大数据计算安全理论与方法

**章 绪论 1.1 大数据技术 1.1.1 大数据的基本概念 1.1.2 大数据处理流程 1.1.3 大数据关键技术 1.1.4 大数据管理系统 1.1.5 大数据在5G中的应用 1.2 机器学习技术 1.2.1 分类技术 1.2.2 聚类技术 1.2.3 频繁项集挖掘技术 1.2.4 深度学习技术 1.3 云计算技术 1.3.1 云计算体系架构 1.3.2 云计算关键技术 1.3.3 云计算的机遇与挑战 第二章 相关基础理论和方法 2.1 经典数据计算安全方法 2.1.1 集中式数据计算安全方法 2.1.2 分布式数据计算安全方法 2.2 同态加密算法 2.2.1 Paillier加密算法 2.2.2 ElGamal加密算法和代理重加密协议 2.2.3 双解密同态加密算法 2.2.4 全同态加密技术 2.3 云端大数据计算安全方法 2.3.1 k近邻分类计算安全技术 2.3.2 深度神经网络分类计算安全技术 2.3.3 k均值聚类计算安全技术 2.3.4 频繁项集挖掘计算安全技术 2.4 大数据计算完整性验证方法 2.4.1 可验证计算技术 2.4.2 安全数据挖掘的验证技术 第三章 云构建块基础计算安全技术 3.1 引言 3.2 安全基础计算问题描述 3.2.1 系统模型 3.2.2 安全威胁模型 3.2.3 设计目标 3.3 预备知识 3.4 支持多密钥的构建块计算安全方法 3.4.1 基于同态加法PRE的构建块计算安全方法 3.4.2 基于同态乘法PRE的构建块计算安全方法 3.5 安全性分析 3.5.1 安全性定义 3.5.2 构建块计算安全方法的安全性 3.6 性能分析 3.6.1 理论分析 …… 第四章 采用随机变换加密的计算安全技术