摘要: 云计算以其高效、便捷的服务，被广泛应用于各个领域。在使用云计算的过程中会不可避免地将重要文件存入云环境，由于目前云环境存在硬件稳定性差、软件技术不成熟等缺陷，导致用户数据易被泄露或窃取，因此提高云计算环境的安全性成为当下的研究重点... 展开 云计算以其高效、便捷的服务，被广泛应用于各个领域。在使用云计算的过程中会不可避免地将重要文件存入云环境，由于目前云环境存在硬件稳定性差、软件技术不成熟等缺陷，导致用户数据易被泄露或窃取，因此提高云计算环境的安全性成为当下的研究重点。 目前有多种手段对云计算安全进行防护，其中密文策略属性基加密（CP-ABE）和网络入侵检测系统（NIDS）备受关注。CP-ABE被认为是云存储环境下数据资源访问控制的最佳选择之一，但是传统CP-ABE方案中访问结构存在表达能力弱、应用场景狭窄等缺点。NIDS作为一种传统的网络安全防御技术，在云计算安全领域发挥着至关重要的作用，但是在大数据时代背景下，海量数据的传输严重影响着NIDS的检测效率。 针对以上问题，本文提出一种基于多值决策图（MDD）的访问结构，并基于该访问结构重新设计CP-ABE方案，通过优化各子算法的性能提高密码系统的整体效率。另一方面，本文提出一种多样化改进型人工蜂群算法（MI-ABC），通过该算法对原始数据集进行特征筛选，得出最优特征子集，并结合最优特征子集和支持向量机（SVM）构建NIDS。具体工作内容如下： （1）首次提出基于 MDD 的访问结构。该访问结构将用户属性表示为节点，将属性值表示为节点之间的边，根据访问权限中不同用户的不同属性取值构建MDD，并定义满足访问权限的节点和边的组合为有效路径，只有满足有效路径的用户才能成功访问该控制结构。 （2）根据基于MDD的访问结构对CP-ABE方案各子算法进行具体设计，利用MDD能够直接表达多值属性的优点提高CP-ABE方案的表达能力，扩展CP-ABE方案的应用场景，提升密码系统整体效率。首先，该方案直接支持多值属性密码系统；其次，由于该方案不受限于用户属性数量，其密钥大小为常量；最后，该方案解密阶段时间复杂度为O(1)。 （3）对现有蜂群算法进行改进，设计一种MI-ABC算法，并以该算法为数据特征筛选方法、以SVM为分类器构建网络入侵检测模型。首先，对蜂群算法雇佣蜂阶段邻域搜索方式进行优化；其次，在观察蜂阶段，对传统轮盘赌方法进行改进，设计更合理的加权反轮盘赌算法；最后，在侦查蜂阶段，采用 limit 值差异化的多蜂群机制进行蜜源搜索，平衡其局部和全局搜索能力。实验结果表明，利用该算法对网络数据进行特征筛选，能显著提高网络入侵检测的效率。 收起