DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 在传统的公钥加密体系中，通信采用“一对一”模型，使用特定公钥加密的数据，必须使用相应的私钥解密，例如基于身份的加密(IBE) [ 1 ] 方案。实际上，许多加密系统采用的都是“一对多”的通信模型，例如共享数据库中的文档被多个用户访问，有线电视节目被多个订阅者观看等。属性加密(简称ABE)采用一系列属性来描述用户身份，可以引入访问控制策略把用户私钥和密文同属性相关联，具有“一对多”良好特性，能够灵活地进行访问控制，可以实现对密文细粒度的访问控制。这个想法最早由Sahai和Waters作为模糊IBE方案 [ 2 ] 的应用引入，其中密钥和密文与属性集合关联，当且仅当密文和密钥的属性集相交的属性个数至少达到固定的阈值时才能解密。 近年来随着对属性加密方案研究 [ 3 ] [ 4 ] 的不断深入细化，又分为密钥策略的属性解密(简称KP-ABE) [ 5 ] 和密文策略的属性加密(简称CP-ABE) [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。其中，Bethencourt等人提出第一个CP-ABE方案 [ 7 ] ，该方案要求访问控制策略在密文中公开，用于接收方完成属性对比和解密。考虑到某些隐私性，有些时候访问控制策略可能包含隐私信息，加密者需要将加密策略进行隐藏，但如果访问策略被隐藏， 解密者将无法完成相应的解密工作。之后，Nishide等人 [ 9 ] 提出了一种隐藏访问控制策略的基于属性加密方法，由于采用了较多的双线性对运算和指数运算，对算法效率的影响较大。Kapadia等人 [ 10 ] 的方案要求一个在线的半可信服务器参与，且必须知道每个用户的属性值，发送方只具有发布密文的功能，当接收方检索密文时，半可信服务器重加密该密文，这一方案对第三方依赖太大，不能防止用户串谋。Shiet等人 [ 11 ] 提出了一个基于大数范围查询的谓词加密方案，数据发送方在指定访问策略中的数字范围实现CP-ABE，采用的安全概念较弱，且要求属性个数少，该方案在属性数量上成指数型。Boneh和Waters [ 12 ] 提出基于隐藏向量的谓词加密方案，使用子集谓词相反的语义实现策略隐藏，但是需要处理两个大素数阶的双线性对，在系统建立时指定访问策略中的属性以及每个属性的可能取值。而在我们的方案中，即使公共参数系统建立后，也可以在密文策略中增加属性。Lai等人 [ 13 ] 利用子群判定假设在合数阶群中提出了一个新的可以隐藏访问结构的加密方案，并证明是完全安全的。但是为了达到一定的安全级别，合数群的阶会取得比较大。Katz等人 [ 14 ] 提出一种支持内积的谓词加密方案，该方案实现访问策略的隐藏且通用性强，可以同时满足KP-ABE和CP-ABE方案。但是，该方案需要采用一种特殊的具有三个大素数的双线组，访问控制结构固定且在强假设下证明安全性。 本文在文献 [ 6 ] 所构造的高效属性加密方案基础上，通过扩展每个属性的可能取值，在加密的过程中隐藏部分属性值的子集值，要求所有接收方都不知道发送方采用了何种访问策略加密数据。对比已有的方案，本文在实现策略隐藏的同时支持策略灵活、安全变更；在解密过程中加入了外包转换计算，提高解密效率。
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user: 2. 预备知识 2.1. 双线性映射 关于双线性映射的研究是当前密码学的一个重要课题，自提出后被应用到各种加密、签名等方案中，一些密码学上的难题得到了很好的解决。 设p是一个素数， G 1 ， G 2 是两个阶为p的乘法循环群，g为 G 1 的生成元，e是一个双线性映射： 。双线性映射e满足如下3个性质： 1) 双线性性质。对于任意的 a ， b ∈ Z p ，   h ∈ G 1 ，满足 e ( g a ， h b ) = e ( g ， h ) a b 。 2) 非退化性。 。 3) 可计算性。对于任意的 g ， h ∈ G 1 ，存在有效算法可在多项式时间内计算出 e ( g ， h ) 的值。 注意： e ( ∗ ， ∗ ) 运算是一个对称操作，即 e ( g a ， h b ) = e ( g ， h ) a b = e ( g b ， h a ) ；另外有 e ( g 1 ⋅ g 2 ， h ) = e ( g 1 ， h ) ⋅ e ( g 2 ， h ) ，其中 g 1 ， g 2 ， h ∈ G 1 。 定义1 (计算Diffie-Hellman (CDH)问题)随机选择 ，给定三元组 ( g ， g a ， g b ) ，计算 g a b 。 定义2 (判定Diffie-Hellman (DDH)问题)随机选择 a ， b ， c ∈ Z p 且未知，g为循环群 G 1 的一个生成元，给定一个元组 ( g ， g a ， g b ， g c ) ，判定 g c = g a b 是否成立。 2.2. 访问控制结构 在 CP-ABE方案中，数据发送方制定访问策略，若接收方的属性密钥满足发送方制定的访问策略，则可以解密密文。例如，访问结构 T = ( A AND B ) OR ( C AND D ) ，接收方满足最小属性集合 { A ， B } 或 { C ， D } ，则可以解密访问控制结构T加密后的数据。 本文对访问控制结构做如下定义：属性外部之间用与门，属性内部之间用或门。假设属性系统中的属性总个数为n，相应的索引为 { Λ 1 ， Λ 2 ， ⋯ ， Λ n } ，每个属性拥有多个取值，数据接收方的属性列表定义为 L = [ L 1 ， L 2 ， ⋯ ， L n ] ， W = [ W 1 ， W 2 ， ⋯ ， W n ] 表示访问控制策略，使用通配符*表示访问策略中无关属性的取值，W中的每个 W i 是 Λ i 所有可能取值的子集。当 1 ≤ i ≤ n ，   L i = W i 或 W i = ∗ 时，属性列表L满足访问控制策略W，否则L就不满足访问控制结构W。 具体来说，例如 Λ i 有 n i 个可能取值，用集合 S i = { ν i ， 1 ， ν i ， 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， ν i ， n i } 表示，接收方的属性列表 L = { L 1 ， L 2 ， ⋯ ， L i ， ⋯ ， L n } ， L i ∈ S i ，加密使用的访问控制策略 W = [ W 1 ， W 2 ， ⋯ ， W i ， ⋯ ， W n ] ， W i ∈ S i ，这就意味着：当 ( Λ 1 = ν 1 ， 1 ∨ Λ 1 = ν 1 ， 4 ) ∧ ( Λ 2 = ν 2 ， 3 ) ∧ ⋅ ⋅ ⋅ ∧ ( Λ i = ν i ， 2 ∨ Λ i = ν i ， 5 ∨ Λ i = ν n i ) ∧ ⋅ ⋅ ⋅ ∧ ( Λ n = ν i ， 1 ∨ ν i ， 5 ) 加密者为 Λ i 指定属性值，即为 Λ i 指定了 W i = S i ，当且仅当 1 ≤ i ≤ n ，   L i ∈ W i 时，满足该属性列表L的接收方才可以解密。