【摘 要】
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近年来,随着计算机技术的发展,特别是计算机硬件设备以及网络连接技术的不断成熟,一种新的计算模式-普适计算(PervasiveComputing)越来越引起计算机科学界的关注和重视。普适
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近年来,随着计算机技术的发展,特别是计算机硬件设备以及网络连接技术的不断成熟,一种新的计算模式-普适计算(PervasiveComputing)越来越引起计算机科学界的关注和重视。普适环境中的计算将随时随地为人们提供服务,然而这种计算模式给人们的生活带来方便的同时,也给人们的隐私保护带来了更大的挑战。
本文首先介绍了普适计算以及隐私保护的基本知识,接着分析了国内外隐私保护的研究现状,并针对普适计算服务认证过程提出了一种基于粗糙集的隐私保护策略:用户将隐私信息扩展成粗糙集传输给服务提供商,服务提供商根据策略从粗糙集中提取用户的真实认证信息对用户请求进行认证。该策略充分利用粗糙集合的不确定性,能够防止用户的隐私信息泄露给环境中的其他用户或者被恶意窃听者获取。但是在该策略中用户的隐私会暴露给服务提供商。
而在许多应用场景中,在能够防止隐私泄露给其他用户的同时,用户也不希望隐私信息完全暴露给服务提供商。为了解决该问题,本文提出了一种基于盲签名的隐私保护策略:引入了服务协调者这一实体来发现上下文环境中的服务并代替服务提供商对用户进行认证,该策略利用了盲签名技术,用户以经过服务协调者盲签名的公钥为凭证去访问服务提供商提供的服务,服务提供商用服务协调者的公钥对签名进行验证,确保申请服务的用户是经过服务协调者认证过的合法用户。
本文将粗糙集理论应用到普适计算的隐私保护中来,策略的性能分析以及实例验证表明,本文提出的隐私保护策略能够很有效地保护用户的隐私。
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