联邦学习安全机制及其在家禽养殖管理平台中的应用研究
这是一篇关于家禽养殖管理平台,联邦学习,长势分析,隐私安全,拜占庭问题的论文, 主要内容为随着我国全面进入小康社会,国民生活质量稳步提升,人们对肉类食物的需求也越来越高,特别是家禽类食品更是受到消费者的青睐。我国传统的家禽养殖产业存在养殖规模小,养殖水平参差不齐等问题,导致我国家禽养殖生产率不高。因此,构建一个供养殖行业交流经验,分析养殖过程中出现问题的养殖管理平台,显得尤为重要。但在实际运行过程中,养殖业者处于隐私和利益顾虑,并不愿意分享养殖过程中出现的问题和经验,特别是涉及家禽养殖时间、成本、疾病、销售价格等敏感数据,造成家禽养殖行业相关数据难以获取和共享,阻碍了家禽养殖行业健康发展。联邦学习技术,允许用户原始数据存放在本地,无需上传到管理平台服务器,仅共享本地训练出的模型参数,完成家禽养殖技术和经验分享,可有效提高养殖业者利用管理平台进行交流的意愿和效果。在联邦学习应用过程中,会面临到隐私数据被窃取的风险,本文对联邦学习安全机制进行了深入研究,并将其应用到家禽养殖管理平台中,保证了平台用户隐私数据的安全性和平台的实用性。本文的主要工作及贡献如下:(1)联邦学习中的生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)攻击模型,可以根据梯度(参数)信息重建用户隐私数据。针对该问题,提出一种自适应频率压缩算法(Adaptive Frequency-Compression Federated Learning,AFC-FL),通过自适应改变通信频率和参数压缩率的比例,来防止GAN模型的攻击。实验结果表明AFC-FL算法在保证模型收敛的前提下,能够有效的防止用户数据被窃取。(2)针对联邦学习中的拜占庭问题,提出了一种更加实用的拜占庭容错算法(NKrum)。通过优化Krum中拜占庭节点确定性问题,改用取算法临界值的方法,来选取参数模型的迭代方向。实验结果表明,NKrum能在拜占庭个数未定的情况下使模型达到收敛。(3)采用面向对象的软件工程方法,设计开发了家禽养殖管理平台。实现了用户注册登录、基础信息管理、养殖信息管理、农资管理、数据分析等功能。并将联邦学习安全技术应用于家禽长势分析模块,实现了对养殖户数据安全的保护,降低了数据被窃取的风险,保证了长势分析的准确性。本文提出的联邦学习安全机制方法,有数据安全性高、分析准确性高、通信代价小、系统可扩展能力强等优点,为联邦学习及其相关安全技术在家禽养殖及其他农业行业管理平台中的有效应用和推广做出了有益的尝试。
联邦学习安全机制及其在家禽养殖管理平台中的应用研究
这是一篇关于家禽养殖管理平台,联邦学习,长势分析,隐私安全,拜占庭问题的论文, 主要内容为随着我国全面进入小康社会,国民生活质量稳步提升,人们对肉类食物的需求也越来越高,特别是家禽类食品更是受到消费者的青睐。我国传统的家禽养殖产业存在养殖规模小,养殖水平参差不齐等问题,导致我国家禽养殖生产率不高。因此,构建一个供养殖行业交流经验,分析养殖过程中出现问题的养殖管理平台,显得尤为重要。但在实际运行过程中,养殖业者处于隐私和利益顾虑,并不愿意分享养殖过程中出现的问题和经验,特别是涉及家禽养殖时间、成本、疾病、销售价格等敏感数据,造成家禽养殖行业相关数据难以获取和共享,阻碍了家禽养殖行业健康发展。联邦学习技术,允许用户原始数据存放在本地,无需上传到管理平台服务器,仅共享本地训练出的模型参数,完成家禽养殖技术和经验分享,可有效提高养殖业者利用管理平台进行交流的意愿和效果。在联邦学习应用过程中,会面临到隐私数据被窃取的风险,本文对联邦学习安全机制进行了深入研究,并将其应用到家禽养殖管理平台中,保证了平台用户隐私数据的安全性和平台的实用性。本文的主要工作及贡献如下:(1)联邦学习中的生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)攻击模型,可以根据梯度(参数)信息重建用户隐私数据。针对该问题,提出一种自适应频率压缩算法(Adaptive Frequency-Compression Federated Learning,AFC-FL),通过自适应改变通信频率和参数压缩率的比例,来防止GAN模型的攻击。实验结果表明AFC-FL算法在保证模型收敛的前提下,能够有效的防止用户数据被窃取。(2)针对联邦学习中的拜占庭问题,提出了一种更加实用的拜占庭容错算法(NKrum)。通过优化Krum中拜占庭节点确定性问题,改用取算法临界值的方法,来选取参数模型的迭代方向。实验结果表明,NKrum能在拜占庭个数未定的情况下使模型达到收敛。(3)采用面向对象的软件工程方法,设计开发了家禽养殖管理平台。实现了用户注册登录、基础信息管理、养殖信息管理、农资管理、数据分析等功能。并将联邦学习安全技术应用于家禽长势分析模块,实现了对养殖户数据安全的保护,降低了数据被窃取的风险,保证了长势分析的准确性。本文提出的联邦学习安全机制方法,有数据安全性高、分析准确性高、通信代价小、系统可扩展能力强等优点,为联邦学习及其相关安全技术在家禽养殖及其他农业行业管理平台中的有效应用和推广做出了有益的尝试。