访问结构中 W i 隐藏每个属性 Λ i 的部分取值，即访问控制结构中与门结构里所有属性的部分取值。 2.3. 安全模型 本方案的安全模型可以通过攻击者和挑战者之间的游戏过程来描述，若最终攻击者给出正确的猜测，则攻击者胜利，反之，挑战者胜利。游戏过程如下： Init：攻击者向挑战者发送访问控制策略 W 0 和 W 1 。 Setup：挑战者运行初始化过程Setup，将公钥PK发送给攻击者。 Phase 1：攻击者发送属性列表L可以进行多次相关密钥查询，要求L同时满足或者不满足访问控制策略 W 0 和 W 1 。挑战者运行密钥生成算法KeyGen，将密钥 S K L 返还给攻击者。 Challenge：攻击者向挑战者提交两个数据 M 0 和 M 1 。如果攻击者的属性列表L在Phase1满足访问策略 和 W 1 ，则得到密钥 S K L 并要求 M 0 = M 1 。挑战者随机抛币得到 b ∈ { 0 ， 1 } ，随机选择一个 M b ，用 W b 进行加密，将密文信息返回给攻击者。 Phase2：重复Phase1。 Guess：攻击者输出对b的猜测 。 攻击者获得游戏胜利的优势为： Pr [ b ′ = b ] − 1 / 2 。 定义3 在多项式时间内所有的攻击者，赢得上述游戏的优势都是可以忽略不计的，则称该方案是安全的。
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user: 3. 具体方案 在文献 [ 6 ] 的基础上，本方案的参与方包括：可信授权方、数据发送方和数据接收方，本文系统模型如图1所示： 其中，可信授权方负责监管和颁发属性公钥；数据发送方使用访问策略加密数据并将密文发送给服务器；数据接收方使用自己的属性私钥解密满足规定访问策略下密文。此外，本文在解密阶段将部分密文解密任务外包，减轻接收方的解密计算负担，提高解密效率。方案过程包括：初始化过程Setup、加密过程Encrypt、密钥提取过程KeyGen、外包转换计算OutSCC和解密过程Decrypt五个算法。以下是详细描述： 1) 初始化过程Setup (1 k )。 输入：公共参数K。 过程：可信授权方产生一个元组 G = [ p ， G 1 ， G 2 ， G T ， g 1 ∈ G 1 ， g 2 ∈ G 2 ， e ] ，其中， G 1 ， G 2 为p阶的乘法循环群，其中 g 1 ， g 2 分别是 G 1 ， G 2 的生成元，e是双线性映射，结构如下： G 1 × G 2 → G T 。系统随机产生 α ， β ∈ Z p ∗ ，对于每个属性 1 ≤ i ≤ n ，可信授权方产生随机值 { a i ， t ∈ Z p * ， 1 ≤ t ≤ n i } ，并计算 { A i ， t = g 1 a i ， t ， 1 ≤ t ≤ n i } 。可信授权方继续计算 Y = e ( g 1 ， g 2 ) α 和 h = g 1 β 。 图1. 系统模型图 输出：系统公钥 P K = { Y ， h ， p ， G 1 ， G 2 ， G T ， g 1 ， g 2 ， e ， { A i ， t ， 1 ≤ t ≤ n i } 1 ≤ i ≤ n } ，主密钥 M K = { α ， β ， { a i ， t ， 1 ≤ t ≤ n i } 1 ≤ i ≤ n } 。 2) 加密过程Encrypt ( P K ， M ， W )。 输入：系统公钥PK，待加密的消息 M ∈ G T 以及密文策略 。 过程：加密方用随机值 s ∈ Z p ，设定 C ˜ = M Y s 以及 C 0 = h s ，用随机值 s i ∈ Z p ( s = ∑ i = 1 n s i ) ，设定 C i ， 1 = g 1 s i ，并按如下方式计算 { C i ， t ， 1 } 1 ≤ t ≤ n i ： C i ， t ， 1 = { A i ， t s i ， ν i ， t ∈ W i r a n d o m ， 否 则 输出：密文 C T = { C ˜ ， C 0 ， { C i ， 1 ， { C i ， t ， 1 } 1 ≤ t ≤ n i } 1 ≤ i ≤ n } 。 3) 密钥提取过程KeyGen ( M K ， L )。 输入：主密钥MK，数据接收方属性列表 L = [ L 1 ， L 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， L n ] = [ ν 1 ， t 1 ， ν 2 ， t 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， ν n ， t n ] 。 过程：可信授权方产生随机值 r ， r i ∈ Z p ， 1 ≤ i ≤ n ，并且计算 D 0 = g 2 α + r β ， D 1 = g 2 r ，当 L i = ν i ， t i 时，计算 。数据接收方生成转换密钥 T K = { r ， { D i ， 1 } 1 ≤ i ≤ n } 。 输出：私钥 S K L = { D 0 ， D 1 ， { D i ， 1 } 1 ≤ i ≤ n } ，转换密钥 。 4) 外包转换计算OutSCC ( P K ， L ， T K ， C T )。 输入：转换密钥TK，数据接收方属性列表 L = [ L 1 ， L 2 ， ⋯ ， L n ] = [ ν 1 ， t 1 ， ν 2 ， t 2 ， ⋯ ， ν n ， t n ] ，系统公钥PK，密文 C T = { C ˜ ， C 0 ， { C i ， 1 ， { C i ， t ， 1 } 1 ≤ t ≤ n i } 1 ≤ i ≤ n } 。 过程：接收方将自己的属性列表中的 L i 以及转换密钥TK发送给外包服务器，服务器首先判断这个接收方属性字符串是否满足 L i = ν i ， t i ，若不满足，则终止服务；若满足，则针对数据接收方所选的密文开 始为其提供计算服务，即对密文进行转换计算。