抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
ビッグデータのセキュリティとプライバシーを保護するために,クラウドストレージサービスは,ユーザ要求に効果的なアクセス制御機構を強化する必要がある。属性ベース暗号化は,クラウド内のデータのエンドツーエンドセキュリティを確保するための有望な暗号アクセス制御技術である。しかし,既存のABE研究は主に効率復号化に焦点を当て,一方政策,通信コスト,および暗号文のメタデータ管理の柔軟性はビッグデータ環境における挑戦的な課題が残っている。本論文では,初めて,雲オブジェクト記憶のための分類属性に基づく新しい分散,スケーラブルで細粒度アクセス制御方式を提案する。分類属性としきい値政策は,アクセス構造に統合し,対象は統合アクセス構造を持つ暗号化する。属性に関連した一定サイズ暗号文成分は対応するメタデータとして管理可能である。結果として暗号化の複雑さと暗号文貯蔵は減少した。添加では,提案方式におけるエンティティの詳細な関係を記述するために多機関を持つ新しい標識アクセス制御モデルを提案した。に加えて,提案した方式はL BDHE仮定下で安全であることを証明し,システムの実行は,実用的な実現可能性と良好な性能を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】