基于Oracle数据库高可用架构的云数据安全存储算法的研究与实现
这是一篇关于云存储,隐私安全,CP-ABE,IBE,Oracle RAC,Oracle Data Guard的论文, 主要内容为近年来,云计算技术的快速发展使得信息共享变的更加频繁,而其中的安全问题如隐私数据数据泄露等也在加剧。2011年亚马逊公司数据库服务器中心运行中断事件、2012年苹果公司云存储黑客入侵事件以及2016年阿里云服务器灾难故障事件都给云计算市场的云安全服务带来了巨大的冲击。从上述一系列安全事故可以看出,云服务器供应商主要有两类不足:一是对隐私数据重视度不高引起隐私泄露;二是系统没有保证完全的可靠性与稳定性。鉴于这两点不足,本文提出使用加密技术保证数据安全,使用Oracle高可用架构来保证系统的可靠性与稳定性。文章从数据拥有者和云用户的角度出发提出了一个隐私保护数据共享方案,将身份加密和属性加密两种加密算法进行结合,将用户的唯一识别号嵌入到私钥中,使得用户之间不能进行属性组合来访问未授权数据。方案中的动态操作包括用户撤销等只影响当前文件或用户,而不涉及密钥更新,节省系统开销。对于隐私数据使用对称加密算法AES进行加密,使用身份与属性算法结合的方案对AES算法密钥进行加密。针对系统稳定可靠性问题文章结合Oracle RAC和Data Guard两种技术实现系统的高可用性。通过Oracle RAC为生产环境提供实例级的冗余,保证在对云平台提供服务时当一个实例宕掉,后台实例自动切换,对用户来说是完全透明的故障转移,从而保证对云用户的业务不产生任何影响。其次,通过Data Guard技术,为生产库提供异地容灾功能,当生产环境的主库宕机,异地的备库自动切换为主库,为用户提供服务,大大减少服务器停机时间,避免造成重大损失。文章为云平台从用户到供应商提供一套完整的数据保护方案,保证数据既不会被篡改,也不会在后台丢失,并且使系统始终处于稳定高效运行的高可用状态,以此提高云用户对云计算平台的信任。
联邦学习安全机制及其在家禽养殖管理平台中的应用研究
这是一篇关于家禽养殖管理平台,联邦学习,长势分析,隐私安全,拜占庭问题的论文, 主要内容为随着我国全面进入小康社会,国民生活质量稳步提升,人们对肉类食物的需求也越来越高,特别是家禽类食品更是受到消费者的青睐。我国传统的家禽养殖产业存在养殖规模小,养殖水平参差不齐等问题,导致我国家禽养殖生产率不高。因此,构建一个供养殖行业交流经验,分析养殖过程中出现问题的养殖管理平台,显得尤为重要。但在实际运行过程中,养殖业者处于隐私和利益顾虑,并不愿意分享养殖过程中出现的问题和经验,特别是涉及家禽养殖时间、成本、疾病、销售价格等敏感数据,造成家禽养殖行业相关数据难以获取和共享,阻碍了家禽养殖行业健康发展。联邦学习技术,允许用户原始数据存放在本地,无需上传到管理平台服务器,仅共享本地训练出的模型参数,完成家禽养殖技术和经验分享,可有效提高养殖业者利用管理平台进行交流的意愿和效果。在联邦学习应用过程中,会面临到隐私数据被窃取的风险,本文对联邦学习安全机制进行了深入研究,并将其应用到家禽养殖管理平台中,保证了平台用户隐私数据的安全性和平台的实用性。本文的主要工作及贡献如下:(1)联邦学习中的生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)攻击模型,可以根据梯度(参数)信息重建用户隐私数据。针对该问题,提出一种自适应频率压缩算法(Adaptive Frequency-Compression Federated Learning,AFC-FL),通过自适应改变通信频率和参数压缩率的比例,来防止GAN模型的攻击。实验结果表明AFC-FL算法在保证模型收敛的前提下,能够有效的防止用户数据被窃取。(2)针对联邦学习中的拜占庭问题,提出了一种更加实用的拜占庭容错算法(NKrum)。通过优化Krum中拜占庭节点确定性问题,改用取算法临界值的方法,来选取参数模型的迭代方向。实验结果表明,NKrum能在拜占庭个数未定的情况下使模型达到收敛。(3)采用面向对象的软件工程方法,设计开发了家禽养殖管理平台。实现了用户注册登录、基础信息管理、养殖信息管理、农资管理、数据分析等功能。并将联邦学习安全技术应用于家禽长势分析模块,实现了对养殖户数据安全的保护,降低了数据被窃取的风险,保证了长势分析的准确性。本文提出的联邦学习安全机制方法,有数据安全性高、分析准确性高、通信代价小、系统可扩展能力强等优点,为联邦学习及其相关安全技术在家禽养殖及其他农业行业管理平台中的有效应用和推广做出了有益的尝试。
