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1. 可验证的隐私保护 k-means聚类方案

张恩, 李会敏, 常键

计算机应用 2021, 41 (2): 413-421. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060766

摘要（426）

PDF （1269KB）（915）

针对现有云外包隐私保护 k-means聚类方案存在的效率不高，以及当云服务器不可信或遭受黑客攻击时返回不合理聚类结果的问题，提出了一种可应用于多方隐私保护场景的云外包可验证隐私保护 k-means聚类方案。首先，提出了一种适用于云外包场景的改进的聚类初始化方法，从而有效提高算法的迭代效率；然后，利用乘法三元组技术来设计安全欧几里得距离的计算，并利用混淆电路技术来设计安全计算最小值算法；最后，提出了一种验证算法，使用户仅需一轮通信就实现对聚类结果的验证，并且数据外包后算法的训练完全在云上进行，能够有效减少用户和云的交互。仿真实验表明，所提方案在数据集Synthetic和S1上的准确度分别达到97%和93%，说明隐私保护下的 k-means聚类和明文 k-means聚类的情况近似，适用于医疗、社会科学和商业等领域。

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2. 基于错误学习的自适应等级可搜索加密方案

张恩, 侯缨盈, 李功丽, 李会敏, 李钰

计算机应用 2020, 40 (1): 148-156. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019060961

摘要（524）

PDF （1430KB）（464）

针对现有分等级可搜索加密方案存在不能有效抵抗量子攻击以及不能灵活添加与删除等级的问题，提出一种基于错误学习的自适应等级可搜索加密（AHSE）方案。首先，利用格的多维特点并基于格上错误学习（LWE）问题，使该方案能有效抵抗量子攻击；其次，构造条件键对用户进行明确的等级划分，使用户只能搜索其所属等级下的文件，实现有效的等级访问控制；同时，设计一种分段式索引结构，其等级能够灵活添加与删除，具有良好的自适应性，可以满足不同粒度访问控制的需求，并且，该方案中所有用户仅共享一张分段式索引表即可实现搜索，从而有效提高搜索效率；最后，理论分析表明，该方案中用户和文件的更新、删除以及等级变动简单、易于操作，适用于动态的加密数据库、云医疗系统等环境。

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