摘要：针对空间众包中不可信的服务器获取用户真实的位置信息,导致用户隐私泄露的问题。提出一种基于层次分离树(HST)的空间众包位置隐私保护方法,用于保护用户的位置隐私和保证任务分配的有效性,将位置点集构造一个HST,设计一种基于HST的差分隐私保护机制,对用户的位置节点进行扰动处理,并且理论证明该机制满足地理不可区分性。实验结果表明,在相同的隐私预算下,该方法在任务分配的总距离方面明显优于现有的差分隐私机制。

摘要：针对黑猩猩优化算法存在全局搜索能力弱、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种混沌精英池协同教与学改进的黑猩猩优化算法(chimp optimization algorithm improved by the elite chaos pool collaborative teaching-learning,ECTChOA)。采用混沌精英池策略生成初始种群,增强初始解的质量和种群的多样性,为算法全局寻优奠定基础;引入自适应振荡因子平衡ChOA的全局探索和局部开发能力;结合教与学优化算法的教学阶段和粒子群优化算法的个体记忆思想优化种群位置更新过程,提高算法的寻优精度和收敛速度。仿真实验将ECTChOA与标准ChOA、其他元启发式优化算法和最新改进ChOA在12个基准测试函数下进行寻优对比,实验结果与Wilcoxon秩和检验p值结果均表明所提改进算法具有更高搜索精度、更快的收敛速度和更好的鲁棒性。另外,将ECTChOA应用于机械工程设计案例中,进一步验证ECTChOA在实际工程问题中的可行性和适用性。

摘要：社区检测对于探索挖掘复杂网络的结构特性具有重要意义,社区检测算法性能对于检测结果具有重要影响。目前用于衡量社区检测算法性能的基准测试网络较为单一,主要包括人工合成网络和真实世界网络。由于真实世界网络中通常缺乏已知社区结构信息,人工合成网络成为衡量算法性能的主要途径,但普遍存在网络微观特性不可调且与真实世界网络差异较大、对检测算法区分度不高、无法更改局部网络结构等问题。为提升人工合成网络性能,该文提出基于零模型的基准测试网络构造方法,首先设计了能够保持中尺度特性的零模型,提升网络微观特性调整灵活度,使其更逼近真实世界网络结构特性;其次设计了能够调整社区结构强弱的零模型,提升网络社区检测的评价准确性;最后设计了能够调整局部拓扑结构的零模型,有效衡量局部社区结构特性变化对于整体网络结构及检测算法性能的重要性。实验结果表明,基于零模型的构造方法能够有效提升基准测试网络的多样性和灵活性,更加逼近真实世界网络特性,因此更能满足对于社区检测算法性能的评价需求,对于提升复杂网络社区检测性能具有重要意义。

摘要：当前,基于中心化或本地差分隐私的图数据度分布直方图发布算法无法有效平衡发布数据的隐私保护程度及其可用性,且不能有效保护用户的身份隐私。针对该问题,在编码-混洗-分析框架下提出一种混洗差分隐私保护的度分布直方图发布算法。首先,设计混洗差分隐私图数据度分布直方图隐私保护框架,采取交互式用户分组、混洗器及方波本地加噪扰动机制降低编码器对分布式用户本地差分隐私加噪的噪声影响,并利用极大似然估计在分析器端对加噪后的度分布直方图进行数据矫正,从而提高数据效用;其次,提出具体的分布式用户分组、混洗差分隐私加噪和数据矫正算法,并证明其满足(ε,σ)-混洗差分隐私。实验和对比结果表明,所提算法能保护分布式用户隐私,在L_(1)距离、H距离和MSE多个指标度量下的数据效用比已有算法提升了26%以上,且具有较低的时间开销和稳定的数据效用表现,适用不同规模的图数据度分布直方图发布共享应用。

摘要：传统委托计算的验证过程计算和通信开销较高,且参与者要么诚实,要么邪恶;理性委托计算是引入理性参与者,通过效用函数来保障计算结果的可靠性.首先在委托计算中引入博弈论,给出了唯一稳定均衡解.其次,基于比特币和Micali-Rabin的随机向量表示技术,设计一种新的理性委托计算协议.针对协议的公平性问题,参与双方分别提交特殊构造的比特币押金,保障参与者双方的利益;针对验证复杂问题,运用Micali-Rabin的随机向量表示技术,验证过程简单、高效,且不会泄漏关于计算结果的任何信息.最后,安全性和性能分析结果表明,该协议不但解决了传统委托计算的验证复杂问题,同时保证了诚实者的利益.王海龙(1993-),男,硕士,CCF学生会员,主要研究领域为密码学,安全协议.

