| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 概述 | 第9-21页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·大数据面临的安全威胁及防护目标 | 第11-14页 |
| ·主要安全威胁 | 第11-14页 |
| ·大数据加密算法的安全性目标 | 第14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-19页 |
| ·大数据安全研究现状 | 第14-16页 |
| ·国内外加密体制研究现状 | 第16-19页 |
| ·主要研究内容和章节安排 | 第19-21页 |
| ·主要研究内容 | 第19-20页 |
| ·论文章节安排 | 第20-21页 |
| 第2章 大数据加密技术原理分析 | 第21-29页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·大数据 4 维特征模型 | 第21-22页 |
| ·大数据加密技术原理及分析 | 第22-28页 |
| ·基于现代密码体制的大数据加密技术 | 第23-24页 |
| ·基于生物工程的大数据加密技术 | 第24页 |
| ·基于属性基的大数据加密技术 | 第24-25页 |
| ·基于并行计算的大数据加密技术 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 大数据消冗算法研究 | 第29-49页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·重复数据删除算法的基本原理 | 第29-30页 |
| ·重复数据删除技术中的典型方案设计与分析 | 第30-41页 |
| ·完全文件检测方案 | 第30-31页 |
| ·固定长度块检测方案 | 第31-32页 |
| ·变长分块检测方案 | 第32-34页 |
| ·滑动窗口检测方案 | 第34-37页 |
| ·方案性能对比与分析 | 第37-41页 |
| ·基于 BLOOM FILTER 的大数据消冗算法 | 第41-48页 |
| ·Bloom filter 检测原理 | 第42-45页 |
| ·算法步骤 | 第45-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于数据消冗技术的大数据加密算法 | 第49-63页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·理论基础 | 第49-52页 |
| ·椭圆曲线密码体制 | 第49-50页 |
| ·分组密码工作模式 | 第50-52页 |
| ·基于数据消冗技术的大数据加密算法设计 | 第52-57页 |
| ·算法模型 | 第52-53页 |
| ·数据预处理 | 第53页 |
| ·敏感信息加密 | 第53-54页 |
| ·预处理后的明文加密 | 第54-57页 |
| ·解密步骤 | 第57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-61页 |
| ·实验环境配置 | 第57-58页 |
| ·加密耗时分析 | 第58-61页 |
| ·密钥空间分析 | 第61页 |
| ·安全性分析 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |