多域环境下授权凭证链隐私保护研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61303254
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0206.信息安全
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Aiming at the privacy controllability requirement of sensitive credentials in the open environment, we will study the unique privacy preserving principles and models theoretically to satisfy the multiple relevant parties' authorization rules and explore the means of achieving methodologically. First of all, in this project, we propose the sensitive credential formal model and management model which are suitable for cross domain resource-sharing environment. Secondly, the attribute credential chain's SADL(sensitive assertion description language) and their semantics verification technology will be researched. Moreover, we can provide the formal deduction-based credential chain synthesis framework and privacy policy conflict resolution algorithm. After that, the technologies of privacy preserving decision engine will be studied, including the search algorithm for applicative sensitive credentials in credential chain, efficient deduction algorithm for sensitive credentials, caching algorithm for deduction intermediate results, cache update algorithm and performance evaluation model of decision engine. Finally, we will analyze and validate these technologies by experiments. Through the implementation of this project, we can establish the theoretical basis of credentials' privacy preserving in multi-domain environment and achieve a critical technical breakthroughs. This work, which reflects the trend in the field of information security and combines the latest achievements of the privacy preserving technology and distributed authorization technology, is not only a high value academic project, but also a critical technology of distributed security infrastructure, meanwhile, our research has great practical value for the mediator-free electronic business systems and information service systems under rapidly expanding.
本项目针对开放式环境下的敏感属性凭证受控使用需求,在理论上研究满足凭证链各相关方授权规则的安全原理和模型,并在方法上探索其实现手段。研究内容主要包括:提出适用于多域资源共享环境下的敏感属性凭证形式化模型和管理模型;研究适用的凭证链敏感断言描述语言及其语义验证技术;研究基于逻辑推演的形式化凭证链合成框架和隐私策略冲突消解算法;研究高效隐私保护判定引擎的关键技术,包括针对凭证链中特定敏感凭证的查找算法、包含敏感凭证的高效凭证链推演算法、推演中间结果的缓存算法、缓存更新算法和判定引擎性能评估模型,并通过实验进行性能分析和功能验证。本项目的研究工作结合了隐私保护和分布式授权技术的最新成果,体现了信息安全领域的发展趋势,具有很高的学术起点,同时也是分布式安全基础设施的核心关键技术,对于当前迅猛发展的自组式电子商务及信息服务平台而言,具有非常高的实用价值。

结项摘要

本项目针对开放式环境下的隐私受控使用场景开展研究,以非结构化文本文件和结构化文档两类重要的文件资源访问为主要研究对象,从原理模型和受控使用关键技术两个方面开展较为系统和深入的研究,取得了一系列研究成果,具体表现在:(1)提出和完善了多域环境下满足多相关方授权规则的隐私保护理论框架,提出了适用于多域分布式资源共享环境下的隐私控制形式化模型和管理模型;(2)在关键技术层面,设计并实现了敏感标记嵌入引擎、敏感标记信息检测技术、隐私码字选择方法等一系列关键算法和技术,研发了软件应用系统和专用硬件设备,并将研究成果实际应用于重大工程。截止2016年12月31日,项目组共发表学术论文7篇(其中EI检索论文4篇),申请专利6项,获得软件著作权2项。通过本项目的培养,培养博士研究生2名,硕士研究生3名。综上所述,本项目的研究工作是可以广泛应用于分布式安全基础设施的核心关键技术,能够大幅度提升我国信息服务平台的安全性,具有非常高的实用价值。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
Multi-class JPEG Steganalysis by Ensemble Linear SVM Classifier
通过集成线性 SVM 分类器进行多类 JPEG 隐写分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Digital-Forensics and Watermarking. IWDW 2014. Lecture Notes in Computer Science, vol 9023
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jie Zhu;Qingxiao Guan;Xianfeng Zhao
  • 通讯作者:
    Xianfeng Zhao
Secure Cooperative Spectrum Sensing and Allocation in Distributed Cognitive Radio Networks
分布式认知无线电网络中的安全协作频谱感知和分配
  • DOI:
    10.1155/2015/674591
  • 发表时间:
    2015-10
  • 期刊:
    International Journal of Distributed Sensor Networks
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Jia Hu;Chuan Huang;Li Xu;Bin Wu
  • 通讯作者:
    Bin Wu

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其他文献

基于文件格式的加密检测模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    保密科学技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    何晓磊;赵险峰;吴槟
  • 通讯作者:
    吴槟
多域环境下基于属性的授权委托模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    冯登国;吴槟
  • 通讯作者:
    吴槟
一种基于随机性测试的加密通信检测模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    保密科学技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘磊;程成;于海波;吴槟
  • 通讯作者:
    吴槟
面向代理重加密算法的程序设计语言研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    通信学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    苏铓;俞研;吴槟;付安民
  • 通讯作者:
    付安民
面向无载体信息隐藏的映射关系智能搜索方法
  • DOI:
    10.19363/j.cnki.cn10-1380/tn.2020.05.05
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    信息安全学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王亚宁;吴槟
  • 通讯作者:
    吴槟

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AI项目思路

AI技术路线图

吴槟的其他基金

基于行为分析的新媒体信息隐藏分布式检测技术研究
  • 批准号:
    U1936119
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    70.0 万元
  • 项目类别:
    联合基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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相似海外基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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