智能合约机制在微电网分布式能量管理中的应用研究
这是一篇关于智能合约,分布式能量管理,访问控制,双边竞价,隐私安全的论文, 主要内容为随着新能源被不断大力挖掘,新能源发电已经成为显著的热点话题。对于可再生能源发电成本的降低和人们对环境问题的重视,微电网越来越地被用于可再生能源的分配。由于可再生能源发电的间歇性,微电网的能量管理变得更加重要。并且在很多应用场景中,微电网用户隐私无法得到有效保护,基于区块链技术的点对点能量管理是激励微电网产消者的可行的解决方案之一。本文做出的贡献有如下几点。(1)本文针对可再生能源微电网,提出基于区块链技术的微电网分布式能量管理模型。与基于集中式的能量管理系统模型不同,研究中的微电网分布式能量管理模型是基于微电网住宅与社区之间的能量迭代,从而间接调度分布式能源、储能设备、发电设备。(2)探讨了区块链技术以满足微电网应用层级别的交互式能源管理的可能性。针对微电网市场角色种类多,较为分散等问题,分析微电网中不同角色在微电网中所起到的作用,通过Hyperledger Fabric特有的Channel属性,构建三类通道Channel并配置不同的智能合约,实现对微电网市场角色的控制。针对微电网能源类型复杂,能源种类多等问题,提出双边竞价的智能合约对不同类型的能源发电价格进行双边竞价和市场清算,确保微电网的家庭单位和社区单位的最佳能源交易。实验结果表明,基于智能合约的访问控制策略使得区块链对等节点所对应的微电网市场角色具备不同的功能。双边竞价算例实验表明,设计的双边竞价算法具有一定的可行性和实用性。(3)基于提出的系统框架和区块链平台设计微电网分布式能量管理系统,在明确系统需求和系统环境后,针对微电网市场多种角色,实现用户登录、用户注册、双边电力竞价、产消者交易、交易溯源的功能,防止个人信息和交易信息泄漏,保障系统的可行性和安全性。系统结合访问控制策略和双边竞价的智能合约实现对不同角色对数据的控制和电力交易。对系统功能和区块链性能进行测试,测试结果表明系统满足微电网分布式能量管理中的注册、登录、竞价和交易。
基于IBC的车联网安全认证及隐私保护研究与实现
这是一篇关于车联网,安全认证,隐私安全,IBC,PKI,假名生成,SM9的论文, 主要内容为车联网是一种特殊的自组织网络,其核心理念是通过人-车-路-云间信息的互联互通、信息共享来提高交通效率以及车辆用户的行驶安全。在车联网中,节点间消息传递需要依托移动蜂窝网4G/5G或者无线WIFI网络,但由于其开放的网络环境,车联网系统面临着诸多网络安全威胁,车联网中节点间需要安全认证来保证通信以及隐私安全。车联网中节点的高移动性使得车联网网络链路具有弱稳定、网络拓扑变化快等特点,这对于节点间安全认证的效率提出了很高的要求。现阶段安全认证方案存在设计复杂、管理难度大、实施难度大等问题,很难满足车联网中对于安全认证的需求。因此,设计和实现一种高效的车联网安全认证方案是非常有必要的。本文深入研究车联网网络模型的基础上,分析车联网中不同应用场景及通信模型存在的安全威胁和安全需求,设计并实现了一种基于身份标识认证(Identity-based Encryption,IBC)的高效认证方案,本文的主要工作和创新点如下:1.IBC体制中用户私钥一般采用以密钥卡形式线下分发,难以满足车联网中节点线上申请私钥的需求。本文分析公钥基础设施(Public Key Infrastructure,PKI)和IBC两种认证体制优缺点,提出一种PKI和IBC结合认证方案。车联网中节点和密钥管理中心(Key Generator Center,KGC)使用证书进行安全认证,节点间使用IBC认证方式。节点使用证书向KGC申请私钥,可以实现车联网中节点实时、线上申请私钥。2.本文针对车联网中节点隐私安全问题,提出了一种基于IBC的假名标识认证机制,KGC为车辆、路侧设备产生和分发假名标识ID和私钥,车辆使用假名标识ID代替车辆真实身份进行安全通信活动并通过定期更换假名标识ID实现车辆在车联网中的隐私安全。若车联网中出现消息纠纷,KGC可快速追溯车辆真实身份。本方案KGC可以通过车辆假名标识计算出车辆真实身份,追溯车辆身份效率高且节省管理成本。3.本文设计了基于B/S架构的证书签发系统、KGC系统,证书签发系统为车辆签发国密SM2证书,KGC系统基于Gm SSL中国密SM9标识密码算法实现为车联网中节点分发假名标识ID和私钥。最后使用多台PC虚拟机模拟车载Linux系统实现了基于Socket通信的节点间安全认证过程。实验表明本方案为高效的安全认证方案且在中心端追溯车辆真实身份效率方面有着巨大的优势。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码客栈 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/55084.html
