移动云计算环境中基于代理的可验证数据存储方案

现有云计算可验证数据存储协议无法直接应用于终端存储和计算能力有限的移动计算环境。针对该问题,提出移动计算环境下基于代理的可验证云存储协议,在终端和云服务器之间引入一个半可信的安全计算代理,利用代理来帮助移动终端用户完成计算密集的操作,从而使得可验证数据存储方案可用于移动计算环境。提出一个具体的可验证数据存储协议,形式化证明了所提协议满足随机预言机模型下的选择明文攻击(CPA)安全,量化分析结果表明协议设计适用于移动计算环境,符合设计目标。

基于SMT求解器的微处理器指令验证数据约束生成技术

处理器研制过程中需要对指令算术数据路径进行覆盖验证.针对现有模拟验证方法存在的不足,提出了一种基于可满足模理论(satisfiability modulo theory,SMT)的指令约束求解方法:利用可满足模理论求解器将指令级功能验证任务转化成数据约束求解满足问题.在结果操作数约束、操作数间约束、指令内部约束以及浮点操作数约束4个方面分别给出示例,并分别给出了利用SMT求解器进行约束建模的关键过程以及可以用于指令级功能验证的元组数据.为提高求解模型效率,提出了2种解决方法:首先利用时间阈值实现问题求解超时即终止的策略;其次是结合进程管理与线程管理技术,实现了指令功能约束并行求解框架,将串行求解任务分派给可并行执行的多个线程,提高了求解速度.该技术已成功应用于系统级验证中,有效提升了测试覆盖与质量,取得了很好的效益.

可有效更新的低存储开销公共可验证数据库方案

围绕外包数据的计算效率和查询结果完整性问题,展开对可验证数据库的研究,提出了一个可有效更新的低存储开销公共可验证数据库模型.给出其算法形式化定义及安全模型,并利用素数阶双线性群构造了一个具体的可有效更新的低存储开销公共可验证数据库方案.该方案允许资源受限的客户将大型数据库外包到专业数据库服务提供商,不仅可以从其查询或更新数据记录,而且能够检测并验证所查询数据的完整性.方案的安全性可以规约为Square-CDH问题假设.与已有方案相比,该方案基于素数阶双线性群,提高了计算效率,并在初始化阶段构造了独立于数据库大小的公共参数,减小了客户的存储开销.同时,方案验证无需私钥参与,从而实现了公共可验证.此外,该方案不仅支持对数据进行修改,还支持对数据的插入及删除操作.性能分析表明,该方案满足客户查询、更新和验证等操作开销独立于数据库大小.

隐私保护的高效可验证数据流协议

可验证数据流(verifiable data streaming,VDS)协议使得资源有限、计算能力不足的用户将爆炸式增长的数据外包到不完全可信的云服务器上,任意用户可以检索特定位置的数据并公开验证结果的正确性,不仅可以防止云端服务器篡改数据内容和对应位置,还允许数据拥有者有效更新已经外包的数据.然而,已有的可验证数据流协议没有考虑外包数据的隐私性,且用户添加新数据的复杂度与已存储数据的规模成对数关系,难以满足一些应用场景中对低延时和隐私保护的需求.本文构造了一个基于对称加密体制的新型变色龙认证树,对数据流先加密再存储,以此来保证数据的隐私性;依据通用的构造范式提出了新的支持隐私保护的高效可验证数据流协议,使得添加数据的计算开销达到了常量级,与已外包存储数据的规模无关.安全性和性能分析表明,所提出可验证数据流协议在标准模型下满足相应的安全性定义,且在隐私保护和计算开销方面具有优势.

一种结合可验证数据库的属性可搜索加密方案

在可搜索加密应用于实际场景的过程中,大部分方案仅验证搜索结果而不是数据库,只能确保返回所有匹配的文件标识符,而不能对文档的完整性进行检查.本文提出了一种结合可验证数据库的属性可搜索加密方案(attribute-based searchable encryption with verifiable database,VDB-ABSE),兼具属性管理和可验证性.该方案构建了一个可验证数据库VDB,能够为用户提供搜索结果的证明.当数据使用者在使用关键词查询文件时,云存储平台先进行关键词的搜索,再通过二维线性表进行属性识别,匹配该属性权限下可以访问的数据集.云平台在搜索完成后将相应的文件和证明一起反馈给数据使用者,数据使用者可以对搜索结果进行验证,保证基于属性的可搜索加密方案的可验证性.通过实验分析和与现有方案进行对比,VDB-ABSE方案更具有优势.

