新型计算模式中最优化计算问题的安全外包计算协议研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61807026
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0215.计算机与其他领域交叉
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

With the evolution of emerging computing models, including cloud computing and edge computing, to process big data, the service providers, who have extensive computing resources, can provide a variety of computing services such as outsourced computation, but they are untrustworthy since they maybe collect sensitive data or return incorrect results. On the other hand, as one of the widest scientific computation problems, optimization computation is widely used in engineering application, but it is heavy, even impossible, to solve a large-scale optimization computation for resource-constrained users. Therefore, it is broadly valuable to design secure outsourced protocols for large-scale optimization computation problems. Based on existing outsourced computation tools, this work will merge the special properties and structures of optimization calculation problems, and present the outsourced protocols for optimization calculation with preserving-privacy, verifiability and efficiency, including: (1) to construct reasonably formal security model, (2) to explore new transformation technique and verification technique, (3) to propose outsourced computation protocols for large-scale multi-object programming and nonlinear programming/support vector machine etc, (4) to analyze the security and test the efficiency of these protocols. The resulting works will enrich the connotations of outsourced computation, and tamp the foundation of effective services providing for the resource-constrained users under the cloud computing environments.
随着处理大数据的云计算和边缘计算等新型计算模式不断进化,拥有丰富计算资源的服务商可以提供包含外包计算在内的多种计算服务,但服务商并不完全可信,可能收集敏感数据或返回错误结果。另一方面,优化计算是工程应用中常见的科学计算问题之一,但求解大规模优化问题对资源受限的用户来说是繁重的任务,甚至是不可行的。因此,设计新型计算模式下大规模优化计算的安全外包计算协议,具有重要价值。本项目拟在现有外包计算技术的基础上,融合优化计算问题的特定性质和结构,设计具有隐私保护、可验证性和高效性的优化计算外包协议,包括:(1)建立合理的形式化安全模型,(2)探究新的转换技术和验证技术,(3)设计大规模多目标规划和非线性规划/支持向量机等问题的外包计算协议,(4)分析证明协议的安全性和测试评估协议的效率。本项目研究内容属交叉学科,其研究成果将丰富外包计算的内涵,夯实新型计算模式为资源受限用户提供有效服务的基础。

结项摘要

本项目主要研究了基于区块链的安全外包线性规划方案,同时研究了云计算、智慧医疗、车载网、物联网等场景需求的密码算法或协议,包括:.1)利用区块链智能合约技术,提出一个不需要第三方的公平支付的安全外包线性规划方案,可抵抗分布式拒绝服务攻击、窃听攻击和篡改攻击,实现了外包问题的机密性、可验证性、支付的完整性和公平性。.2)针对云存储环境中密钥泄露、数据重复和完整性检验的问题,设计一种支持密钥更新和密文数据去重的完整性审计方案。.3)使用多线性映射设计了一个具有常数签名长度的环签名方案,具有紧安全规约性。.4)公开一种支持快速搜索和解密的模糊属性基加密方法,使用户的属性值具有容错性,减轻了云服务器和用户的计算负担,实现高效快速搜索。.5)构造一个小批量签名验证与识别方案,实现快速签名验证和无效签名识别。.6)提出一种策略可隐藏与可更新的属性加密算法,解决了策略隐私泄露和动态策略更新问题,可适用于电子医疗。.7)构造一个匿名轻量级的三因素身份认证协议,在安全性、功能和计算效率方面具有优势,可适用于物联网。.8)针对客户端去重技术容易遭受合谋认证攻击、副本伪造攻击、暴力破解攻击等安全威胁,设计一种随机化的客户端去重方案。.9)针对恶意用户滥用其密钥无法被追踪和撤销问题,提出一个新颖的支持白盒追踪和叛徒直接撤销的可更新属性加密方案。.10)构造一个基于属性的可搜索签密方案,实现了数据细粒度访问控制、数据隐私保护、数据认证和数据搜索,可适用于电子医疗。.11)设计一种具有验证和属性撤销功能的属性基可搜索加密方案,可适用于电子医疗。.12)构造一个可搜索的基于属性的认证加密方案,达到密文的不可区分性、密文的存在性不可伪造性、选择关键词攻击安全和关键词保密性等安全性。.13)公开了物联网中基于PUF的三因素匿名用户认证协议方法,能抵抗智能卡丢失、口令猜测攻击等,实现用户与节点匿名性,计算量小、效率高,适用于物联网。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
Security of account and privacy of transaction for bitcoin
比特币账户安全和交易隐私
  • DOI:
    10.19682/j.cnki.1005-8885.2018.0026
  • 发表时间:
    2018-10
  • 期刊:
    The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhenhua Liu;Dong Yuan;Yaohui Liu;Yuanyuan Li
  • 通讯作者:
    Yuanyuan Li
Randomized deduplication with ownership management and data sharing in cloud storage
云存储中具有所有权管理和数据共享的随机重复数据删除
  • DOI:
    10.1016/j.jisa.2019.102432
  • 发表时间:
    2020-04
  • 期刊:
    Journal of Information Security and Applications
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Tian Guohua;Ma Hua;Xie Ying;Liu Zhenhua
  • 通讯作者:
    Liu Zhenhua
Efficient Small-Batch Verification and Identification Scheme With Invalid Signatures in VANETs
VANET中无效签名的高效小批量验证识别方案
  • DOI:
    10.1109/tvt.2021.3120420
  • 发表时间:
    2021-12-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Liu,Zhenhua;Yuan,Ming;Wang,Baocang
  • 通讯作者:
    Wang,Baocang
Searchable Attribute-Based Signcryption Scheme for Electronic Personal Health Record
基于可搜索属性的电子个人健康记录签密方案
  • DOI:
    10.1109/access.2018.2878527
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Liu Zhenhua;Liu Yaohui;Fan Yaqing
  • 通讯作者:
    Fan Yaqing
A Physically Secure, Lightweight Three-Factor and Anonymous User Authentication Protocol for IoT
适用于物联网的物理安全、轻量级三因素匿名用户身份验证协议
  • DOI:
    10.1109/access.2020.3034219
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Liu Zhenhua;Guo Changbo;Wang Baocang
  • 通讯作者:
    Wang Baocang

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其他文献

标准模型下高效的强不可伪造短签名方案
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    江苏大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘振华;胡予濮;张襄松
  • 通讯作者:
    张襄松
span style=font-family: 宋体; font-size: 18pt; new= times= roman;= times= ar-sa;= zh-cn;= en-us;= 1.0pt;=strong 标准模
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    江苏大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘振华;胡予濮;张襄松
  • 通讯作者:
    张襄松
支持向量机的一步光滑牛顿法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    西安工业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张襄松;刘三阳;刘振华
  • 通讯作者:
    刘振华
span id=FileTitlestrong具有消息恢复功能的无陷门格签名方案/strong/span
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    计算机科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张襄松;刘振华
  • 通讯作者:
    刘振华

其他文献

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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

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          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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