从PK中提取 { A i ， t ， 1 ≤ t ≤ n i } 1 ≤ i ≤ n ，计算 D i ， 2 = g 2 r ⋅ D i ， 1 log g 1 A i ， t ，然后进行转换密文，首先计算 C D = ∏ i = 1 n e ( C i ， 1 ， D i ， 2 ) = e ( g 1 ， g 2 ) r s + ∑ i = 1 n a i ， t ⋅ s i ⋅ r i ， 1 ≤ t ≤ n i ， 1 ≤ i ≤ n ，然后进行转换计算 C ′ = C ˜ ⋅ C D 。 输出：转换密文 C T ′ = { C ′ ， C 0 ， C D ， { C i ， 1 ， { C i ， t ， 1 } 1 ≤ t ≤ n i } 1 ≤ i ≤ n } 。 5) 解密过程Decrypt ( C T ′ ， S K L )。 输入：转换密文 C T ′ = { C ′ ， C 0 ， C D ， { C i ， 1 ， { C i ， t ， 1 } 1 ≤ t ≤ n i } 1 ≤ i ≤ n } ，私钥 S K L = { D 0 ， D 1 ， { D i ， 1 } 1 ≤ i ≤ n } 。 过程：当 L i = ν i ， t i ， 1 ≤ i ≤ n 时，用户计算 E = ∏ i = 1 n e ( C i ， t ， 1 ， D i ， 1 ) = e ( g 1 ， g 2 ) ∑ i = 1 n a i ， t ⋅ s i ⋅ r i ，用于验证等式 C D ∏ i = 1 n e ( C i ， 1 ， D 1 ) = E 是否成立。若不成立，说明外包服务器计算过程有误；否则，运行解密算法，得到 M = C ′ e ( C 0 ， D 0 ) ⋅ E 。 输出：信息M。
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user: 5. 性能分析 将本文与文献 [ 9 ] 和文献 [ 13 ] 对比分析，本文不仅在加密过程中实现访问策略的隐藏，并且支持访问控制结构中属性的安全、灵活添加，同时，系统效率优于其他方案。 1) 隐藏访问控制策略。本方案对每个属性的取值进行泛化，增加其可能取值，通过隐藏每个属性包含部分可能取值的子集，使用通配符表示那些与访问策略不相关的属性，如此便达到了隐藏部分策略属性的目的。保证了包括合法接收方在内的所有接收方都不能猜测出加密时采用的访问控制策略，而接收方需要从可信授权方获取自己的属性私钥，若与此属性私钥相关联的属性列表不满足发送方指定的访问策略时，则此接收方就不是合法的，不能完成解密。 举例来说，若访问控制策略为 W = [ W 1 ， W 2 ， ⋯ ， W i ， ⋯ ， W n ] ，其中 W 1 = ( Λ 1 = ν 1 ， 1   or   Λ 1 = ν 1 ， 3 ) ， W 2 = ( Λ 2 = ν 2 ， 2 ) ， ⋯ ， W i = ( Λ i = ν i ， 5   or   Λ i = ν i ， n i ) ， ⋯ ， W n = ( Λ n = ν n ， 1   or   Λ n = ν n ， 2   or   Λ n = ν n ， 3 ) 则访问策略 W = ( ν 1 ， 1   or   ν 1 ， 3 )   and   ν 2 ， 2   and   ⋯   and   ( ν i ， 5   or   ν i ， n i )   ⋯   and   ( ν n ， 1   or   ν n ， 2   or   ν n ， 3 ) ，当接收方的属性列表L满足访问结构意味着：当且仅当 L i ∈ W i ， 1 ≤ i ≤ n 时，如果 L i = ( ν 1 ， 1   and   ν 2 ， 2   ⋯   and   ν i ， n i   ⋯   and   ν n ， 2 ) ，则满足该访问策略；若 L i = ( ν 1 ， 1   and   ⋯   and   ν i ， n i   and   ⋯   and   ν n ， 2 ) ，则不满足访问控制结构。因此，任何满足访问控制结构的合法接收方，他的属性列表不需要满足访问控制元素 W i 的所有子属性值 ν i ， t 。 2) 支持访问结构中属性的动态添加。对比文献 [ 6 ] 和 [ 12 ] 中要求密文中的访问策略在初始化之前就指定好属性个数和每个属性的取值且不能随意更改访问策略中相关属性的信息；文献 [ 7 ] 中，首先执行初始化算法，然后在密文中的访问策略中添加新属性。由于公共参数没有变，运行初始化算法Setup之后，接收方已经可以获得用户私钥，这时再在访问策略中添加属性，对于某些用户来说仍然具备解密能力。例如，访问策略 W = [ W 1 ， W 2 ， W 3 ] ，用户属性列表为 L = [ L 1 ， L 2 ， L 3 ] = [ 1 ， 1 ， 0 ] ，与用户属性列表相关联的密钥是 S K L ，若改变访问策略使其变为 W = [ W 1 ， W 2 ， W 3 ， W 4 ] ，这时要求合法的解密者拥有的密钥 S K L 必须具有 W 4 相关属性成分，但是对于 来说，由于L仍然满足W，因此某些用户仍然具备解密能力。 本方案要求即使是在接收方获得私钥之后，访问控制策略中添加属性，接收方必须再次从可信授权方获得包括新属性在内的新密钥才能解密密文，原用户私钥作废。方案设计添加属性时，相应的在公钥成分中也添加了该属性值的相关成分，并在加密过程中采用了分割的随机数 s i ∈ Z p * ( s = ∑ i = 1 n s i ) 的方法，密文CT中 C i ， 1 和 C i ， t ， 1 的计算都依赖于 s i 。同时，s也作为指数在 C ˜ 和 C 0 中参与运算，即访问策略中的每个属性都在加密过程中生成随机值并参与运算，这就要求接收方解密时，必须具备满足策略属性序列中每个必须属性值。因此，原私钥不能用于更新后的访问策略解密，必须重新从可信授权方获得新私钥。 3) 提高系统效率。整个系统运行过程中，影响效率的主要因素体现在存储开销和系统计算时间上。为了方便下文的分析描述，令 | g | ， | g T | 和 | p | 分别代表 中元素的大小，n表示系统中的属性个数，N代表n个属性的所有可能取值个数之和， Γ e 表示执行一次双线性运算所需要的时间， Γ Δ 表示执行一次指数运算花费的时间， | A c | 表示访问控制策略中所包含的属性个数。 方案存储开销的大小分析主要通过对比分析各个方案在加解密过程中得到的主密钥、系统公钥、密文和私钥的大小。