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1. 具有细粒度访问控制和低存储空间开销的云存储系统

印凯泽, 汪海航

计算机应用 2015, 35 (12): 3413-3418. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.12.3413

摘要（1090）

PDF （843KB）（320）

针对目前公有云存储系统中存在的数据机密性和系统性能问题,提出了一个安全高效的方案,并将其应用于基于密文策略属性基加密(CP-ABE)的具有细粒度访问控制的密码学的云存储系统中。在这个方案中,原始的数据首先会经过一个( k,n)算法分割成小块,然后随机选择其中部分小块进行加密,最后发布到云上,且只保存一份副本。该方案能够提升用户撤销操作的性能和降低存储空间的开销,同时安全性分析也证明了这个系统在计算上是安全的。通过分析对比,实验结果表明:该方案优化了用户撤销,减少了数据拥有者对数据管理的时间,由于只需要保存一份数据副本,因此有效地减少了数据的存储空间。该方案实现了公有云存储中敏感数据的安全共享和高效存储。

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2. 移动云计算环境中基于代理的可验证数据存储方案

杨健王剑汪海航杨邓奇

计算机应用 2013, 33 (03): 743-747. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00743

摘要（724）

PDF （990KB）（585）

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。

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3. 基于隐马尔可夫模型的文本分类算法

杨健汪海航

计算机应用 2010, 30 (9): 2348-2350.

摘要（1757）

PDF （675KB）（1153）

自动文本分类领域近年来已经产生了若干成熟的分类算法，但这些算法主要基于概率统计模型，没有与文本自身的语法和语义建立起联系。提出了将隐马尔可夫序列分析模型（HMM）用于自动文本分类的算法，首先构造表示文档类别的特征词集合，并以文档类别的特征词序列作为不同HMM分类器的观察序列，而HMM的状态转换序列则隐含地表示了不同类别文档内容的形成演化过程。分类时，具有最大生成概率的HMM分类器类标即为测试文档的分类结果。该算法构造的分类器模型一定程度上体现了不同类别文档的语法和语义特征，并可以实现多类别的自动文本分类，分类效率较高。