热重点斜法(TPS)验证数据汇总

本文叙述近20年来，绝缘材料快速热老化一热重点斜法（TPS）验证的大量数据及其说明。包括了几个单位的联合验证和各单位的单独验证。试验的材料共91种。与常规法（CA）的结果对比，说明TPS的准确度是良好的。同时列出了一个材料几次试验结果，表明TPS有很好的重复性。

支持亿级数据的高效密文范围查询完整性验证

密文查询的完整性验证机制能在保护人工智能应用数据隐私的同时,为查询结果的可靠性提供保证.然而,现有针对密文范围查询的完整性验证方法存在验证数据结构构建开销较高、数据可扩展性较差的缺陷.为此,文中分析ServeDB(Secure Verifiable and Efficient Framework)计算性能瓶颈产生的原因,并基于分析结论提出基于立方格索引的密文范围查询完整性验证方法(Cube-Cell-Based Authentication Tree,CubeTree).CubeTree采用基于分位数归一化的数据重分布优化方法,平衡数据记录在值域空间中的分布,降低数据记录的编码开销.进一步提出基于平衡K叉树的扁平化结构以及基于立方格索引的验证数据结构,合并具有相同编码的数据记录,采用立方格作为基本验证单元,大幅降低验证数据结构的冗余性,减少构造过程的计算与存储开销.在真实数据集与合成数据集上的实验表明,CubeTree能显著降低验证数据结构的构建开销以及查询完整性证明的生成与校验开销,并可高效处理亿级规模的大型数据集.

关联规则分析中兴趣度量Lift与Conviction的关系探讨及教育数据验证

关联规则分析是数据挖掘中最常用的研究方法之一。在关联关系的发现过程中兴趣度量是关联规则发现的理论基础,它可以度量规则的重要程度,其中Lift和Conviction这两个度量在数据分析中被广泛应用于筛选关联规则。本文对这两种兴趣度量进行了研究。首先,提出并证明了当后项集固定时,Conviction取值随Lift取值单调增加,且Conviction (Lift)是一个凸函数。然后,证明了当Confidence固定时,Conviction取值随Lift取值单调增加,且Conviction (Lift)是一个凹函数。最后,综合以上两个方面,得到一个重要结论:当后项集保持不变或当Confidence固定时,根据Conviction和Lift筛选出来的规则都是相同的。最后,利用某高校数学类专业三个年级的成绩数据进行了定理及相应结论的验证。

反应堆热工水力验证性数据库的建设与展望

核反应堆热工水力性能有关的实验数据主要来自于核电厂实际运行及模拟反应堆事故瞬态的试验台架。几十年来,各国建设了众多反应堆热工水力试验台架,例如LOFT、LOBI、PKL、ROSA、ATLAS、ACME等,并获取了一系列实验数据,这些数据可用于核电厂设计及反应堆安全性的验证和评估,亦为开发新的热工水力程序提供确认数据。国际上已经建立了一些数据库,例如TIETHYS、STRESA和SANIS等,来更好地保存和利用这些有价值的台架信息与实验数据。随着实验数据的不断累积与完善,验证性数据库建设开始提上日程。基于自主化三代堆技术的发展和自主化核电软件验证的需求,在建设并运行相关大型试验台架的基础上,国内开始建设相关验证性实验数据库。本文详细介绍了国际大型热工水力试验台架验证性数据库的主要内容和建设框架,参考一些其他核能相关的数据库,讨论了目前我国相关试验台架数据库的需求与进展,提出了反应堆热工水力验证性数据库的相关建议。

