[发明专利]基于属性加密的用于机器学习环境下的访问控制方法和系统有效
| 申请号： | 201811244604.5 | 申请日： | 2018-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN109347833B | 公开（公告）日： | 2020-05-22 |
| 发明（设计）人： | 韩春玲;薛锐 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L9/32 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于属性加密的用于机器学习环境下的访问控制方法和系统，利用密码学中的属性加密算法设计访问控制机制，用于解决人工智能领域所涉及的用户隐私数据泄露问题，为机器学习环境下保护用户隐私数据提供了一种新型的访问控制机制。本发明克服了传统访问控制机制存在的对可信数据存储中心的依赖，并实现了用户对访问控制策略个性化定制的功能，通过对属性加密算法进行修改和加入特定功能，设计了基于密文策略和基于密钥策略两种模式的访问控制机制，实现了不依靠可信数据存储中心的访问控制机制，为机器学习环境下保护用户隐私数据提供了一种新型的解决方案，对人工智能迅速发展所带来的用户隐私保护问题具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 属性 加密 用于 机器 学习 环境 访问 控制 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于属性加密的用于机器学习环境下的访问控制方法，其特征在于，基于密文策略进行访问控制，该方法包括以下步骤：1)数据提供端设定基于属性的访问控制策略，并根据访问控制策略对隐私数据进行加密，形成密文；2)数据提供端根据数据需求端的属性生成解密密钥；3)数据需求端利用解密密钥对数据提供端形成的密文进行解密，只有当解密密钥中的属性满足密文中的访问控制策略时，才能解密得到数据提供端的隐私数据。
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