Secure multi-party computation and privacy protection arouse great interest. Study on model of Multiple Attribute Decision Making(MADM) has achieved a lot. But the study mainly focused on decision making model algorithm of MADM, there is little literature involving security and privacy issues of MADM. In recent years, although the existing literature on the decision making model and other issues were studied in the MADM,but research of MADM has only just begun from the perspective of information security. Firstly, the proposal intends to start with the model of fuzzy MADM, explores the secure multi-party computation and privacy protection techniques of utility function based and priority ranking based fuzzy MADM. Secondly, discusses the difference between secure multi-party computation and privacy protection techniques of utility function based fuzzy MADM and secure multi-party computation and privacy protection techniques of priority ranking based fuzzy MADM from this new point, studies key technologies of secure computation and privacy protection of fuzzy MADM, provides new theories and perspectives of fuzzy MADM, explores new ideas and methods in the security issue of MADM.
安全计算和隐私保护是信息安全研究的热点之一。多属性决策模型研究已经取得了一些成果,但是目前研究主要集中在多属性决策算法问题上,很少有文献涉及多属性决策的安全计算和隐私保护问题。近年来,虽然已有文献对多属性决策模型中赢家决定等问题进行了一些研究,但是从信息安全角度在多属性决策方面的研究才刚刚开始。本项目拟从模糊多属性决策模型入手,探讨基于效用方程和基于优势排序的模糊多属性决策模型所需安全计算和隐私保护方式。从"模糊多属性决策模型所需安全计算和隐私保护关键技术"这个新视角,探讨基于优势排序方式的模糊多属性决策模型决定方式与基于效用方程的多属性决策模型决定方式所需安全计算和隐私保护技术的差异,并对基于效用方程和优势排序的模糊多属性决策模型中所需要的安全关键技术进行深入讨论,为模糊多属性决策模型研究提供新的理论和视角,给多属性决策模型中的安全计算和隐私保护技术的研究开拓新的思路和方法。
由于互联网的匿名性和开放性,基于网络的多属性决策系统的安全防范比较其他常规的网络活动而言,具有不可比拟的复杂性。多属性决策模型协议是面向应用层的网络安全协议,各种类型的多属性决策模型用电子协议的形式表现出来,其主要作用就是在不可信的网络环境中,不仅能预期有效解决多属性决策问题,还要保证用户数据的私密性、数据完整性、决策的公平性、决策结果的公开验证性等,此外还必须考虑到可能遭受到的来自内部、外部的欺诈和勾结等问题,以保证各自的经济利益,隐私信息等不受到侵犯。因此,多属性决策模型的安全性和隐私问题成为多属性决策研究的关键内容之一。 研究项目解决了基于效用方程和基于优势排序等方式的模糊描述多属性决策中需要的安全计算和隐私保护关键技术,并构造定量定性混合属性环境下的模糊多属性决策的安全协议。并证明了协议满足多项安全要求,例如匿名性、方案的强保密性、最优方案的可追溯性、不可冒名性、不可伪造性、不可抵赖性、公正性、公开可验证性、不可关联性等。研究项目同时向安全认证协议、云审计安全及密文检索协议、区块链协议等相关研究领域进行了研究扩展,也取得了一定的成果。
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数据更新时间:2023-05-31
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