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J-GLOBAL ID：202102255608812852   整理番号：21A1276430

信頼環境におけるプライバシー保護のための暗号深層ニューラルネットワークを用いたクラウドセキュリティの強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancing cloud security using crypto-deep neural network for privacy preservation in trusted environment

著者 (2件)： Abirami P. (Department of Computer Science and Engineering, Annamalai University, Chidambaram, India) ,  Bhanu S. Vijay (Department of Computer Science and Engineering, Annamalai University, Chidambaram, India)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 24  号： 24  ページ： 18927-18936  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1043A  ISSN： 1432-7643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 通信におけるユーザは,データ交換のためにクラウド上で相互作用する。参加者は様々なレベルにあり,それらの期待は相互作用の性質で変化する。クラウド環境との相互作用のための共通プラットフォームの構築は難しいが,データ交換の機密性を確実にすることができるセキュリティソリューションを開発する範囲がある。提案モデルにおいて,分散安全アウトソーシング方式を,暗号-深層ニューラルネットワークを用いて強化した。提案モデルは,クラウドサーバ,Webサーバ,データセンタ,およびクラウドエージェントを持っている。モデルは,主に,暗号-深層ニューラルネットワーククラウドセキュリティ(CDNNCS)を用いて,人間化攻撃を扱う際に目標とする。提案したフレームワークは,安全な線形代数方程式方式と比較して,クラウドユーザ間の信頼レベルを強化するのに適している。性能は,パラメータ,すなわち,Delay,Jitter,Putput,およびGoodputに関して提示した。その結果,CDNNCSパケット損失は10%減少し,応答時間は既存手法と比較して5%増加した。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *ニューラルネットワーク ,  線形代数 ,  代数方程式 ,  データセンタ ,  暗号 ,  セキュリティ ,  エージェント ,  アウトソーシング ,  パケット損失 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： データ交換 ,  Webサーバ ,  *プライバシー保護 ,  クラウドサーバ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クラウド ,  セキュリティ ,  線形代数方程式 ,  ニューラルネットワーク

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 信頼 ,  環境 ,  プライバシー ,  暗号 ,  深層ニューラルネットワーク ,  強化