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基于TEE和SE的移动平台双离线匿名支付方案 被引量:1
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作者 杨波 冯伟 +2 位作者 秦宇 张彦超 佟冬 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期3553-3576,共24页
近年来,中央银行数字货币(CBDC)受到全球多个国家和地区的高度关注.双离线交易作为CBDC的可选属性,在无网络连接的情况下进行支付,被认为具有较大的实用价值.面向CBDC的双离线匿名支付场景,基于可信执行环境(TEE)和安全单元(SE)技术,提... 近年来,中央银行数字货币(CBDC)受到全球多个国家和地区的高度关注.双离线交易作为CBDC的可选属性,在无网络连接的情况下进行支付,被认为具有较大的实用价值.面向CBDC的双离线匿名支付场景,基于可信执行环境(TEE)和安全单元(SE)技术,提出了一种专为移动平台设计的高效双离线匿名支付方案(dual offline anonymous E-payment for mobile devices,OAPM).OAPM适用于资源受限的移动设备,允许移动付款者在不联网状态下安全地向收款者支付数字货币,且不向收款者及商业银行泄露个人隐私信息,付款者的支付行为也不会被链接,同时允许收款者设备处于离线状态,监管机构(如中央银行)在必要情况下能够识别匿名付款者的真实身份.该方案满足数字货币交易的多项重要属性,包括正确性、不可链接性、可追踪性、不可陷害性、机密性、真实性、防双花性以及可控匿名性等.实现了原型系统,并对可能的参数进行了评估.安全性分析和实验结果表明,该方案从安全性和效率两方面均能满足移动用户CBDC双离线交易的实际需求. 展开更多
关键词 央行数字货币(CBDC) 双离线支付 可信执行环境(TEE) 安全单元(SE) 移动设备 安全架构
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基于组合赋权-TOPSIS方法的金融数据安全基线评价 被引量:1
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作者 陈聪 侯建 +1 位作者 张艳君 王逸君 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第7期634-641,共8页
清晰准确地识别和验证数据安全基线是开展金融数据安全保护的前提和基础,也是后续有序开展数据安全建设、数据价值利用的基准参照.因此,提出了一种基于组合赋权-TOPSIS方法的金融数据安全基线评价模型.首先,依据国家法律法规、国家及行... 清晰准确地识别和验证数据安全基线是开展金融数据安全保护的前提和基础,也是后续有序开展数据安全建设、数据价值利用的基准参照.因此,提出了一种基于组合赋权-TOPSIS方法的金融数据安全基线评价模型.首先,依据国家法律法规、国家及行业技术标准,分析并识别影响金融数据安全的主要因素和关键指标,建立数据安全基线体系;其次,综合运用层次分析法(AHP)与客观赋权法(CRITIC),计算出各项指标的主客观综合权重;最后,利用理想解逼近方法(TOPSIS),实现对金融数据安全基线应用效果的综合分析和合理验证.实例验证证明,该指标体系构建合理,且多维指标体系下基于组合赋权-TOPSIS方法的金融数据安全基线识别与验证模型更加科学有效,更易适配行业应用的实际情况.同时,通过与其他模型进行对比实验,进一步证明该指标体系与验证方法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 数据安全保护 金融数据 数据安全基线 安全基线识别与验证 AHP法 TOPSIS法
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联邦学习安全防御与隐私保护技术研究 被引量:12
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作者 邱晓慧 杨波 +2 位作者 赵孟晨 胡师阳 孙璞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第11期3220-3231,共12页
联邦学习(federated learning,FL)在多个参与方不直接进行数据传输的前提下共同完成模型训练,充分发挥各方数据价值;然而,由于联邦学习的固有缺陷以及存储和通信的安全问题,其在实际应用场景中仍面临多种安全与隐私威胁。首先阐述了FL... 联邦学习(federated learning,FL)在多个参与方不直接进行数据传输的前提下共同完成模型训练,充分发挥各方数据价值;然而,由于联邦学习的固有缺陷以及存储和通信的安全问题,其在实际应用场景中仍面临多种安全与隐私威胁。首先阐述了FL面临的安全攻击和隐私攻击;然后针对这两类典型攻击分别总结了最新的安全防御机制和隐私保护手段,包括投毒攻击防御、后门攻击防御、搭便车攻击防御、女巫攻击防御以及基于安全计算与差分隐私的防御手段。通过对联邦学习的现有风险和相应防御手段的系统梳理,展望了联邦学习未来的研究挑战与发展方向。 展开更多
关键词 联邦学习 安全风险 隐私保护 防御机制 数据融合
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