面向服务组合的信息流安全验证及评估技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61502368
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F02.计算机科学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

For the data with multi-level security and dynamic service composition, it is a hard work for the information flow verification and evaluation on composite service in IoT. According to the requirements of the information flow security and service availability, the composable information flow security architecture of service composition in IoT is proposed with the qualitative verification and quantitative evaluation as its key research aspects. In the qualitative verification, the distributed information flow security verification frameworks and approaches for composite services are studied based on the lattice model and the method of covert channel analysis. In the quantitative evaluation, the security evaluation approach of quantitative information flow is studied based on Shannon entropy. Based on the theoretical research, these security algorithms and mechanisms are tested on the cloud service platforms. Through the research and experiments, we aim at solving the bottleneck security problems on secure service composition in an efficient and precise way and providing a secure environment for the service composition in IoT.
复杂的信息环境、动态的组合关系给物联网服务组合信息流安全带来了建模验证困难、服务安全性难以衡量的瓶颈问题。本项目结合安全可组合思想,构建面向物联网服务的可组合信息流安全验证及评估框架,从定性验证和定量评估两个方面对信息流安全理论和关键技术进行深入研究。在定性验证方面,基于格安全模型和隐通道分析方法,分别针对顺序和复杂组合服务研究满足信息流安全的可组合条件,进而提出分布式信息流安全验证框架和方法。在定量分析方面,基于香农信息熵理论,设计信息流安全性衡量指标,研究信息流安全性的量化评估及服务安全性排序算法。在理论研究的基础上,通过仿真和实验对研究的算法和安全机制进行测试。本项目旨在解决信息流验证开销大、安全性无法衡量的问题,从而为物联网信息安全建设提供理论和技术支撑。

结项摘要

复杂的信息环境、动态的组合关系给物联网服务组合信息流安全带来了建模验证困难、服务安全性难以衡量的瓶颈问题。针对上述挑战,本项目结合安全可组合思想,从定性验证和定量评估两个方面对信息流安全理论和关键技术进行深入研究,构建了面向物联网服务的可组合信息流安全验证及评估框架。在定性验证方面,基于格安全模型和隐式信息流分析方法,分别针对顺序和复杂组合服务研究满足信息流安全的可组合条件,提出了面向组合服务(顺序/复杂)信息流分布式验证框架及方法,突破了传统集中式验证所导致的验证节点负载过重,服务可用性差的瓶颈问题,提高了验证效率,更加适合多云并存的分布式网络环境。在此基础上,设计了支持可降级的服务安全组合方法,克服了安全条件过高导致服务组合成功率下降的关键问题,组合成功率达95%左右。在定量分析方面,基于香农信息熵理论,设计了基于量化信息流的分布式服务安全组合系统及方法,根据用户的个性化需求,为用户推荐定制化的安全服务。在项目执行期间,项目组结合基金申请书及计划书中制定的研究计划,共计在国内外重要会议及期刊发表论文18篇,其中SCI检索12篇,会议论文5篇,申请专利5项,授权2项,获得陕西省科学技术奖1项,中国发明协会金奖1项,为物联网中服务组合安全提供了坚实的理论及支撑。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(1)
科研奖励数量(4)
会议论文数量(5)
专利数量(7)
Measuring the risk value of sensitive dataflow path in Android applications
测量Android应用程序中敏感数据流路径的风险值
  • DOI:
    10.1002/sec.1746
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Security and Communication Networks
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Feng Pengbin;Sun Cong;Ma Jianfeng
  • 通讯作者:
    Ma Jianfeng
APPLET: a privacy-preserving framework for location-aware recommender system
APPLET:位置感知推荐系统的隐私保护框架
  • DOI:
    10.1007/s11432-015-0981-4
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Science China Information Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ma Xindi;Li Hui;Ma Jianfeng;Jiang Qi;Gao Sheng;Xi Ning;Lu Di
  • 通讯作者:
    Lu Di
RTRC: A Reputation-Based Incentive Game Model for Trustworthy Crowdsourcing Service
RTRC:基于信誉的众包服务激励博弈模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    China Communications
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Ma Xindi;Ma Jianfeng;Li Hui;Jiang Qi;Gao Sheng
  • 通讯作者:
    Gao Sheng
Dlog: diagnosing router events with syslogs for anomaly detection
Dlog:使用系统日志诊断路由器事件以进行异常检测
  • DOI:
    10.1007/s11227-017-2165-9
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Journal of Supercomputing
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Li Teng;Ma JianFeng;Sun Cong
  • 通讯作者:
    Sun Cong
A Novel Dynamic Android Malware Detection System With Ensemble Learning
一种具有集成学习功能的新型动态 Android 恶意软件检测系统
  • DOI:
    10.1109/access.2018.2844349
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Feng Pengbin;Ma Jianfeng;Sun Cong;Xu Xinpeng;Ma Yuwan
  • 通讯作者:
    Ma Yuwan

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其他文献

面向云计算环境的动态公平性度量方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    通信学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马建峰;王一川;习宁;孟宪佳
  • 通讯作者:
    孟宪佳
轻量级位置感知推荐系统隐私保护框架
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    计算机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马鑫迪;李辉;马建峰;习宁;姜奇;高胜;卢笛
  • 通讯作者:
    卢笛
轻量级位置感知推荐系统隐私保护框架
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    计算机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马鑫迪;李辉;马建峰;习宁;姜奇;高胜;卢笛
  • 通讯作者:
    卢笛
云计算下保障公平性的多资源分配算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    西安电子科技大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王一川;习宁;张留美;孟宪佳
  • 通讯作者:
    孟宪佳
轻量级位置感知推荐系统隐私保护框架
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    计算机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马鑫迪;李辉;马建峰;习宁;姜奇;高胜;卢笛
  • 通讯作者:
    卢笛

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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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