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基于信任和信息流模型的隐私保护方法
  • ISSN号:1671-9352
  • 期刊名称:《山东大学学报:理学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京工业大学计算机学院,北京100124, [2]北京工业大学软件学院,北京100124
  • 相关基金:北京市教委科研项目(KM201010005027)
中文摘要:

目前基于信任的隐私保护方法将信任等级与隐私信息敏感等级简单进行映射以控制隐私信息的披露,所以不能反映信任和隐私信息的动态性和上下文相关性等特点。为解决此问题,提出一个基于信任的信息流模型,并分析证明了该模型是合理和安全的。结合该模型和隐私信息访问粒度控制,进一步提出了一种基于信任和信息流模型的隐私保护方法,该方法将信任运用在隐私保护中,能有效实现对隐私信息安全的保护。

英文摘要:

The existing trust based on privacy protection methods simply map the trust rank to privacy sensitive grade which cannot express the dynamic and context-depend characteristic of trust and privacy information.In order to solve this problem,an information flow model based on trust is proposed,and the model is reasonable and secure by analysis.Using this new model and also by controlling the access granularity of privacy information,a privacy protection method is proposed which can use trust to protect privacy effectively and safely.

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期刊信息
  • 《山东大学学报:理学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:山东大学
  • 主编:刘建亚
  • 地址:济南市经十路17923号
  • 邮编:250061
  • 邮箱:xblxb@sdu.edu.cn
  • 电话:0531-88396917
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-9352
  • 国内统一刊号:ISSN:37-1389/N
  • 邮发代号:24-222
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘
  • 被引量:6243