基于数值分析的匿名大数据访问最优控制算法
来源：计算机测量与控制杂志2017年第12期北京时间：
作者：周莉,王伟华,张敬
摘要：为了降低大数据访问对人们生活的影响,减少因数据访问带来的一系列问题,更好地保护用户的隐私,需要对匿名大数据访问进行控制；当前算法是利用Purpose建立匿名大数据访问模型,在原来的K-匿名算法基础上为Purpose匿名数据访问模型构建算法,该算法对公开信息隐私安全涉及较少,对分布式数据隐私的安全保障效果不理想;为此,提出一种基于数值分析的匿名大数据访问最优控制算法;该算法利用MapReduce编程框架对匿名大数据用户的公钥和私钥进行初始化,将计算代理权授权,用户把需要保存的数据以及授权传送给第三方,也就是代理方签名,实现匿名大数据的审计;根据属性群对匿名大数据访问进行控制,系统管理员构建一棵二叉树,通过对称加密算法与属性群路径密钥,加密的群密钥,产生报头消息,根据上述所获结果,管理员对属性群密钥进行生成、更新和分发;实验结果证明,所提算法计算开销、存储开销以及通信开销较低,匿名大数据访问控制的效率高,具有较强的可实践性,为该领域的研究发展提供了支撑。
关键词：数值分析;匿名;大数据访问控制
基金资助：黑龙江省教育厅基本业务专项理工面上项目(135109229)；国家科技支撑计划课题(2013BAK12B0803)。