基于变色龙哈希和可验证秘密共享的联盟链修改方法

区块链具有去中心化、不可篡改、可追溯等特征。现有的联盟链系统在数据上链后会全程留痕,当出现敏感信息或恶意数据时无法处理,或处理后区块链分叉、中断。针对这些问题,提出一种基于变色龙哈希和可验证秘密共享的联盟链数据修改方法。首先,把变色龙哈希的陷门再分配给身份节点,从而将发起修改者与实际修改者进行隔离;其次,为保证再分配值的正确性,将不同时间周期变色龙哈希所对应的数据设为可验证数据,用验证节点上传承诺到可验证数据,并用提案节点通过承诺验证秘密共享值;最后,为防止节点作恶,提出基于奖励金机制的数据纠正方法提高节点纠正作恶的积极性,降低作恶的可能。在中山大学区块链与智能金融研究中心InPlusLab开发的DApps数据集上进行实验的结果表明:当恶意节点数30个时,所提方法相较于用传统变色龙哈希修改联盟链数据的方法在处理恶意节点的效率方面提高了44.1%;当恶意数据量达到30条时,在处理恶意数据的时间上缩短了53.7%。

基于等级医院评审标准的质量监测指标数据验证实践

数据验证是了解数据质量、确保数据可靠性的重要手段。《三级医院评审标准(2020年版)》要求对医疗质量数据信息开展内部验证。赣州市人民医院建立数据验证组织体系,制订《质量监测指标验证制度》,明确数据验证时机,规范数据验证流程与方法,全面开展三级医院评审相关质量监测指标的数据验证工作,提高了数据质量。

一种面向联盟链的链下数据可验证查询方法

传统的区块链技术受到共识算法、区块在全网广播的速度等条件的限制,导致区块链的吞吐量性能无法和传统数据库性能相比。文中提出一种面向链下的数据可验证查询方法,将区块链上区块内数据存储在链下数据库中。采用Hyperledger Fabric作为区块链平台,使用Reids作为链下数据库存储区块数据,结合MPT树实现链下数据的查询可验证。通过实验验证了该方案可以实现区块链查询,性能接近数据库查询性能,并且保证了链下数据和链上数据的一致性,以及查询数据的可验证性。

风电机组的机舱振动位移极值模型与现场数据验证

针对风电机组的安全性评估,研究机舱振动位移极值模型和现场数据验证。基于某风电场1.5 MW风电机组的计算模型,仿真DLC1.1工况下的载荷数据,建立风电机组机舱振动位移外推极值模型,结合统计学原理和载荷统计外推原理,得到风电机组的机舱位移极值;同时,对该风场风电机组机舱振动实测数据进行特征极值分析,用这些特征极值拟合得到不同风速段的风速分布和机舱位移分布,建立风电机组机舱振动位移的联合分布极值模型,外推得到位移极值。提出利用李雅普诺夫稳定性理论,确定风电机组机舱振动安全阈值边界的方法,利用这些极值确定风电机组机舱振动安全阈值边界,并用实际运行时的机舱位移极值数据,对这几种极值模型进行现场数据验证,无论仿真数据的机舱振动极值,还是实际数据的振动极值,均未超出安全阈值边界。

轨道电子地图基础数据建模与验证

轨道电子地图数据是实现列车卫星定位的基础数据,确保其正确性是实现列车精确定位的前提;电子地图基础数据是生成电子地图文件的基础,因此确保基础数据的正确性至关重要;针对基础数据内容多、变更频繁的现状和基于文本语言描述规则存在二义性等问题,提出一种电子地图基础数据建模与验证方法;深度挖掘基础数据间的约束关系,结合相关规范和领域专业知识,提取基础数据验证规则,利用Prolog对各类数据规则搭建其验证模型;以实际线路数据为例,证明该验证方法的高效性和准确性。

用户可实时撤销的云存储数据完整性验证方案

为解决现存数据完整性验证方案中用户难以实时撤销且撤销成本大的问题,提出用户可实时撤销的云存储数据验证方案,为用户设计一个管理员属性,实现用户实时撤销;利用代理重签名技术实现用户撤销过程中的签名替换,避免新用户重新从云端下载数据进行签名并上传;利用代理服务器的可信执行环境保证重签名阶段的信息安全,保护签名信息不被篡改或泄露;在审计挑战中采用随机掩码隐藏关键信息,避免好奇的第三方审计者通过验证信息获取到用户的真实数据。安全分析和性能分析进一步表明,方案是安全且高效的。