表1给出不同方案中系统的存储开销： 由表1可知，相比于其它文献，本文所提出的方案中存储空间明显缩小了，相应的通信量也降低了，其中，密文的存储空间缩小将近一半，而密钥所占空间的大小降幅显著。 本方案涉及多种运算，但系统的执行时间主要花费在指数运算和双线性运算上，其中双线性配对运算的代价远远大于指数运算，因此，本文的效率分析主要针对这两种运算。表2给出了不同方案在计算时间上的对比： 通过表2的数据可知，本文加密阶段的花费计算时间与文献 [ 13 ] 持平，比文献 [ 9 ] 明显降低；与其他文献相比，本文在接收方解密密文之前，将部分解密计算任务交由外包服务器执行，把部分私钥(转换密钥) TK发送给外包计算服务器，外包服务器判断属性列表 L i 并对密文 C ˜ 进行转换计算，将原有的 C ˜ 转 换成 C ′ (更易于解密)发送给接收方，然后接收方可以通过验证等式 C D ∏ i = 1 n e ( C i ， 1 ， D 1 ) = E 是否成立来确定 Table 1 Storage cost compariso 方案 主密钥 公钥 密文 私钥 文献 [ 9 ] ( 2 N + 1 ) | p | ( 2 N + 1 ) | g | + | g T | ( 2 n + 1 ) | g | + | g T | ( 3 n + 1 ) | g | 文献 [ 13 ] ( 2 N + 1 ) | p | ( n + 1 ) | g | + | g T | ( 2 n + 1 ) | g | + | g T | 本方案 ( N + 2 ) | p | ( N + 1 ) | g | + | g T | ( n + 1 ) | g | + | g T | ( n + 2 ) | g | 表1. 存储开销对比 Table 2 Computation of time contras 方案 加密阶段 解密阶段 文献 [ 9 ] E = ( 2 | A c | + 3 ) ⋅ Γ Δ 文献 [ 13 ] E = ( | A c | + 2 ) ⋅ Γ Δ E = ( n + 1 ) ⋅ Γ e 本方案 E = ( | A c | + 2 ) ⋅ Γ Δ E = Γ e 表2. 计算时间对比 外包服务器计算的正确性，并用自己的部分私钥 S K L 和属性列表 L i 解密该转换密文，最终获得明文M。过程在保证安全性的前提下，由于本方案将解密阶段部分计算任务外包给云服务器计算，因此，数据拥有者的计算消耗明显降低，解密效率优于现有的属性加密方案，进一步提升了系统整体效率。
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user: 6. 结语 本文通过对属性取值做泛化处理，构造可以隐藏访问策略的加密方案，并支持访问策略中属性的灵活添加，在DDH假设下可抵抗选择明文攻击，达到不可区分性安全。此外，将解密阶段的大部分操作转移给外包服务器执行，降低用户私钥对可信授权方的依赖，解密效率优于现有方案，随着属性和访问数据量的增加，本方案的优势越明显。
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user: 资助信息 经典可证明安全性理论在量子密码协议分析中的应用研究(10007016201201)。
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user: 摘 要 以金属硝酸盐为原料，柠檬酸和乙二醇为复合络合剂，聚乙烯毗咯烷酮(PVP)为纤维成型剂，采用改进的静电纺丝法制备了La 0.5 Sr 0.5 CoO 3-δ (LSCO)纤维前驱体，经热处理后得到LSCO亚微米纤维。考察了纤维成型剂PVP的分子量、添加量，纺丝液金属离子浓度，前驱体热处理温度对静电纺丝过程和物相结构的影响，采用X射线衍射仪、扫描电镜及EDS能谱面扫表征了载银LSCO纤维的物相结构、形貌和元素分布。结果表明：采用平均分子量为1，300，000的PVP配置纺丝成型剂，前驱体纺丝液中PVP的加入量为3.5 wt%，金属离子浓度为0.125 mol/L时，纺丝效率最高，能达到9 ml/h。获得的LSCO前驱体纤维在800℃热处理下能够获得直径为0.5~2 μm的LSCO陶瓷纤维。 关键词 :La 0.5 Sr 0.5 CoO 3-δ 纤维，导电陶瓷，静电纺丝，电接触材料 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 La 1-x Sr x CoO 3-δ (LSCO)导电陶瓷自1953年被Jonker和Van Santen发现后，受到广泛关注 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。LSCO导电陶瓷中，锶离子的半径比镧离子的半径略大(r Sr 2+ = 1.25 Å， r La 3+ = 1.23 Å)，锶掺杂后导致原有的钙钛矿结构发生畸变，但又不破坏原有结构，从而形成扭曲的钙钛矿结构 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ，这决定了LSCO导电陶瓷在很宽的温度范围和氧分压下具有稳定的热力学性质、良好的电输运性能和催化活性 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ，是一种高温电子、离子混合导体。目前，LSCO导电陶瓷已应用于电极材料、固体电阻器化学敏感元件、高温加热材料以及代替贵金属的氧化还原催化剂等领域 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] ，同时在新型Ag/导电陶瓷电接触材料领域也展现出良好的应用前景 [ 13 ] [ 14 ] 。Zhang Lingjie等人 [ 15 ] 的研究表明，镧系导电陶瓷作为添加剂增强相可以降低电接触材料的温升、分散电弧能量并减少电弧侵蚀。蔡江南 [ 16 ] 等人指出，LSCO导电陶瓷作为Ag基电接触材料增强相的优势主要在于LSCO良好的导电性能将使Ag/LSCO电接触材料具有较高的电导率，LSCO陶瓷负的电阻温度系数能与金属银正的电阻温度系数起到互补作用，可有效降低材料的电阻温度系数和温升。沈涛 [ 17 ] 等人的研究表明，网孔状结构的LSCO粉体做增强相比普通颗粒状LSCO粉体作增强相时，Ag/LSCO电接触材料表现出更低的电阻率，其物相结构和微观形貌直接影响电接触材料的工作性能。 但上述研究中的Ag/LSCO电接触材料仍沿用传统电接触复合材料中增强相弥散分布的结构形式，在电接触材料的加工成型过程中，大量的增强相颗粒发生滑移，导致位错之间发生相互作用造成材料内部位错的缠结，进而阻碍了位错的进一步运动，造成加工硬化，电子散射等问题 [ 18 ] ，对材料的综合性能提升有限。如果LSCO增强相是以纤维结构分散于Ag基体中，则Ag/LSCO电接触材料工作时的电流、热导以及加工应力均可经纤维增强相之间的纯银通路传导，电子散射大大减少，使材料电导率、热导率和延伸率进一步提高。本文采用溶胶–凝胶法配置前驱体纺丝液，采用静电纺丝法制备LSCO纤维，考察了纤维成型剂PVP的分子量、添加量，纺丝液金属离子浓度，前驱体热处理温度对静电纺丝过程和物相结构的影响，制备出了纯相的LSCO纤维，可作为高性能Ag/LSCO电接触材料的增强相。
