基于SGX和区块链的可问责数据共享方案

来源 :西南交通大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fuzaifeng
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着社会信息化技术的发展,数据成为了推动发展的关键因素,利用数据共享来发掘数据背后的价值变得越来越重要。常见的数据共享模型是数据由数据提供者提供,代码由数据需求者提供,将代码与数据放在第三方平台上进行计算,但这种模型下存在几个问题,一是第三方平台一旦遭受攻击,数据与代码就存在被篡改或窃取的风险,二是如果数据被非法使用,无法进行问责。为了解决以上问题,本文提出了一种基于SGX(Software Guard Extention,软件保护扩展)和区块链的可问责数据共享方案,利用SGX保障共享数据的机密性,利用区块链记录用户的行为信息,保证记录不可篡改且不需要可信第三方维持。针对数据的完整性与机密性保护,本文提出了一种基于SGX的安全数据共享计算框架。方案基于云环境下的不经意分布式计算框架(Oblivious Distributed Computing Framework,Obli DC),利用DH(Diffie-Hellman)密钥交换、安全处理器的形式化模型来建立数据提供者、数据需求者与服务器间的身份认证。本文对方案进行了详细描述,首先定义了方案的安全性目标,并将分布式计算框架中的作业按照定向作业数据流图进行建模,然后提出了方案的实际功能函数与理想功能函数,并证明了理想功能能够实现方案的安全性目标,最后在通用可组合框架(Universal Composability,UC)下对方案进行了安全性分析。可问责解密协议高效又安全,但仅适用于单用户且用户时刻在线状态,其日志服务使用默克尔哈希树(Merkle Hash Tree,MHT)来记录,暴露了用户的隐私。为了将该协议应用到数据共享场景,本文进行了以下改进:1、将协议改为多用户且用户可离线;2、针对SGX中数据的解密与计算,利用第三章提出的安全计算框架来保护数据隐私;3、利用区块链技术实现日志服务,在保证可问责的同时使日志记录不可篡改且公开透明,解决了原始协议中用户隐私暴露的问题,最终提出了基于SGX和区块链的可问责数据共享方案。本文会对方案进行详细描述,并在方案功能与安全特性上与可问责解密协议进行对比,然后对方案进行复杂度分析与安全性分析。在方案的仿真测试方面,将其分为三个模块并进行模块设计,利用Golang语言实现方案的基本流程,仿真结果表明,代码能够基本实现方案的功能。
其他文献
乳腺癌是全世界范围内威胁女性健康最主要的癌症之一,而超声(US)是乳腺结节的主要影像学检查和术前评估之一。然而,在超声诊断领域,由于良性和恶性乳腺结节图像的相似表现形式,这使得诊断结果在很大程度上依赖于医生的经验判断。而且具有不同资历的医师的诊断准确性相差高达30%,因此,很容易导致误诊并增加不必要的穿刺活检率。近年来随着计算机科学的不断进步和医学方面的数据集的不断丰富,计算机辅助的医学诊断逐渐成
随着信息时代的不断进步以及电子产品的全民化普及,网络上代表着用户情感和观点的短文本内容呈现爆炸式的增长,传统的基于深度学习的中文情感倾向分类方法无法完全挖掘出这些评论的商用价值。为此,本文研究了中文评论短文本的情感倾向以及与互动率的关系,并设计实现了一个评论情感倾向与互动率预测系统。本文针对电影新闻相关的在线短文本评论数据,首先提出了一个基于LSTM的前融合情感倾向分类模型PF-LSTM,实现了不
