《信息負表示理論及其套用研究》是依託中國科學技術大學，由羅文堅擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：信息負表示理論及其套用研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：羅文堅
- 依託單位：中國科學技術大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
信息負表示是基於生物免疫系統中的負檢測原理而建立的新型計算模型，是人工免疫系統中的一個重要研究分支，其具體的數據管理形式為負資料庫，具有信息隱藏等優良特點，在信息安全領域具有廣闊的套用前景。本項目旨在對信息負表示的理論基礎和套用進行深入的研究。具體而言，本項目將重點研究完備、難解且大小適中的負資料庫生成算法，負資料庫操作的高效實現算法及其分析，基於負資料庫（或負資料庫和傳統資料庫的混合數據集）的數據統計分析方法，負資料庫信息隱藏程度的評估方法，信息負表示的完備性和難解性評估理論等基礎理論和關鍵技術。該項目的研究不僅有利於建立新型的可用於信息隱藏和隱私保護等領域的數據保護技術，而且有利於促進基於生物免疫原理的信息安全新機制的研究和發展。
結題摘要
本項目圍繞信息負表示的理論基礎和套用展開了深入研究，主要工作包括：給出了實值負資料庫的一個定義和生成算法，證明了對實值負資料庫求逆獲取原數據是NP難的，並給出了一個基於實值負資料庫的隱私保護數據發布示例；提出了用於生成單串負資料庫的p-hidden算法，形式化地分析了p-hidden算法所生成的負資料庫相對於局部搜尋策略求解器的難解性，給出了相應的難解程度計算方法，以及與傳統方法的理論和實驗對比分析結果；首次將負資料庫套用於安全多方計算領域，提出了負資料庫的半同態性質，構建了基於負資料庫的安全交集協定；提出了兩種由負調查結果估算正調查結果的方法，使得所估算的正調查結果不會包含負值；將尋找最優負調查看作一個多目標最佳化問題，利用Steffensen疊代法對由負調查結果估算正調查結果的方法進行了改進，進而給出了一種快速搜尋最優負調查的方法；推導出q-hidden負資料庫上的海明距離與原始數據上的海明距離之間的對應關係，進而提出了q-hidden負資料庫上的k最近鄰分類算法和k均值聚類算法；對負調查的可信度進行了分析，並設計了一種用於計算最小置信域的貪心算法；提出了一種包含預定義多解的3-SAT難解實例生成算法，可用於針對多串DB生成大小適中且難解的NDB；將負表示思想引入到數據發布領域，將負表示與隱私保護數據發布領域的經典模型k-匿名和l-多樣性相結合，提出了數據負發布方法，可提高現有方法的隱私保護度，並基於個體敏感值的分布提出了改進的數據負發布方法；提出了控制粒度更小的K-hidden算法，用於生成難解的負資料庫，用理論和實驗分析了K-hidden-NDB更難被基於局部搜尋策略的SAT求解器求解；提出了“負虹膜識別”的概念，構建了一種新型的安全虹膜識別方法，展示了該方法能擴展支持一些虹膜識別的重要策略（如移位和掩碼）以提升虹膜識別的性能，分析了負虹膜識別的安全性和效率，採用實驗結果表明了負虹膜識別方法的識別效果。