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user: 2. 试验 2.1. LSCO纤维的制备 静电纺丝法制备LSCO纤维的工艺流程如图1所示。先将精准配比后的La(NO 3 ) 3 、Sr(NO 3 ) 2 、Co(NO 3 ) 2 ∙6H 2 O溶于去离子水中，在超声波辅助下制备出金属盐溶液；并将柠檬酸和乙二醇按一定摩尔比准确称取后溶于去离子水中，用氨水调pH至9.5，配置成复合络合剂；再将该复合络合剂缓慢加入金属盐溶液中，在80℃水浴条件下搅拌约2 h，得到具有一定含水率(粘度)、但未完全凝胶的溶胶–凝胶反应中间体；将聚乙烯吡咯烷酮(PVP)溶于无水乙醇中，配制浓度为9 wt%的PVP/乙醇溶液作纤维成型剂，再将该纤维成型剂缓慢加入上述中间体溶液中，边搅拌边加入，同时保持混合液pH值为9.5，搅拌约12 h后，获得粘度适中的前驱体纺丝液。 静电纺丝装置示意图如图2所示。将配好的前驱体纺丝液加入到由医用注射器制成的静电纺丝喷头 图1. 静电纺丝法制备LSCO陶瓷纤维流程图 图2. 静电纺装置示意图 中(内径 0.8 mm )，以金属喷头作阳极，铝箔作阴极，缓慢增加电压的同时调整阳极喷头和阴极板之间的纺丝收集距离，直到纺丝开始喷出并稳定鞭动。纺丝完毕后将收集的纤维放入真空干燥箱中，110℃下干燥12 h，再经过热处理即可得到LSCO陶瓷纤维。 2.2. 样品的表征 采用热重分析仪WRT-3P和差热分析仪CRY-2对前躯物的热失重和差热进行分析，在空气气氛下以 10 ℃ /min的升温速率升至指定温度，差热分析的参照物为A1 2 O 3 。采用D/max-RA型X射线衍射仪对合成产物LSCO样品的物相组成和结晶情况进行分析，X射线衍射仪的参数为Cu靶，Kα辐射源(λ = 1.54056Å)，工作电压40 KV，工作电流36 mA，扫描范围10˚~90˚，扫描速率4˚/min；采用FEI SIRION型场发射扫描电镜对LSCO样品的表面形貌进行观察，仪器加速电压为20 kV。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. PVP分子量对LSCO前驱体纤维形貌的影响 在前驱体纺丝液配制过程中，保持LSCO金属离子的浓度为0.125 mol/L，PVP加入量占纺丝液整体质量的3.5 wt%不变，采用两种不同分子量的PVP进行试验。一种是PVP/K30，平均分子量为58，000；另一种是PVP/K88-96，平均分子量为1，300，000。添加这两种试剂获得的纺丝纤维的SEM微观形貌分别如图3(a)、图3(b)所示。可以看出，PVP/K30配制纤维成型剂时，所得产物中出现了大量的串珠现象，这是由于前驱体溶液中所用的PVP分子量太小，纺丝液未被电场完全拉伸就发生凝固，从而形成了大量珠状物；而PVP/K88-96配制纤维成型剂时，前驱体纺丝液在电场中能够被拉伸形成纤维，不同纤维交叉处出现结点是含有有机质的纤维在扫描电子显微镜的电子束加热作用下发生粘连引起的。另外，以平均分子量为58，000的PVP配制的前驱体溶液纺丝速度仅有0.6 ml/h，效率低下；而以平均分子量为1，300，000的PVP配制的前驱体溶液纺丝速度高达9 ml/h，是前者的15倍。因此，后续实验中均选用平均分子量为1，300，000的PVP来配制的前驱体纺丝液。 3.2. PVP添加量对纺丝效率和LSCO前驱体纤维形貌的影响 在静电纺丝法制备LSCO纤维的过程中，选用平均分子量为1，300，000的PVP配制纤维成型剂，前驱体纺丝液中LSCO金属离子的浓度保持0.125 mol/L不变，调节纤维成型剂PVP的用量分别为2.0 wt%、2.3 wt%、2.6 wt%、2.9 wt%、3.2 wt%、3.5 wt%、3.8 wt%、4.1 wt%，四种前驱体溶液的纺丝速度分别列于表1中。从表中可以看出，随着前驱体纺丝液中PVP含量从2.0 wt%增加到3.5 wt%，纺丝速度整体呈 图3. 不同分子量PVP制备的LSCO前驱体纤维SEM照片：(a) 58，000， (b) 1，300，000 增加趋势，随后PVP含量继续从3.5 wt%增加到4.1 wt%，纺丝速度又明显下降，甚至不能进行纺丝。这是因为当PVP含量较低时，前驱体纺丝液内部的粘滞力不够，不足以使纺丝液形成连续、稳定的射流，随着PVP含量的增加，纺丝液的粘度增加，纺丝的连续性得到改善，纺丝速度增加，效率提高。当继续增加PVP用量时，纺丝液粘度过大，纺丝液射流在电场中不能被有效拉伸和鞭动，纺丝速度降低，此时静电力不能克服纺丝液滴Taylor锥的表面张力和粘滞力形成射流，纺丝过程不能发生，不进行纺丝。因此在本实验的前驱体纺丝液中，PVP含量为3.5 wt%时纺丝效率最高。 PVP含量分别为2.9 wt%、3.2 wt%、3.5 wt%、3.8 wt%时，LSCO前驱体纤维的微观形貌分别如图4(a)~图4(d)所示。可以看出，这四种LSCO前驱体纤维的表观形貌相似，区别在于随着纺丝液中PVP含量的增加，前驱体纤维有逐渐变粗的趋势，这是因为PVP含量增加导致纺丝液的粘度增大，纺丝液射流在电场中的拉伸和鞭动逐渐变得困难导致的。 3.3. 纺丝液金属离子浓度对LSCO前驱体纤维形貌的影响 在静电纺丝法制备LSCO纤维的过程中，选用平均分子量为1，300，000的PVP来配制纤维成型剂，并以PVP用量占前驱体纺丝液质量的3.5 wt%来引入纤维成型剂，调节纺丝液中的金属离子浓度分别为0.1 mol/L、0.125 mol/L、0.15 mol/L和0.2 mol/L，所得LSCO前驱体纤维的微观形貌分别如图5(a)~图5(d)所示。 Table 1 The electrostatic spinning speed at different concentration of PV PVP用量(wt%) 2.0 2.3 2.6 2.9 3.2 3.5 3.8 4.1 纺丝速度(ml/h) 0.3 1.2 0.8 2.5 4.0 9.0 3.0 0.0 表1. 