-
公开(公告)号：CN110874348A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201911106280.3
申请日：2019-11-13
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明属于大数据的技术领域，具体涉及一种混合云环境下隐私的差异化数据检索方法，包括确定目标关键字，向数据文件输入检索请求，显示数据文件的关键字，度量数据文件的关键字与目标关键字的距离值，通过距离值构建数据检索索引，获得检索结果。本发明不仅同时提高了用户在大数据中的搜索速度和在大数据中信息的传输速度，还扩大了搜索的空间和搜索关键字的语义空间，从而使攻击者不能准确地推断出文件的内容，有效地解决了混合云环境下隐私泄露的问题。
-
公开(公告)号：CN110866275A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911106252.1
申请日：2019-11-13
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F21/62 , G06F16/953 , G06F16/2458
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，具体涉及一种隐私保护的大数据的近似检索方法，包括步骤1、用户提出数据搜索请求，并将该请求提交给搜索引擎；步骤2、搜索引擎接收搜索请求，搜集当前数据平台的状态信息，并对搜索请求的可行性进行预估；步骤3、若预估结果与搜索请求不同，则拒绝该请求；若预估结果与搜索请求一致，则进行实施；步骤4、数据平台将实施结果返回给搜索引擎，并由搜索引擎呈现给用户。与现有技术相比，本发明针对大数据搜索目前尚无“精度、时效、隐私保护粒度”等多维一体的整体性解决方案的问题，实现大数据搜索三大维度相协的数据检索方案，解决了由同构搜索、数据版本更新所带来的重搜索问题，提升通用搜索的检索效率。
-
公开(公告)号：CN110795473A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911106961.X
申请日：2019-11-13
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F16/2458 , G06F16/242 , G06F16/27 , G06F9/445
Abstract: 本发明属于检索技术领域，具体涉及一种基于自举法的加速搜索方法，包括S1.将Hadoop架构下的用户搜索请求设置为三元组Q(Op,D,ρ)，其中，Op表示用户对目标数据集合D的搜索操作，ρ为用户设置的搜索精度下限值；S2.从数据集合D中抽取初始样本S，然后以S为论域进行m次有放回采样{S1,...,Sm}；S3.对步骤S2中实施操作Op(D)产生的m个结果{Op(S1),...,Op(Sm)}进行近似计算，得到变异系数的相对误差值；S4.根据步骤S3中的相对误差进行评估，得出满足用户近似精度的搜索结果。与现有技术相比，本发明采用自举法进行抽样，有效地降低了抽样过程中样本的数量，同时由于只需要从原始数据集中抽取一个较小的随机均匀抽样，因此，可以显著降低采样过程的磁盘成本。
-
公开(公告)号：CN110866277A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911107523.5
申请日：2019-11-13
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种DaaS应用的数据集成的隐私保护方法，包括如下步骤，步骤一、在满足数据匿名的条件下，通过租户间多轮协作，每轮采用信息增益最大的属性加细数据集；步骤二、设定云服务提供商的信誉等级，并根据信誉等级划分云服务提供商；步骤三、对于低于预设信誉等级的云服务提供商，采用基于分割的隐私保护机制，隐藏数据之间的关联关系，并通过分组均衡化的方式，确保属性的值域均衡分布，防止云服务提供商泄露租户数据隐私；对于高于预设信誉等级的云服务提供商，采用分类索引树数据结构，验证云服务提供商返回数据的正确性及完整性。本发明通过分类索引树数据结构，使云租户有能力验证云服务提供商返回结果集的正确性及完整性。
-
公开(公告)号：CN110866276A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911107507.6
申请日：2019-11-13
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明属于数据的隐私保护的技术领域，具体涉及一种混合云环境下数据的隐私保护方法，包括如下步骤，步骤一、将DaaS承载平台作为混合云，根据高维稀疏数据的特征及数据发布模式，分析引入云平台后数据隐私泄露的潜在风险；步骤二、在匿名分割策略的基础上，通过贪心策略，分析数据可用性最大化的约束场景；步骤三、利用交互型差分隐私保护的统计搜索，分析加噪对数据可用性的影响；步骤四、针对并行化匿名分割造成的数据误分割，通过共享聚合簇，减小保留在私有云上的数据量。本发明能够减少信息损失，提高算法的执行效率，从而提高数据的隐私保护的可行性和实用性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114329154A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111650058.7
