面向安全图数据外包服务的可查询加密机制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61872041
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    67.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0205.网络与系统安全
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The cloud storage provides convenient services but also faces with severe security and privacy threats. Existing searchable encryption schemes for graph data have limitations in terms of insufficient query primitives, high communication costs, and unguaranteed security. To address these issues, driven by requirements of cloud-based queries over encrypted graphs, this project aims to design searchable encryption mechanisms for graph data, perform multiple forms of shortest distance queries on encrypted graph data, and balance security, flexibility, and efficient. Specifically, this project studies: (1) graph encryption mechanisms for the shortest distance query over outsourced graphs; (2) graph encryption mechanisms for approximate constrained shortest distance query over outsourced graphs; (3) graph encryption mechanisms for the approximate shortest path query over outsourced graphs, and (4) implementation and evaluation of these mechanisms via real-world datasets. The research results of this project will greatly improve the efficiency of data analysis with guarantees of privacy and security, which provides fundamental theories and technical innovations for secure analysis and processing operations on outsourced graphs.
云存储技术快速发展,为数据存储带来便捷服务的同时,也面临着严峻的安全和隐私泄露威胁。本项目针对外包图数据的加密查询原语与查询方案匮乏、查询通信开销大、数据安全性难以保证等局限性,结合云服务加密查询的需求,研究安全图数据外包服务的可查询加密机制,设计在加密的图数据上执行多种形式的最短距离查询方案,实现安全性、高效性和灵活性的平衡。主要研究内容包括:(1)外包服务模式下支持最短路径查询的图数据加密机制;(2)外包服务模式下支持有约束最短距离查询的图数据加密机制;(3)外包服务模式下支持近似最短路径查询的图数据加密机制;(4)设计和实现原型系统,评估并验证方案的有效性和高效性。本项目研究成果,保障外包图数据安全性的基础上有效提高数据分析的效率,为面向数据外包服务的图数据安全分析与处理提供基础理论和技术创新。

结项摘要

本项目针对外包图数据的加密查询方案匮乏、查询通信开销大、外包图数据安全性低等问题,研究图数据外包服务的可查询加密机制,数据拥有者将图数据加密后外包存储到云服务器,用户生成近似最短距离查询、带约束最短距离查询或最短路径查询令牌,服务器根据相应的令牌进行查询操作,向用户返回密文形式的查询结果,用户使用私钥解密,得到最终的查询结果。本课题分别提出了外包服务模式下支持最短路径查询的图数据加密协议,外包服务模式下支持有约束最短距离查询的图数据加密协议,外包服务模式下支持近似最短路径查询的图数据加密协议,并设计和实现原型系统,验证方案的有效性和高效性。项目在国内外重要期刊和学术会议上发表SCI/EI检索论文26篇,获批国家发明专利和软件著作权共计14项。本项目研究人员共10人,其中沈蒙老师从讲师晋升为教授,徐畅老师从讲师晋升为副教授;李萌等参与研究的同学顺利获得博士和硕士学位。

项目成果

期刊论文数量(25)
专著数量(1)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(14)
面向征信数据安全共享的SVM训练机制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    计算机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    沈蒙;张杰;祝烈煌;徐恪;张开翔;李辉忠;唐湘云
  • 通讯作者:
    唐湘云
PRVB: Achieving Privacy-Preserving and Reliable Vehicular Crowdsensing via Blockchain Oracle
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  • DOI:
    10.1109/tvt.2020.3046027
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Vehicular Technology
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Zhang Can;Zhu Liehuang;Xu Chang;Sharif Kashif
  • 通讯作者:
    Sharif Kashif
IriTrack
虹膜追踪
  • DOI:
    10.1145/3463515
  • 发表时间:
    2021-06
  • 期刊:
    Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Meng Shen;Yaqian Wei;Zelin Liao;Liehuang Zhu
  • 通讯作者:
    Liehuang Zhu
Privacy-preserving contact tracing in 5G-integrated and blockchain-based medical applications.
5G 集成和基于区块链的医疗应用中保护隐私的接触者追踪
  • DOI:
    10.1016/j.csi.2021.103520
  • 发表时间:
    2021-08
  • 期刊:
    Computer standards & interfaces
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Zhang C;Xu C;Sharif K;Zhu L
  • 通讯作者:
    Zhu L
Accurate Decentralized Application Identification via Encrypted Traffic Analysis Using Graph Neural Networks
使用图神经网络通过加密流量分析准确识别去中心化应用程序
  • DOI:
    10.1109/tifs.2021.3050608
  • 发表时间:
    2021-01-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Shen, Meng;Zhang, Jinpeng;Du, Xiaojiang
  • 通讯作者:
    Du, Xiaojiang

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  • 通讯作者:
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    丁瑶玲;祝烈煌;王安;李圆;王永娟;姚兆明;盖珂珂
  • 通讯作者:
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SearchBC:基于区块链的 PEKS 物联网服务框架
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  • 作者:
    蒋芃;仇保琪;祝烈煌;盖珂珂
  • 通讯作者:
    盖珂珂
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    SCIENTIA SINICA Informationis
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    --
  • 作者:
    暴婷;徐蕾;祝烈煌;王丽宏
  • 通讯作者:
    王丽宏

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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