基于深度學習的多授權外包屬性加密方案
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傳統(tǒng)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(jù)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(xiàn)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(xiàn)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(shù)據(jù)安全。
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