全服务。最后,在Xen上实现了该框架的原型,实验与分析表明该框架能够防止恶意管理员获取用户隐私并提供检测功能,对原有系统的性能损耗在可接受范围内。     

基于轨迹特征及动态邻近性的轨迹匿名方法研究

移动社会网络的兴起以及移动智能终端的发展产生了大量的时空轨迹数据,发布并分析这样的时空数据有助于改善智能交通,研究商圈的动态变化等.然而,如果攻击者能够识别出轨迹对应的用户身份,将会严重威胁到用户的隐私信息.现有的轨迹匿名算法在度量相似性时仅考虑轨迹在采样点位置的邻近性,忽略轨迹位置的动态邻近性,因此产生的匿名轨迹集合可用性相对较低.针对这一问题,本文提出了邻域扭曲密度和邻域相似性的概念,充分考虑轨迹位置的动态邻近性,并分别提出了基于邻域相似性和邻域扭曲密度的轨迹匿名算法;前者仅考虑了轨迹位置的动态邻近性,后者不仅能衡量轨迹位置的动态邻近性,而且在聚类过程中通过最小化邻域扭曲密度来减少匿名集合的信息损失.最后,在合成轨迹数据集和真实轨迹数据集上的实验结果表明,本文提出的算法具有更高的数据可用性.