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Enregistrement W2093126997 · doi:10.1109/tcc.2014.2338324

Fuzzy Authorization for Cloud Storage

2014· article· en· W2093126997 sur OpenAlexafffund
Shasha Zhu, Guang Gong

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Cloud Computing · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Data Security
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceCloud computingRevocationScalabilityEncryptionCiphertextComputer securityCloud storageCryptographySecret sharingCryptographic primitiveFuzzy logicFlexibility (engineering)DatabaseComputer networkCryptographic protocolOperating systemMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By leveraging and modifying ciphertext-policy attribute based encryption (CP-ABE) and OAuth, we propose a new authorization scheme, called fuzzy authorization, to facilitate an application registered with one cloud party to access data residing in another cloud party. The new proposed scheme enables the fuzziness of authorization to enhance the scalability and flexibility of file sharing by taking advantage of the one-to-one correspondence between linear secret-sharing scheme (LSSS) and generalized Reed Solomon (GRS) code. Furthermore, by conducting attribute distance checking and distance adjustment, operations like sending attribute sets and satisfying an access tree are eliminated. In addition, the automatic revocation is realized with update of TimeSlot attribute when data owner modifies the data. The security of the fuzzy authorization is proved under the d-BDHE assumption. In order to measure and estimate the performance of our scheme, we have implemented the protocol flow of fuzzy authorization with OMNET++ 4.2.2 and realized the cryptographic part with pairing-based cryptography (PBC) library. Experimental results show that fuzzy authorization can achieve fuzziness of authorization among heterogeneous clouds with security and efficiency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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