不同PVP含量的静电纺丝速度 图4. 不同PVP添加量制备的LSCO前驱体纤维的SEM照片：(a) 2.9 wt%，(b) 3.2 wt%，(c) 3.5 wt%，(d) 3.8 wt% 图5. 不同金属离子浓度时制备的LSCO前驱体纤维的SEM照片：(a) 0.1mol/L，(b) 0.125 mol/L，(c) 0.15 mol/L，(d) 0.2 mol/L 可以看出，当金属离子浓度为0.1 mol/L时，产物中存在大量的有机团聚体，LSCO前驱体纤维很粗而且弯曲缠绕，这可能是由于金属离子浓度过低，阻碍了溶胶凝胶反应过程，纺丝液的均匀性差，纺丝液带电射流的弯曲不稳定性太大导致的。当金属离子浓度为0.125 mol/L时，能够稳定获得比较均匀的LSCO前驱体纤维。当金属离子浓度为0.15 mol/L时，LSCO前驱体纤维存在比较明显的串珠现象，部分纤维呈圆珠状串联于均匀纤维上，这是因为金属离子浓度继续增大时，纺丝液电导率升高，带电射流表面电荷密度增大，导致纺丝液带电射流在切向电场中受到的力增大，将部分纤维拉伸成圆珠状，形成串珠现象。当金属离子浓度为0.2 mol/L时，获得的LSCO前驱体纤维少而粗大，这是因为金属离子浓度过大时，纺丝液射流的电导率很高，在静电场作用下离开喷头到达接收板的时间短，没有充分鞭动和拉伸就被收集的缘故。因此，本实验中纺丝液金属离子的最佳浓度为0.125 mol/L。 3.4. LSCO前驱体纤维热处理温度对物相的影响 在前驱体溶液中金属离子的浓度为0.12 mol/L，PVP含量为3.5 wt%且平均分子量为1，300，000的实验条件下，对静电纺丝阴极板上收集的产物进行热重/差热分析，LSCO前驱体纤维的TG/DTA曲线如图6所示，可以看出，从室温至 300 ℃ 的失重是前驱体中的物理吸附水、化学结合水以及乙醇等低沸点有机物的挥发、硝酸根的氧化还原引起的；300℃~500℃之间的大量失重伴随着剧烈的放热反应，是因为柠檬酸复合络合剂和PVP的燃烧分解； 600 ℃ 附近和 800 ℃ 附近各有一次轻微的失重可能是由LSCO陶瓷纤维的烧结晶化引起的。 将LSCO前驱体纤维分别在500℃、600℃、700℃、800℃烧结，所得产物的XRD图谱如图7所示。 图6. LSCO前驱体纤维的TG/DTA曲线 图7. La 0.5 Sr 0.5 CoO 3- δ 前驱体纤维不同温度烧结产物的XRD图谱 可以看出，随着烧结温度的升高，SrCoO 2 与部分La发生反应，使LSCO纤维杂峰越来越少，主晶相峰越来越明显。从局部放大图可以看出，SrCoO 2 的小杂峰在800℃时基本消失，表明在800℃烧结可以获得纯相的LSCO纤维。 800℃下烧结后的LSCO纤维，其微观形貌和EDS能谱分析分别如图8和图9所示，其中图9中Au的谱线来自于为了便于观察形貌而在试样表面喷涂的Au纳米颗粒。结合图8和图9可以看出，在800℃下烧结可以获得直径为0.5~2 μm的LSCO陶瓷纤维，其中LSCO纤维是由LSCO颗粒烧结而成的。
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user: 4. 结论 1) 采用静电纺丝法制备LSCO纤维，前驱体纺丝液中PVP成型剂的含量能够直接影响纺丝效率和 图8. 800℃烧结后LSCO纤维的SEM照片 图9. 800℃烧结后LSCO纤维的EDS能谱图 前驱体纤维的直径，平均分子量高的PVP配制的纺丝成型剂能够起到更好的效果；另外，纺丝液中金属离子的浓度也能决定纺丝过程能否顺利进行。 2) 采用平均分子量为1，300，000的PVP配置纺丝成型剂，前驱体纺丝液中PVP的加入量为3.5 wt%，金属离子浓度为0.125 mol/L时，纺丝效率最高，能达到9 ml/h。获得的LSCO前驱体纤维在800℃热处理下能够获得直径为0.5~2 μm的LSCO陶瓷纤维。接下来我们将会研究金属喷头中的静电压、金属喷头口的电势和金属喷头与接收装置之间的距离对LSCO陶瓷纤维静电纺丝效率的影响。
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user: 摘 要 通过对以往的基于秘密共享的理性安全多方计算协议的分析，指出了其中存在的一些问题，为了解决这些问题，本文重新设计了一种基于秘密共享的理性安全多方计算协议，通过在真实影子份额中随机的混入虚假影子份额，并且屏蔽掉参与者对于秘密分发阶段对于秘密多项式阶数等私密信息的了解，从而解决了之前协议所暴露出的问题。 关键词 :秘密共享，安全多方计算，博弈论 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 多方安全计算指在一个参与者都不信赖彼此的环境中，每位参与者都通过网络来共同完成各种计算任务的同时又不会泄露自己的数据 [ 1 ] 。这里面的安全是说我们既能够通过计算得到正确的结果，又不会让别的参与者得知我们输入的各种隐私信息。多方安全计算在我们的生活中随处可见，尤其是在现在这个互联网时代，比如在网上的拍卖会，网络上的投票系统 [ 2 ] 等等。 借助博弈论思想，我们可以实现在传统的协议中很难实现的公平性。文献 [ 3 ] 提出了一个思想，当人们无法预测何时得到计算结果时，他们会非常乐于去遵循协议。Naor [ 4 ] 等人为了使参与者严格的去遵守协议的约定，引入了博弈论的相关概念。但该方案设计比较复杂。在参考文献 [ 5 ] 中，Amjed设计了一个引入博弈论的方案，但是这个方案要求生成的多项式的幂次数之间的差值必须小于等于一，具有局限性。参考文献 [ 6 ] [ 7 ] 需要在我们使用的时候提供一些物理性的材料，比如信件等，不利于应用。在参考文献 [ 8 ] 中，同时考虑了善意的参与者和具有攻击性的参与者，在这个基础上，设计出了一种新的理性安全多方计算的方案。 现有的基于秘密共享的理性安全多方计算协议的基本思路均为屏蔽掉参与者对于多轮数据交互中“最后一轮”的认识，使参与者不知道协议到底在第几轮结束，因为如果参与者知道协议在第几轮结束，那么参与者完全可以在最后一轮中拒绝发送自己的影子份额，而会收到别的参与者的影子份额从而恢复出秘密，尽管别的参与者知道有参与者没有发出自己的影子份额，但是也已经晚了，因为那个参与者已经自己得到了秘密，因此根据反向递归原则，作为一个理性的参与者，他们从协议的第一轮开始就不会去执行这个协议。因此学者们提出了采用随机性策略的思想。将秘密重组过程重复很多轮，重复的次数是有限的但是参与者不知道协议要重复多少轮，其中，每一轮以一定概率是有意义的，只有在有意义的轮中才可以恢复出秘密，若在无意义的轮中背离，则协议将要终止，所有参与者都无法得到秘密。这一随机性，使得参与者由于无法判断当前轮是否能够得到秘密而不会去冒险背离，从而遵守协议，实现协议的公平性。