可扩展的网络验证技术:研究现状与发展趋势

互联网作为国家信息基础设施的重要组成部分,已经在各个领域发挥着巨大的作用.随着其规模不断扩大和应用持续深入,我们也面临着意图不一致的网络行为可能导致的灾难性危害.为了确保互联网的正常运行和网络行为的一致性,我们迫切需要可部署的网络验证技术,以确保网络运行时的行为与网络运维人员的意图一致.当前已经有许多关于网络验证技术的研究,这些研究帮助用户实现自动检测网络错误,并进一步分析错误产生的原因.然而,为了满足互联网规模不断扩大的需求,可扩展性问题成为在互联网部署网络验证技术的一项重要挑战.即如何在满足时间和空间复杂度约束的前提下,快速发现并排查网络策略的错误,真正将网络验证技术应用于实际,成为一个研究热点.本文从数据面验证和控制面验证两个方面出发,深入研究和总结了现有的网络验证研究工作,并探索了基于时空优化的可扩展性技术,对这些方案的特点进行了系统性分析.最后,本文总结和展望了网络验证可扩展技术的未来研究趋势,为该领域的研究人员提供一定的参考.

基于信任度和区块链的电力交易数据安全验证模型研究

针对基于区块链的电力市场化交易过程中未考虑到数据在多个参与者之间的多层访问,也就无法识别来自授权机构的内部攻击者的安全隐患,提出了一种基于信任度和区块链的电力交易数据安全验证模型,从满意度、相似度、评估可信度等多方面强化了用户的信任度管理,并利用基于哈希加密的零知识证明验证方法,规避内部区块的异常访问,保障了电力交易监控系统的安全,提升了电力数据安全管理水平。

基于区块链边缘计算的云端数据验证方法

提出了一个3层的物联网边缘计算的区块链云架构以及基于区块链技术的分布式云服务模型,构建了低成本、安全、按需访问的IoT智能计算基础框架。边缘计算节点使用SDN控制器,将计算资源边缘化,降低网络中的数据流量,并在物联网设备之间实现最小的端到端延迟和最优的计算资源利用。同时,提出了此架构下的云端数据保护机制,使用移动代理技术将分布式虚拟机代理模型部署在云中,让多租户相互协作以确保数据的完整性验证。虚拟机代理模型与默克尔哈希树生成文件相对应的唯一哈希值,通过区块链上的智能合约来实时监视数据变化,遇异常时向用户发出数据篡改警告消息,并用“质询响应”模式构建云数据完整性验证方案。最后,在某电网公司的数字化基建(BIM)环境下部署了所提的区块链分布式云架构,通过实验分析了延迟、客户端响应时间和文件操作性能。实验结果表明,与集中云架构比较起来,所提方法具有更快的响应时间、更高的吞吐量和更小的文件操作开销。

移动云存储中数据完整性验证的挑战外包算法

移动云存储环境下,虽然现有数据完整性验证算法保证了远程存储数据的可用性和安全性,但没有考虑到验证者有限的设备性能,因为大量的验证计算可能导致设备处理器负载过重甚至引发设备过热而自动关机.为此,在现有数据完整性验证算法的基础上提出一种数据完整性的挑战外包算法,以降低验证者的计算负担.所提出的算法会通过满秩线性方程组解的唯一性及可验证的外包双线性对运算将验证者的验证计算安全地外包给云服务提供商.安全性分析与实验结果表明,所提出的算法有好的安全性与有效性.

方法验证数据集的应用探讨

目的:充分挖掘方法验证的数据集,为方法后期的广泛应用提供更多参考依据。方法:利用严谨设计的方法验证所得数据集,通过对数据集中各方差分量的拆分或组合,构建日常实践中方法应用所需的评价依据或标准。结果:通过验证实验数据集的不同方差分量的拆分和组合,可形成3个应用评价指标或标准:(1)方法操作模式的变异度(FV);(2)报告值的区分阈值(RVDT);(3)实验室能力评定标准差(σ)。除此之外,还可利用验证数据集中影响因素的限制性最大似然(REML)方差分量值来辨识影响方法的主要因素,为实验操作的改进提供预判方向。结论:在方法验证过程中,使用科学严谨的验证实验设计所得的数据集,不仅可保证方法自身性能和方法检测能力的可靠评价,还可推导出更多有重要实践意义的应用评价标准,并对方法特性有更全面的了解。本文所论述指标,不仅适合于生物活性检测方法,也适合于理化方法。