安徽省自然科学基金(11040606M140) 作品数:8 被引量:51 H指数:3 相关作者: 王泽成 王平水 王建东 周善英 王有刚 更多>> 相关机构: 安徽财经大学 南京航空航天大学 更多>> 发文基金: 安徽省自然科学基金 国家自然科学基金 教育部人文社会科学研究基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 更多>>
辅助输入环境下的确定性公钥加密方案 2013年 针对辅助输入环境下确定性公钥加密方案较难构造的问题,基于d-判定性Diffie-Hellman(d-DDH)问题,应用矩阵加密、矩阵d-DDH以及有限域上的Goldreich-Levin定理,构造一个辅助输入环境下的确定性公钥加密方案,并在标准模型下证明该方案具有强不可区分私密安全性。该方案所基于的d-DDH问题比判定性Diffie-Hellman问题更难,且可以根据应用需要选择不同d值,提供不同的安全级别。 王泽成 汪秀关键词:可证安全 隐私保护k-匿名算法研究 被引量:12 2011年 隐私保护已成为个人或组织机构关心的基本问题,k-匿名是目前数据发布环境下实现隐私保护的主要技术之一。鉴于多数k-匿名方法采用泛化和隐匿技术,严重依赖于预先定义的泛化层或属性域上的全序关系,产生很高的信息损失,降低了数据的可用性,提出了一种基于聚类技术的k-匿名算法。实验结果表明,该算法在保护隐私的同时,提高了发布数据的可用性。 王平水 马钦娟关键词:数据发布 隐私保护 K-匿名 聚类 标准模型下可证明安全的新公钥加密方案 被引量:1 2013年 针对标准模型下抗适应性选择密文攻击语义安全的公钥加密方案存在的效率比较低或者所基于的计算假设比较强的问题,基于最近提出的d-判定性Diffie-Hellman问题构造了一个新的可证明安全的公钥加密方案。方案的构造和安全性证明采用哈希证明系统方法,达到了高效安全的目标。方案所基于的d-判定性Diffie-Hellman问题的难度介于计算Diffie-Hellman问题和判定性Diffie-Hellman问题之间,方案的效率优于基于计算Diffie-Hellman问题的方案,与基于判定性Diffie-Hellman问题的方案相近。该方案实现了计算假设与效率之间的一个比较好的折中,并且可以根据实际需要选择不同的d值以达到不同的安全级别。 王泽成关键词:公钥加密 可证明安全性 外包数据库隐私保护问题研究进展 被引量:3 2012年 数据库外包服务是信息技术外包服务的重要内容之一,经济全球化使得数据库外包现象日益普及.外包数据库应用系统中的隐私保护问题是影响组织是否选择外包业务的重要因素之一,因此,研究外包数据库的隐私保护问题具有重要的学术价值和应用前景.详细介绍了外包数据库隐私保护问题的内涵,系统概括了外包数据库应用系统隐私保护的研究进展及不足,最后探讨了外包数据库隐私保护问题研究的发展趋势. 徐勇 王有刚 王泽成 孙玉涛 周善英关键词:外包数据库 隐私保护 基于分类回归树的新闻服务营销研究 2013年 数据挖掘技术中的分类和回归树(Classification And Regression Tree,CART)节点是一种基于树的分类预测方法,使用递归分区来将训练记录分割类似的输出字段值。文章将C&R树应用于市场营销研究,目标是寻找意愿接受互动新闻服务并购买的潜在客户。通过使用已有的客户数据作为训练样本,建立了一个分类回归模型,可以用于未来数据的预测,从而有助于企业更好地针对不同类型的客户进行不同的营销策略。 汪秀关键词:数据挖掘 分类回归树 市场营销 云环境数据发布服务中隐私保护相关技术研究 被引量:2 2012年 云计算环境下数据库服务应用系统中的隐私保护问题是影响组织是否选择相关服务的重要因素之一,本文界定了云计算数据库服务应用系统架构;分析了基于密码学理论实现访问控制方法的不足,探讨了云计算环境下支持多管理域合成的访问控制模型;研究了云计算环境数据动态变化场景下的用户隐私保护问题;介绍了经典数据发布模型,对比了发布数据效用度量方法。最后指出云计算环境数据发布服务中隐私保护的热点研究方向。 王有刚 徐勇 王泽成 周善英关键词:云计算 数据发布 隐私保护 K-匿名 一种基于聚类的个性化(l,c)-匿名算法 被引量:4 2012年 目前多数l-多样性匿名算法对所有敏感属性值均作同等处理,没有考虑其敏感程度和具体分布情况,容易受到相似性攻击和偏斜性攻击;而且等价类建立时执行全域泛化处理,导致信息损失较高。提出一种基于聚类的个性化(lc)-匿名算法,通过定义最大比率阈值和不同敏感属性值的敏感度来提高数据发布的安全性,运用聚类技术产生等价类以减少信息损失。理论分析和实验结果表明,该方法是有效和可行的。 王平水 王建东关键词:数据发布 隐私保护 匿名化隐私保护技术研究综述 被引量:30 2011年 随着互联网技术的迅猛发展,隐私保护已成为个人或机构关心的基本问题,各种数据挖掘工具的出现使得隐私泄露问题日益突出.通常移除标识符的方式发布数据是无法阻止隐私泄露的,攻击者仍然可以通过链接操作以很高的概率来获取用户的隐私数据.匿名化是目前数据发布环境下实现隐私保护的主要技术之一.论文简要介绍了匿名化技术的相关概念和基本原理,主要从匿名化原则、匿名化方法和匿名化度量等方面对匿名化技术研究现状进行了深入分析和总结,最后指出匿名化技术的研究难点以及未来的研究方向. 王平水 王建东关键词:数据发布 隐私保护 标识符 K-匿名