面向大数据安全的密码技术研究

被引：4

作者：

张小松 ^{[1
,2
]}

杨浩淼 ^{[2
]}

汪小芬 ^{[2
]}

机构：

[1] 电子科技大学大数据研究中心

[2] 电子科技大学网络空间安全研究中心

来源：

信息安全研究 | 2015年 / 1卷 / 03期

关键词：

大数据; 数据挖掘; 大数据安全; 隐私; 密码技术;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP309.2 [数据安全];

学科分类号：

081201 ; 0839 ; 1402 ;

摘要：

大数据最重要的意义是对海量数据集的分析和挖掘,以获取新的知识和创造新的价值.因此,大数据技术的本质是数据挖掘和分析算法,只不过要满足大数据的3V特征:体量(volume)巨、类型(variety)多、速度(velocity)快.而大数据安全的意义在于(使)用户愿意共享数据进行大数据分析,而且分析所创造的价值使人信服.因此这要求面向大数据安全的密码技术具有下面2个特点:1)密码技术能够适应大数据的3V特征,使处理大数据具有良好的扩展性和效率;2)密码技术能够满足大数据安全分析的需求:既能对大数据进行分析和挖掘,又能保护大数据安全和用户隐私.

引用

页码：238 / 244

页数：7

共 8 条

[1]

SaC‐FRAPP: a scalable and cost‐effective framework for privacy preservation over big data on cloud[J] . Xuyun Zhang,Chang Liu,Surya Nepal,Chi Yang,Wanchun Dou,Jinjun Chen. Concurrency Computat.: Pract. Exper. . 2013 (18)

[2]

Privacy-preserving data publishing[J] . Benjamin C. M. Fung,Ke Wang,Rui Chen,Philip S. Yu. ACM Computing Surveys (CSUR) . 2010 (4)

[3]

Efficient privacy-preserving similar document detection[J] . Mummoorthy Murugesan,Wei Jiang,Chris Clifton,Luo Si,Jaideep Vaidya. The VLDB Journal . 2010 (4)

[4]

L -diversity[J] . Ashwin Machanavajjhala,Daniel Kifer,Johannes Gehrke,Muthuramakrishnan Venkitasubramaniam. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) . 2007 (1)

[5] Combining the language model and inference network approaches to retrieval [J].

Metzler, D ;

Croft, WB .

INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT, 2004, 40 (05) :735-750

[6]

Searchable symmetric encryption:Improved definitions and efficient constructions .2 Curtmola R,Garay J,Kamara S,Ostrovsky R. Proc.of the 13th ACM Conf.on Computer and Communications Security (CCS) . 2006

[7]

Secure Conjunctive Search over Encrypted Data .2 P. Golle,J.Staddon,B. Waters. ACNS 2004 . 2004

[8]

Order-Preserving Encryption Revisited:Improved Security Analysis and Alternative Solutions .2 Alexandra Boldyreva,Nathan Chenette,Adam O’’Neill. CRYPTO 2011 . 2011

← 1 →