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user: 2. 背景知识 2.1. 传统的基于秘密共享多方安全计算模型 现有的基于秘密共享的多方安全计算模型一般是下面这种形式： 假设 f ′ 是这样的一个函数：给定输入 x 1 ， ⋯ ， x n ，计算 S ← f ( x 1 ， ⋯ ， x n ) 。接着利用 ( m ， n ) 秘密共享机制在参与者之间分享结果S，即产生子份额 s 1 ， ⋯ ， s n ，其中 s 1 ， ⋯ ， s n 可以通过某种运算计算出最终的结果S。然后分发者构造多个秘密多项式 F i ( x ) = a 0 + a 1 x + ⋯ + a t − 1 x t − 1 ，使 F i ( 0 ) = s i 。并产生多组影子份额队列 { ( 1 ， F 1 ( 1 ) ) ， ⋯ ， ( n ， F 1 ( n ) ) } ， ⋯ ， { ( 1 ， F n ( 1 ) ) ， ⋯ ， ( n ， F n ( n ) ) } ，分别将这些影子子份额队列发送给对应的参与者 P i 。参与者们通过不断的交换彼此的影子子份额恢复出彼此的秘密多项式从而获得秘密子份额，最终构造出计算结果S。 2.2. 可验证随机函数VRF 1999年Micali，Rabin等人提出可验证随机函数(verifiable random functions，VRF)的概念。随后几年关于可验证随机函数的工作主要有 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 。 一个可验证随机函数包含多项式时间算法( G e n ， E v a l ， P r o o f ， V r f y )。它有如下四个性质： 1) Gen (函数参数生成单元)是概率算法，以1 k 为输入，输出 ( p k ， s k ) ，对于任意的 ，有 V r f y p k ( x ， E v a l s k ( x ) ， P r o o f s k ( x ) ) = 1 。 2) 对于由 G e n ( 1 k ) 生成的所有 ( p k ， s k ) ，不存在一个 ( x ， y ， y ′ ， π ， π ′ ) 使等式 V r f y p k ( x ， y ， π ) = 1 = V r f y p k ( x ， y ′ ， π ) 成立，其中 y ≠ y ′ 。 3) 对于由 G e n ( 1 k ) 生成的所有 ，不存在一个 ( x ， y ， π ， π ′ ) 使等式 V r f y p k ( x ， y ， π ) = 1 = V r f y p k ( x ， y ， π ′ ) 成立，其中 π ≠ π ′ 。 4) 由 G e n ( 1 k ) 生成一组 ( p k ， s k ) ，将pk给恶意攻击者A。A主动去查询序列 x 1 ， ⋯ ， x ι ∈ { 0 ， 1 } k ，对于每一个 x i 都给予相对应的 E v a l s k ( x i ) ， P r o o f s k ( x i ) 。A输出一个序列 x ∈ { 0 ， 1 } k ，其中 。A随机生成一个bit位b去选择，如果 b = 0 则A得到 y = E v a l s k ( x ) ，否则A得到一个随机的y。最终A会 得到一个bit位 b ′ ，如果 b ′ = b 则攻击成功。这个A成功的概率至多为 1 2 + n e g l ( k ) 。
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user: 3. 已有的多方安全计算协议及分析 在背景知识部分我们已经了解到了基于秘密共享的安全多方计算协议的模型。目前已有的秘密多项式 f ( x ) 设计方式一般有两种：一种是各个参与者 P i 手中的秘密多项式 f i ( x ) 最高阶次数是相等的；另一种是参与者 P i 手中的秘密多项式 f i ( x ) 最高阶次数的绝对值相差为1。本章将分别介绍这两种方式中存在的问题。 3.1. 秘密多项式最高阶次数相差为1的情况 Maleka S等人设计的协议的主要思想是将所有参与者被分配的秘密子份额再进一步划分为影子份额。下面给出主要的步骤 [ 13 ] ： 1) 秘密分发阶段：分发者Dealer选取秘密 和秘密多项式 F ( x ) = ∑ j = 0 t − 1 a j x j ， a 0 = S ，然后通过某种计算方式将秘密S继续划分为子秘密 s 1 ， s 2 ，例如 S = s 1 ⊕ s 2 。Dealer生成两个秘密多项式 f 1 ， f 2 ，满足 f 1 ( 0 ) = s 1 ， f 2 ( 0 ) = s 2 ，两个秘密多项式 f 1 ， f 2 的阶数 d 1 ， d 2 相差为1。然后根据 f 1 ， f 2 生成不同的影子份额 { ( 1 ， f 1 ( 1 ) ) ， ⋯ ， ( d 1 + 1 ， f 1 ( d 1 + 1 ) ) } ， { ( 1 ， f 2 ( 1 ) ) ， ⋯ ， ( d 2 + 1 ， f 2 ( d 2 + 1 ) ) } 并发送给参与者 P 1 ， P 2 ; 2) 秘密恢复阶段，参与者 P 1 ， P 2 以某种方式相互交换自己手中的影子份额。假设在第r轮交互中， P 1 ， P 2 只有在收到对方的 s 2 ( r − 1 ) ， s 1 ( r − 1 ) 后才继续执行协议；最后通过从别的参与者手中得到的影子份额恢复出对方的秘密多项式从而得到子秘密并计算出结果S。 3.2. 秘密多项式最高阶次数相同的情况 另一种是Feldman的思想 [ 14 ] ，他与3.1节中的不同之处就是构造的子秘密多项式的最高阶次数是相同的，其余步骤类似，就不在这里再次说明了。 3.3. 以往协议存在的问题 对于3.1节这种含密多项式 f ( x ) 最高阶次数相差为1的思想来说，此处假设P 1 参与者的含密多项式的最高阶次数为3，则P 1 手中拥有3个影子份额，P 2 参与者的含密多项式最高阶的次数为4，P 2 手中拥有4个影子份额。假设在协议交互的第3轮中，P 1 将最后一个子份额发送给了P 2 ，P 2 也将自己的第三个影子份额发送给了P 1 ，那么协议顺利继续进行，会进入到第4轮，从P 2 的角度考虑，我们来分情况进行讨论，会出现如下3中情况： 当P 2 认为P 1 的子份额比自己少1个时。