摘要：提出了一种基于信用模型的共识协议。首先,该共识协议借鉴了个人信用风险评估的思想,设计了一种基于BP神经网络的节点信用度模型。其次,构造了一种分片轮转模型,它可以根据节点的信用度高低分割搜索空间产生新区块,同时对协议所面临的可能攻击进行分析,修复了协议存在的漏洞。最后,仿真实验表明共识协议既能有效地降低新区块产生过程中重复计算的巨大资源消耗,也能抑制大型矿池的产生,使整个区块链系统变得更加安全可靠。

摘要：区块链以分布式共享全局账本的形式存储交易数据,数据共享难以实现隐私保护和可用性之间的平衡,现有的区块链数据共享方案在进行隐私保护的同时可用性较低,有效实现区块链数据访问权限的动态调整是一个挑战性问题.为此,本文提出基于代理重加密的区块链数据受控共享方案.首先,基于SM2构造代理重加密算法,并借此设计区块链数据受控共享方案,利用代理重加密保护交易数据隐私实现数据安全共享.其次,提出用户权限动态调整机制,区块链节点分工代理并对重加密密钥参数分割管理,实现用户访问权限确定性更新,交易数据的可见性得到动态调整.最后,安全性和性能分析表明,本方案可以在保护交易隐私的同时,实现区块链数据动态共享,并且在计算开销方面具有优势,更好地适用于区块链数据受控共享.

摘要：大数据合理定价是当前大数据交易中亟待解决的具有一定挑战性问题之一.本文针对大数据定价困难问题,基于Micali-Rabin的安全计算技术提出一种具有大数据定价功能的安全委托拍卖方案.在方案中首先基于Micali-Rabin的随机向量表示方法设计满足标价密封性的大数据拍卖及验证算法.其次,基于Merkle树和Bit承诺协议实现大数据交易中数据的完整性和底价的不可否认性,特别是在定价阶段,利用一种特殊的多方安全计算协议隐藏大数据的底价,以此保障了大数据交易的公平性.最后,方案安全性和性能分析表明,该方案特别适用于大数据交易场景下的数据委托拍卖.

摘要：由于权重社交网络的复杂性和噪声随机性,传统的隐私保护方法无法兼顾社交网络中的隐私和效用需求。针对此问题,融合直方图统计和非交互式差分隐私查询模型,提出社交网络边权重直方图统计发布方法。该方法将边权重统计直方图作为查询结果,并设计低敏感度的边权重拉普拉斯噪声随机扰动算法,实现社交关系的差分隐私保护。为减少噪声量,引入社区结构熵将社交网络的用户节点划分为若干子社区,提出随机扰动改进算法,以社区为单位划分社交关系并注入拉普拉斯噪声,使各个社区序列满足差分隐私,实现从社区层面保护社交关系。此外,利用一维结构熵的特性,衡量算法对权重社交网络的整体隐私保护程度。理论分析和实验结果表明:所提出的隐私保护算法对节点度识别的保护程度均高于对比算法,能够实现更好的隐私保护效果,同时,在大型社交网络中能够满足差分隐私要求,且保持较高的社交网络数据效用。

摘要：入侵检测系统经常不可避免地出现误警、漏警错误而导致系统的重大安全隐患,然而当前未能找到一种行之有效的解决方案。针对该问题,提出一种基于信息论的入侵检测最佳响应模型。首先,将入侵检测过程中的入侵者和入侵检测系统抽象成随机变量,并根据对抗结果构建了入侵者和入侵检测系统的攻防模型。其次,根据攻防模型设计入侵检测系统的防守信道,将入侵检测系统的正确检测转换成防守信道成功传输1 bit信息问题。最后,通过分析防守信道的信道容量来衡量系统防守能力,其防守信道的最大互信息量就是入侵检测系统的防守极限能力,其对应的策略分布就是系统的防守能力最佳响应策略。实验结果表明,所提方案能够有效地降低系统误警和漏警所造成损失。