云環(huán)境下基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的多服務(wù)請(qǐng)求隱私保護(hù)方法研究.pdf

1、云計(jì)算的發(fā)展伴隨著安全與隱私問(wèn)題。傳統(tǒng)云安全研究主要集中于云數(shù)據(jù)以及云用戶安全與隱私問(wèn)題上，對(duì)于云服務(wù)請(qǐng)求隱私保護(hù)這個(gè)問(wèn)題較少涉及，它們的解決方案也不適合?，F(xiàn)有較為行之有效的方法為噪聲混淆，但是目前的研究都是為了解決同一時(shí)間片段內(nèi)單個(gè)云服務(wù)請(qǐng)求隱私保護(hù)的問(wèn)題，并不適合多個(gè)云服務(wù)請(qǐng)求同時(shí)發(fā)生的場(chǎng)景。
　　本文研究在控制噪聲成本的同時(shí)確保多個(gè)云服務(wù)請(qǐng)求隱私保護(hù)場(chǎng)景中隱私信息的安全性。主要工作包括：
　　通過(guò)分析云計(jì)算環(huán)境下單個(gè)云

2、服務(wù)請(qǐng)求隱私保護(hù)的研究現(xiàn)狀，闡述了現(xiàn)有保護(hù)方法在噪聲成本以及安全性上無(wú)法滿足本文所提場(chǎng)景的原因。針對(duì)本文所提多個(gè)云服務(wù)請(qǐng)求隱私保護(hù)場(chǎng)景的特點(diǎn)，引入了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的概念，并提出云服務(wù)請(qǐng)求中敏感信息的重要度以及聯(lián)合推導(dǎo)概率作為風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)；
　　提出了一種基于D-S證據(jù)理論的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法，建立敏感信息關(guān)聯(lián)模型并且使用D-S理論的多源證據(jù)融合規(guī)則完成兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)的量化，然后構(gòu)造風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算的表達(dá)式。改進(jìn)了原有噪聲生成及混淆的策略，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的結(jié)果

3、使用該策略優(yōu)化多個(gè)云服務(wù)請(qǐng)求隱私保護(hù)機(jī)制；
　　提出了一種基于模糊理論的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法，使用模糊理論中隸屬度的定義以及模糊綜合評(píng)價(jià)完成風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)的量化，同樣構(gòu)造合適的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算表達(dá)式。對(duì)噪聲生成及混淆策略再次進(jìn)行改進(jìn)，并依此繼續(xù)優(yōu)化多云服務(wù)請(qǐng)求隱私保護(hù)機(jī)制；
　　通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)與原有方法在噪聲成本控制以及安全性上的對(duì)比，證明了本文所提兩種基于不同理論的多個(gè)云服務(wù)請(qǐng)求隱私保護(hù)方法的優(yōu)勢(shì)及有效性。最后分析了兩種方法的異同，總結(jié)了它們對(duì)于