| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 相关研究的国内外现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 属性加密技术的国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 高铁数据共享的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 高铁突发事件应急决策的国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第18-19页 |
| 2 关键技术和理论基础 | 第19-27页 |
| 2.1 云计算相关技术 | 第19-23页 |
| 2.1.1 云计算概述 | 第19-20页 |
| 2.1.2 云计算相关实现技术 | 第20-23页 |
| 2.2 属性加密相关定义 | 第23-24页 |
| 2.2.1 双线性对 | 第23页 |
| 2.2.2 访问结构 | 第23页 |
| 2.2.3 秘密共享 | 第23-24页 |
| 2.3 粗糙集理论 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 云平台下基于属性加密的高铁数据的访问控制 | 第27-51页 |
| 3.1 高铁云共享平台数据存储特点 | 第27-30页 |
| 3.2 高铁云平台下共享数据访问控制需求 | 第30-33页 |
| 3.2.1 高速铁路云共享平台数据安全需求 | 第30-33页 |
| 3.2.2 访问控制安全性评价指标 | 第33页 |
| 3.3 高铁云平台共享数据加密方案 | 第33-36页 |
| 3.4 云平台下高铁共享数据访问控制技术的改进 | 第36-43页 |
| 3.4.1 云平台下高铁共享数据访问控制技术改进的必要性 | 第36-37页 |
| 3.4.2 访问结构的表示方法 | 第37-40页 |
| 3.4.3 权限撤销的即时化和精细化 | 第40-43页 |
| 3.5 云平台下高铁共享数据访问控制技术改进的具体方案 | 第43-48页 |
| 3.5.1 算法的主要设计思路 | 第43-44页 |
| 3.5.2 算法实现的具体方案 | 第44-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-51页 |
| 4 云平台下基于情景网络分析的高速铁路应急决策模型 | 第51-77页 |
| 4.1 高速铁路应急情景网络模型的构建 | 第51-55页 |
| 4.1.1 高速铁路铁路应急情景分层网络模型 | 第51-54页 |
| 4.1.2 情景描述语言及构建过程 | 第54-55页 |
| 4.2 云平台下基于情景网络分析高铁应急决策原理 | 第55-56页 |
| 4.3 map-reduce并行约简算法设计 | 第56-67页 |
| 4.3.1 情景要素数据来源及预处理 | 第56-58页 |
| 4.3.2 Hadoop云平台运行环境的部署 | 第58-60页 |
| 4.3.3 map函数及reduce函数的设计 | 第60-63页 |
| 4.3.4 并行知识约简算法的应用 | 第63-67页 |
| 4.4 基于情景分析的铁路应急决策模型 | 第67-75页 |
| 4.4.1 贝叶斯网络的构建 | 第67-68页 |
| 4.4.2 贝叶斯网络的学习 | 第68-72页 |
| 4.4.3 基于情景的贝叶斯网络推理分析 | 第72-73页 |
| 4.4.4 模型应用 | 第73-75页 |
| 4.5 本章小结 | 第75-77页 |
| 5 云平台下高铁共享数据访问控制技术的实现与测试 | 第77-97页 |
| 5.1 基于属性加密的访问控制技术的实现 | 第77-83页 |
| 5.1.1 密钥生成 | 第77-78页 |
| 5.1.2 文件的加密 | 第78-80页 |
| 5.1.3 文件重加密 | 第80-81页 |
| 5.1.4 文件的解密 | 第81-83页 |
| 5.2 功能测试 | 第83-88页 |
| 5.3 基于属性加密的访问控制的安全性分析 | 第88-90页 |
| 5.4 性能测试与分析 | 第90-96页 |
| 5.4.1 复杂度分析 | 第90-92页 |
| 5.4.2 时间开销测试 | 第92-96页 |
| 5.5 本章小结 | 第96-97页 |
| 6 结论与展望 | 第97-99页 |
| 6.1 论文主要工作 | 第97-98页 |
| 6.2 研究展望 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-105页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第105-109页 |
| 学位论文数据集 | 第109页 |
