公共云平台中凸二次规划计算的隐私保护.docVIP

 公共云平台中凸二次规划计算的隐私保护 5 10 15 20 25 30 35 40 摘要：在公共云平台服务中，凸二次规划问题作为科学计算外包中典型的应用之一，具有广 泛的市场需求。本文通过对凸二次规划求解常用算法分析，提出了基于仿射变换和随机矩阵 的信息隐藏技术，给出了与解法无关的解决方案，并搭建仿真测试环境进行实验，结合测试 结果分析了隐私保护算法的可行性和算法的性能，达到了保护用户敏感信息在公共云平台中 不被泄露，保障用户隐私信息安全的目标。 关键词：公共云平台；凸二次规划；仿射变换；隐私信息 中图分类号：TP3 Secure of Convex Quadratic Programming in Cloud Computing ZHANG Hongbo1, SHUANG Kai2 (1. Institute of Network Technology School, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876; 2. Institue of Network Technology School,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876) Abstract: In the public cloud platform service, convex quadratic programming problem as one of typical applications in scientific computing outsourcing, has a wide range of market demand. Through to analysis common algorithm of convex quadratic programming, this article is proposed information hiding technology, based on affine transformation and random matrix and gives the solution independent algorithm, setting up the simulation test environment, analysing that privacy protection algorithm is feasible and has good performance combined with the test results, achieving the aim of protecting user sensitive information in public cloud platform not leaked and protecting user privacy information safety. Key words: public cloud platform; convex quadratic programming; affine transformation; privacy information 0 引言 公共云平台服务，因其按需提供服务和无需维护成本等特点[1]，得到了广泛的关注。云 计算的安全与隐私保护问题成为了公共云服务推广的最大屏障，用户因使用云计算服务而泄 露了用户的隐私信息或商业机密[2]，给用户带来的损失是不可估量的。 计算服务是公共云平台中提供的基本服务之一[3]，涉及计算物理、计算力学、计算化学、 计算经济学等多学科领域。传统的大规模计算问题需要借助大型机或计算集群，不仅成本高 而且维护复杂，如果将这些问题交予云端计算，需要考虑相关参数的机密性，计算过程的可 控性，计算结果的正确性等安全问题[4]。 数学规划是计算领域的一个研究分支，求解一些问题的最优解，规划问题有可以分为线 性规划和非线性规划两类。其中二次规划作为非线性规划的最简单形式，应用广泛，很多非 线性规划问题，需要转化为二次规划进行求解。 -1-  1 二次规划问题简述 非线性规划问题中，目标函数是二次多项式，约束条件是线性约束条件的规划问题，为 45 二次规划问题。二次规划在工作计划，时间调度，规模经济学，工程设计以及控制领域，设 施分配问题，选址问题，二次分配问题等各个领域存在广泛的应用。 一般的，二次规划可以描述为以下标准形式的优化问题[5]： 1 T T 2 s.t. Ax?? b 50 55 60 65 Ex?? d 其中，A 为 m×n 矩阵，E 为 k×n 矩阵，通常