目标跟踪作为计算机视觉领域的重要分支,已经广泛应用于智能视频监控、自动驾驶、军事侦察、医学诊断等领域。传统的目标跟踪算法在面对目标快速移动、模糊、物体形变、光照变化等复杂场景的时候,有着很大局限性。随着深度学习的发展,一系列基于深度学习的目标跟踪算法逐渐被提出,这些算法凭借着卷积神经网络强大的特征提取能力,极大地提高了目标跟踪的精度,在面对复杂场景时也有着更好的鲁棒性。但是基于深度学习的跟踪算法网
Hadoop作为典型的开源分布式数据存储处理框架,已成为商业化处理大数据的工具之一。Hadoop平台的应用与发展面临着诸多问题,其中Hadoop安全已成为关注的重点。Hadoop平台在数据分布式存储和并行处理过程中存在着一些安全漏洞,恶意用户利用安全漏洞获取数据或针对平台进行攻击,威胁着存储在平台的敏感数据和个人隐私。本文针对Hadoop平台的安全威胁与安全机制进行了分析与研究,主要的工作如下:(
振动数据采集系统凭借其高效、可靠、低成本和非入侵性等特点,在大型民用基础工程的结构健康监测系统中得到了广泛的应用。通过对振动信号分析,提取出的特征值可以为监测人员提供早期的警报,以便进行及时地维护。本文在研究了国内外相关知识的基础上,提出了一种基于FPGA+ARM的多通道振动数据同步采集系统,并且基于本文设计的硬件平台上实现了动态位移特征值的有效计算,本文主要工作如下:1.本文确定了多通道振动数据
单目深度预测是计算机视觉领域中一项具有挑战的任务,而且在3D重建中占据着重要的组成部分。随着卷积神经网络的出现,使用深度学习进行单目深度预测得到愈来愈好的实验效果。但是,随着精度的提高,卷积神经网络模型的参数变得十分庞大。由于计算资源和内存的限制,将庞大神经网络广泛应用显得十分困难。因此利用轻量级的神经网络进行单目深度预测的想法应运而生,本论文基于轻量级卷积神经网络来研究单目深度预测问题,本论文主
《周易》《中庸》作为中国哲学的两部重要代表作品,《周易》乃六经之首,《中庸》更是四书之一,备受历代学者的推崇。《周易》当为《中庸》思想的重要源泉之一,《中庸》则为《周易》哲学的主要方法论。《周易》与《中庸》究其根本均是为儒家核心思想“仁”服务的。《周易》形而上的“生生”之道乃是仁道之要,《中庸》“致中和,天地位焉,万物育焉”思想与《周易》“生生”之道相贯通,故而宋至明清以来的学者发明了以《中庸》诠
随着科技的进步,存储技术也在不断的发展,闪存因其高性能低成本而成为应用最广泛的非易失性存储器。随着制造工艺的进步,虽然闪存的容量不断增加、成本不断降低,但闪存中数据的可靠性越来越难以保证,这导致闪存在存储数据过程中出现错误,降低闪存芯片的使用寿命。为此,闪存中应用了纠错编码(Error-Correcting Codes,ECC)差错控制技术,以确保正确的对闪存进行写入和读取。本文首先对NAND闪存
在科技快速发展的现代化社会中,调制识别作为介于信号检测和信号解调的中间步骤,促使自动调制识别技术进一步发展的越显得更加重要。目前调制识别技术普遍存在着人工选取特征,而且在不同的通信系统难以统一特征的选取,带来处理效率低和识别模型鲁棒性差等问题。而随着大数据的驱动和深度学习技术的不断发展,借助深度学习模型特征提取和拟合的能力,能够促使调制识别领域的前进。因此,本文基于深度学习研究调制识别领域中合适的
随着互联网和计算机技术的迅猛发展,海量数据的安全存储、可靠计算、便捷共享等问题日益成为大众关注的焦点。云计算与传统的网络应用模式相比具有高灵活性、可扩展性和高性价比等特点,是继互联网技术之后的又一次技术革命。云存储作为其基本的服务之一,主要用于远程存储与数据管理,为用户节约了大量的数据管理时间和软硬件基础设施投资。因此,越来越多的用户倾向于将数据存储至第三方云存储平台。由于云存储中数据的管理权与所