国内刊号:51-1196/TP
国际刊号:1001-3695
发布日期:
作者:孙连山,马胜天,陈秀婷,
单位:陕西科技大学电子信息与人工智能学院,西安710021;
关键词:数据起源,起源过滤,过滤原语,过滤框架,过滤策略空间,
基金:国家自然科学基金资助项目(61202019);陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2019JM-354);;
现有起源过滤机制的通用性差,一个过滤机制仅能过滤某一特定类型的敏感元素,处理包含多种类型敏感元素的综合性起源过滤需求仍然非常困难,为此提出了一种基于原语的通用起源过滤框架。首先,介绍了起源过滤涉及的敏感元素类型以及过滤约束;其次,深入分析已有过滤机制改造起源图的基本操作和过程,形式地定义了一系列起源过滤原语,描述针对起源图的最小改造操作,将起源过滤过程划分为隐藏敏感元素、恢复有用依赖和验证过滤约束三个阶段,提出了一种基于原语组装的分阶段过滤策略空间构造方法;最后设计并实现了基于原语的通用过滤算法,并在公开数据集上验证了该算法的可行性。
来源:2022年第3期
《计算机应用研究》期刊编辑部