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时间:2019-03-17
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1、中图分类号:TP391论文编号:102871616-S058学科分类号:081200硕士学位论文面向云平台的大规模矩阵运算的安全外包研究研究生姓名钱诚学科、专业软件工程研究方向信息安全指导教师王箭教授南京航空航天大学研究生院计算机科学与技术学院二О一六年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofComputerScienceandTechnologySecureoutsourcingofmatrixcomputationstotheclo
2、udAThesisinComputerScienceandTechnologybyQianChengAdvisedbyProfessorWangJianSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMar,2016承诺书本人卢明所呈交的硕十学位论文是本人在导师指诗F进行的研究工化及取得的研究成果。除了文中特别加站标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人Q经发衷或撰写过的研究成果,也不包含为获得汹京航空航天大学或其他教
3、育机构的学位或证书而化用过的材料。本人授权南京航空航天大学可切将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进巧检索,可1^采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)日期;辦躬卿9■南京航空航天大学硕士学位论文摘要大数据使得计算任务变得更加复杂(如更复杂的数据挖掘、统计和科学计算等),资源消耗和计算开销也因此不断增大。基于云计算平台的服务外包模式—云计算外包(用户将数据和计算任务外包给云服务提供商获取返回运算结果)应运而生。矩阵运算广泛地应用于科学计算、图像加密、3D图
4、像处理等中,典型的矩阵运算云外包成为科学计算云外包研究的重要内容。然而,基于全同态加密的解决方案虽然安全性较高,但是达不到实际应用的效率要求。已有的基于线性转换技术的云外包方案中,采用稀疏矩阵作为乘性扰动因子,使得方案存在一定的安全性缺陷。本文针对线性转换技术中存在的安全性不足的问题,给出了基于稠密矩阵乘性随机扰动技术的矩阵运算云外包解决方案,解决了几种典型的矩阵运算的安全云外包,同时满足高效性和可验证性。本文的主要工作总结如下:(1)本文结合数据分割的隐私保护技术,提出了一个大规模线性方程组的安全云外包协议。为了保护用户端数据的安全,本文
5、先将用户端的初始矩阵进行结构预处理,再伪装后外包给云服务器。协议改善了已有方案存在的安全性不足,同时满足高效性和可验证性。(2)本文采用不共谋的服务器模型,创新性的提出将用户端复杂的伪装运算外包给云服务器,解决了稠密矩阵乘性随机扰动技术带来的低效问题,从而解决了矩阵行列式运算的安全云外包问题。本文实现了协议的可证明安全性,同时满足高效性和可验证性。(3)在已有的研究基础上,提出一个线性回归方程的安全云外包协议。本文构造特殊的稠密矩阵乘法扰动因子,使得用户端能够完成初始矩阵复杂的乘性随机扰动运算,同时避免复杂伪装操作的高计算开销。本文解决了已
6、有方案存在的缺陷,提高了协议的安全性,同时满足高效性和可验证性。本文协议只采用一个云服务器,而且云服务器端的计算复杂度和计算初始任务相比,没有引入额外的计算开销,同时节省了协议的通信开销。还适用于解决矩阵乘法运算云外包的安全问题。关键词:云计算,矩阵计算,数据隐私,安全,计算外包i面向云平台的大规模矩阵运算的安全外包研究ABSTRACTTheemergenceofmassivedatacancauselargescalesystemofcomputingtask(e.g.,morecomplexdatamining,statisticala
7、ndscientificcomputations),whosecomputationaloverheadandresourceconsumptionisconstantlyincreasing.Andthen,theoutsourcedcomputingmodel(outsourcingdatatoathirdpartytocomputeandgetthereturnresults)supportedbycloudcomputingtechnologycameintobeing.Matrixcomputationsarewidelyused
8、inscientificcomputing,imageencryption,3Dimageprocessingandsoon.Outsourcingofmatrixcomputa
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