海量多源异构数据的使用授权与鉴权体系研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    U1836204
  • 项目类别:
    联合基金项目
  • 资助金额:
    252.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0202.系统软件、数据库与工业软件
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The secure and effective sharing of massive multi-source heterogeneous data is an important requirement under the background of cloud computing and big data. However, the data has the characteristics of decentrality, uncertainty and dynamism in the data lifecycle of publishing, storing, accessing, updating and destroying. Traditional access control methods are difficult to be applied into the complex and ever-changing security environment. This project proposes a distributed data management framework that integrates cloud computing with blockchain, and establishes an authorization and authentication system for the usage of massive multi-source heterogeneous data. Specifically, it aims to create an secure access model for hierarchical classification of massive multi-source heterogeneous data. It will study the authorization technology for data usage under the integration mechanism of cloud and blockchain to realize the distributed authorization management of massive multi-source heterogeneous data. The consensus authentication technology based on multiple trust path to improve the efficiency of consensus authentication will be investigated. This project will propose a dynamic update and optimization mechanism for life-cycle-based security access control policy to adapt to the dynamic changes of big data usage granularity and security requirements, and develop a prototype system of secure access for Internet of vehicles, to verify the security and effectiveness of authorization and authentication system for data usage. In summary, the research of this project not only proposes a series theories and methods for the authorization and authentication of massive multi-source heterogeneous data, but also enhances the security during these processes.
海量多源异构数据的安全有效共享是当前云计算与大数据背景下的重要需求,然而,数据在发布、存储、访问、更新和销毁的使用生命周期中存在分散性、不确定性和动态性特征,传统的访问控制方法难于适应复杂多变的安全环境。本项目提出一种云计算与区块链融合的分布式数据管理框架,建立一套海量多源异构数据的使用授权与鉴权体系。具体包括:研究面向海量多源异构数据的分级分类安全访问模型;研究云链融合机制下的使用授权技术,实现海量多源异构数据的分布式授权管理;研究云链融合机制下多信任路径的共识鉴权技术,提升共识鉴权效率;创建一种全生命周期安全访问控制策略动态更新和优化机制,适应大数据使用粒度和安全需求的动态变化;研制面向车联网大数据的安全访问原型系统,检验数据使用授权与鉴权体系的安全性和有效性。本项目的研究将为海量多源异构数据使用授权与鉴权提供新的理论和方法,增强海量多源异构数据使用的安全性。

结项摘要

海量多源异构数据的安全有效共享是当前云计算与大数据背景下的重要需求,然而,数据在发布、存储、访问、更新和销毁的使用生命周期中存在分散性、不确定性和动态性特征,传统的访问控制方法难于适应复杂多变的安全环境。本项目针对海量多源异构数据存储管理的分散性、访问对象的精准性、访问控制需求的动态性特点,创新性地提出通过融合云计算和区块链的安全机制,开展了海量多源异构数据的使用授权与鉴权体系研究。构建了云链融合的分布式数据存储管理与安全访问模型,有效解决海量多源异构数据存储管理的分散性和安全性问题。研究了云链融合的多源异构数据使用授权与鉴权技术,精准描述大数据使用权限粒度和访问安全级别等需求,大幅提高大数据的使用效率和数据访问的安全性。研究了移动云服务环境中的数据安全访问与应用安全增强技术,有效解决移动云服务环境中的数据隐私泄露和恶意软件问题。研究了面向海量多源异构数据的分布式处理与访问优化技术,实现高效通信管理、协同能耗降低和协同效率提升。研究了面向海量多源异构数据的分析和隐私保护技术,保证数据的精准分析和挖掘,显著提升数据处理的性能,保障大数据分析和共享过程中的安全问题。.研究成果在国际主流期刊和会议发表论文94篇,其中KDD、NeurIPS、AAAI、ACL等CCF-A类会议论文15篇,Nature Communications论文2篇、IEEE TDSC等IEEE Transactions期刊论文10篇。申请国家发明专利27项,已授权11项,获计算机软件著作权3项,获批团体标准1项。10项发明专利实施许可授权,许可费为155万元,专利授权实现新增经济效益1.01亿元,新增利润0.26亿元。相关技术集成到跨场景隐私保护的大数据分析系统,为解决复杂环境下大数据安全共享与高效利用问题提供可靠支撑,成果获湖北省科技进步一等奖(项目负责人排名第1),获中国产学研合作创新成果奖二等奖(项目负责人排名第1)。本项目将为海量多源异构数据的应用和推广提供技术支撑,促进数据开放共享、信息安全保护的发展,促进国家的大数据基础设施建设。

项目成果

期刊论文数量(47)
专著数量(0)
科研奖励数量(6)
会议论文数量(47)
专利数量(27)
A Shapley value-based thermal-efficient workload distribution in heterogeneous data centers
异构数据中心中基于 Shapley 值的热效率工作负载分配
  • DOI:
    10.1007/s11227-022-04405-7
  • 发表时间:
    2022-04
  • 期刊:
    The Journal of Supercomputing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Saeed Akbar;Ruixuan Li
  • 通讯作者:
    Ruixuan Li
TSS: A two‐party secure server‐aid chunking algorithm
TSS:两方安全服务器辅助分块算法
  • DOI:
    10.1002/cpe.6577
  • 发表时间:
    2021-09
  • 期刊:
    Concurrency and Computation: Practice and Experience
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wenlong Tian;Ruixuan Li;Zhiyong Xu
  • 通讯作者:
    Zhiyong Xu
面向领域数据安全可信共享的云链融合系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    中国传媒大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    齐伊宁;秦宣梅;孙东红;潘鸿运;李琪;黄永峰;王丹丹
  • 通讯作者:
    王丹丹
Adversarial joint domain adaptation of asymmetric feature mapping based on least squares distance
基于最小二乘距离的非对称特征映射的对抗性联合域自适应
  • DOI:
    10.1016/j.patrec.2020.06.007
  • 发表时间:
    2020-08
  • 期刊:
    Pattern Recognition Letters
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Yumeng Yuan;Yuhua Li;Zhenlong Zhu;Ruixuan Li;Xiwu Gu
  • 通讯作者:
    Xiwu Gu
A Novel Hybrid Method to Analyze Security Vulnerabilities in Android Applications
一种分析 Android 应用程序安全漏洞的新型混合方法
  • DOI:
    10.26599/tst.2019.9010067
  • 发表时间:
    2020-10-01
  • 期刊:
    TSINGHUA SCIENCE AND TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    6.6
  • 作者:
    Tang, Junwei;Li, Ruixuan;Xu, Zhiyong
  • 通讯作者:
    Xu, Zhiyong

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其他文献

适合P2P环境的动态多秘密共享方案
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  • 发表时间:
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  • 作者:
    黄保华;路松峰;胡和平;鲍洋;李瑞轩;卢正鼎
  • 通讯作者:
    卢正鼎
一种基于风险的多域互操作动态访问控制模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2009
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    唐卓;赵林;李肯立;李瑞轩
  • 通讯作者:
    李瑞轩
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  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    小型微型计算机系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马晓普;赵莉;李瑞轩
  • 通讯作者:
    李瑞轩
基于Watson视觉模型的自适应视频水印
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李瑞轩;卢正鼎;邹复好;凌贺飞
  • 通讯作者:
    凌贺飞
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    华中科技大学学报(自然科学版),2006, 34(7): 27-29
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    唐卓;卢正鼎;李瑞轩;李红平
  • 通讯作者:
    李红平

其他文献

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相似国自然基金

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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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