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基于混合云的高校数据隐私保护模型
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2017-12-15
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针对现有云存储的数据和访问控制的安全性不高，从而造成用户存储的敏感信息被盗取的现象，结合现有的基于密文策略属性加密（ CP-ABE）方案和数据分割的思想，提出了一个基于混合云的高效数据隐私保护模型。首先根据用户数据的敏感程度将数据合理分割成不同敏感级别的数据块，将分割后的数据存储在不同的云平台上，再根据数据的安全级别，进行不同强度的加密技术进行数据加密。同时在敏感信息解密阶段采取“先匹配后解密”的方法，并对算法进行了优化，最后用户进行一个乘法运算解密得到明文。在公有云中对ICb数据进行对称加密，较单节点提高了效率一倍多。实验结果表明：该方案可以有效保护云存储用户的隐私数据，同时降低了系统的开销，提高了灵活性。
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