申请日：2021-12-30
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F16/953 , G06F16/9538 , G06F21/62
Abstract: 本发明涉及搜索方法技术领域，尤其是指本发明提供的一种基于云端服务器储存数据的安全搜索方法，本发明从提高搜索精度、时效、隐私保护粒度及数据可用性等视角研究了大数据近似搜索与隐私保护的新模式与量化评估准则，实现大数据搜索三大维度相协的数据检索方案，解决了由同构搜索、数据版本更新所带来的重搜索问题，提升通用搜索的检索效率，针对通用检索，从多维统一的量化度量指标、搜索模式、架构、算法等，提出一整套解决方案。
-
公开(公告)号：CN114417376A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111654091.7
申请日：2021-12-30
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F21/60 , G06F21/62 , G06F16/2458 , H04L9/40 , H04L67/10
Abstract: 本发明涉及数据保护技术领域，尤其是指一种混合云环境下数据检索过程中的差异化隐私保护方法，步骤一、数据拥有者对原始数据进行加密处理得到加密数据，并将加密之后的加密数据发送至云端服务器；步骤二、云服务提供商接受加密数据并将接受到的加密数据进行二次加密；步骤三、云服务提供商接受所有用户的访问请求；步骤四、云服务提供商对访问的用户进行授权判断，本发明在数据保存时进行了二次加密，当授权用户访问时，云服务提供商可直接进行数据返回，当未授权用户进行访问时，则通过v粒度化准进行搜索域空间和关键字的语义空间，从而使攻击者不能准确地推断出文件内容。
-
公开(公告)号：CN114297468A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111650142.9
申请日：2021-12-30
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F16/953 , G06F16/957 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及数据所述技术领域，尤其是指一种云环境下面向数据近似搜索的隐私保护方法，本发明可根据搜索引擎Hermes进行第一步的判断是否为同构搜索，若是则直接输出结果，可有效的缩短数据搜索的时间，若不是，再采用白举法进行查询，由于自举法只需从原始数据集中抽取一个较小的随机均匀样本，因此，自举法能够显著地降低采样过程的磁盘I/O成本；相比于其它的重采样技术自举法对上层的具体操作不敏感能解决对中位数的操作需求。
-
公开(公告)号：CN114329588A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111619248.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F21/62 , G06F21/64 , G06F16/901 , G06F16/906
Abstract: 本发明涉及数据储存技术领域，尤其是指一种云环境下多源融合的数据隐私保护方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、在数据即服务DaaS模式下，各云租户将原数据进行匿名化处理；步骤二、将各云租户匿名化处理之后的原数据进行多轮加细匿名算法，得到数据集，在满足数据匿名的条件下通过云租户多轮协作每轮采集信息增益最大的属性加细数据集；步骤三、将数据集上传至云端，云租房将数据集的最终控制器交给云服务提供商；本发明在对原数据进行匿名化处理的通过通过多轮加细匿名算法对数据进行合并保存，并且对云服务提供商的数据泄密情况进行监控，可有效的杜绝数据泄密。
-
公开(公告)号：CN114297714A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111654194.3
申请日：2021-12-30
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06F16/953
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域，尤其是指一种云环境下数据隐私保护与安全搜索的方法，本发明在存在数据时对原始数据进行了多轮加细匿名算法处理，并将处理的数据通过云服务提供商进行二次加密储存，可防止原始数据的泄密，并且本发明采用授权用户访问制度，可防止数据的被盗，提供了数据的安全性，对原源数据属性进行的关联、聚合等操作，可能会产生潜在的融合隐私泄露风险，传统的数据隐私保护方案多是针对单源、静态数据提出的，无法抵御多源动态融合数据发布及搜索过程中面临的推理攻击，因此采用本发明数据储存与访问更加安全可靠。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
50
records
(took 0.074 seconds)
