基于深度学习的多授权外包属性加密方案
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传统云环境下的属性加密方案在判定用户访问权限时通常仅依据年龄和职业等用户常规属性，而忽视了访冋时间和位置的约束问题。为较好满足边缘计算的实时性和移动性需求，提出一种支持时间与位置约束的多授权外包属性加密方案。通过将时间域与位置域信息同时引入属性加密过程，实现更细粒度的访冋控制。采用多授权机构共同管理属性信息，解决单授权杋构的性能瓶颈冋题，满足用户跨域访冋需求。针对边缘计算中移动终端资源受限间题，将大部分解密计算外包至边缘节点，减轻移动终端设备负担。分析结果表明，在边缘计算环境下该方案以较低的计算和存储开销实现了具有时间和位置约束的访问控制，并且可有效保障用户数据安全。
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