基于深度學習的多授權外包屬性加密方案
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傳統云環(huán)境下的屬性加密方案在判定用戶訪問權限時通常僅依據年齡和職業(yè)等用戶常規(guī)屬性，而忽視了訪冋時間和位置的約束問題。為較好滿足邊緣計算的實時性和移動性需求，提出一種支持時間與位置約束的多授權外包屬性加密方案。通過將時間域與位置域信息同時引入屬性加密過程，實現更細粒度的訪冋控制。采用多授權機構共同管理屬性信息，解決單授權杋構的性能瓶頸冋題，滿足用戶跨域訪冋需求。針對邊緣計算中移動終端資源受限間題，將大部分解密計算外包至邊緣節(jié)點，減輕移動終端設備負擔。分析結果表明，在邊緣計算環(huán)境下該方案以較低的計算和存儲開銷實現了具有時間和位置約束的訪問控制，并且可有效保障用戶數據安全。
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