假如在这轮当中P 2 不发送自己的影子份额，而直接用前3轮获得的影子份额直接利用拉格朗日插值定理直接恢复出秘密S，那么最终结果就是P 2 一个人获得了秘密，而P 1 并不会获得秘密； 当P 2 认为P 1 的子份额和自己一样多。那么P 2 完全可以足够的等待至P 1 将他的子份额先发送过来，这样的情况下P 2 就可以独自恢复出秘密多项式 f ( x ) 然后退出协议而P 1 并不会得到任何信息。即便P 1 不发送也没有什么关系，因为自己也没有发送将手中的最后一个子份额发送给P 1 ，因此最后的结果最多是大家都没有恢复出要共享的秘密S，这也是一种纳什均衡，只是并不是大家希望所达到的纳什均衡； 当P 2 认为P 1 的子份额比自己多1个。此种情况下的P 2 更倾向于等待P 1 先把最后的影子份额发送给自己，因为此时P 1 已经可以利用从P 2 那里获得的影子份额恢复出秘密S，而且在自己还没有获得足够子份额的情况下将手中的所有子份额都给了对方，这样做也是具有隐患的，作为一个理性参与者是不倾向于这样做的。 对于3.2节的内容，我们可以知道因为P 1 和P 2 的秘密多项式的最高阶的次数是相等的，因此他们手中的影子份额数就是相等的，也就是说P 1 和P 2 彼此都知道对方手中握有的影子份额的数量。因为在安全多方计算中，参与者彼此暴露给其余参与者的数据越多越不好，参与者都想尽量少的暴露自己的各种信息去获得最终的运算结果，显然让其余参与者知道自己手中的影子份额数量就带来了一定的风险。 在秘密重组阶段，参与者集合中的各个参与者因为都知道最终的秘密份额总数，假如参与者总数为n，每个人都需要其余参与者的 个影子份额才能最终恢复出秘密S，大家在广播自己手中的影子份额的时候，其中一个参与者P i 拒绝放出自己的影子份额，而他却从广播中收到了其余参与者 P − i 的 n − 1 个影子份额，那么参与者P i 最终会成为这个参与者集合中唯一一个能够恢复出秘密S的人，而其余参与者却什么都没有得到，因此通过逆向归纳法，具有这种隐患的安全协议，对于理性参与者来说也许大家从第一轮开始就不会去遵守这个协议，安全计算也就无法进行了。 从秘密分发的角度来说，由于秘密多项式的最高阶次数是固定的，而影子份额都是有效真实值，也就是说在秘密分发阶段只要截获到所有的影子份额那就一定能恢复出最终的秘密S而不需要与其余参与者交互，这就成为了一个隐患。
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user: 6. 总结 本文设计的安全多方计算方案从秘密分发阶段就将所有参与者的秘密多项式的阶数随机化，使各个参与者手中握有的真实有效的影子份额数量不一致，并在其中加入虚假无效的影子份额，只有交互进行到约定好的结束轮时才能获知校验位二进制从而知道真实有效影子份额所在的位置，即便在秘密分发阶段恶意参与者或黑客截获到所有影子份额也是没有意义的，因为他们并不知道哪些影子份额是真实的，有几个真实影子份额，这就加大了他们恢复出秘密S的难度。
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user: 摘 要 随着大数据、互联网+时代的到来，越来越多的领域采用互联网技术完成日常的工作并产生了海量的数据信息，如何有效的实现海量数据的共享，解决异构数据的语法和语义的异构性是异构数据集成中亟需解决的问题。在传统的数据集成方案的基础上，结合中间件技术，JSON相关技术、Ontology相关技术，提出一种改进的异构数据集成方案。在该方案中，查询处理器模块，加入查询优化器和选择性复制器，提高查询效率。再针对地理信息系统领域，提出了完整的设计方案，并进行了实现，验证了这种方法的可行性。通过实例表明，基于JSON的异构数据集成中间件能够很好的实现对异构数据的资源共享，解决异构数据问题。 关键词 :异构数据，数据集成，JSON，中间件 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着大数据、互联网+的时代的到来，越来越多的领域采用互联网技术完成日常的工作。同时也产生了海量的数据信息，如何有效的实现海量数据的共享是目前数据集成方案需要解决的问题。同时由于软件企业的环境选择不同，所以在企业中有很多厂商的硬件平台、操作系统、网络协议、DBMS上很多差异性，为了改善“信息孤岛”的情况，企业希望通过数据集成方式建立信息交流的桥梁。这就是异构系统的集成，其中关键技术是数据交换和信息在分布式异构系统中的集成。如何构建一个共同的“虚拟数据库”来方便数据的共享，实现数据信息的最大价值，是目前亟需解决的问题。 本文是在目前比较流行的集成技术研究的基础上，参照过去的解决异构数据的方案，同时参考了目前比较流行的数据集成系统，来设计基于JSON的数据交换格式同时引入中间件技术的数据集成架构。实现消除信息孤岛，给用户提供统一的数据查询平台，屏蔽异构，从而实现用户的透明性访问 [ 1 ] 。本文还引入查询优化的算法设计，从而使用户在查询处理数据时，效率大大提高。对查询进行优化，在数据集系统中简化操作，降低查询响应时间。
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user: 2. JSON及其技术 2.1. JSON 作为一种轻量级的数据交换格式，JSON (Java Script Object Notation)逐渐的出现在现代WEB技术中。随着JSON被广泛的使用，人们对于JSON的研究也越来越多。同时，JSON是现在比较流行的JavaScript的一个子集。JSON在WEB应用中有很多优点，如传输速率快，支持语言多，书写简单等。由于它的优势，现在广泛的应用在开发中。 2.2. JSON Schema 在XML应用中，其中XML Schema (XML模式)很好的约束了XML文档。同样的，以JSON Schema (JSON模式)对文本的命名规则，属性大小等进行限定后的文档才是有效的。而这些统一要求的约束或规范就是JSON Schema [ 2 ] 。经过JSON Schema规范过合理性文档，其中的一些信息都有统一的特性，扩展了JSON的自我描述性，并且内容规范明了，对于开发程序来说和计算来说都可以轻松的获取文本信息的 [ 3 ] 。 2.3. JSON文档的查询技术 JSONiq查询技术支持where语句，let语句，for语句等。这些支持使得JSONiq查询技术在数据集成中，有效的对异构数据源进行查询，同时使得数据查询变得比较简单。JSONiq查询技术的强大还不仅如此，它还支持重叠和非重叠窗口。 JSONiq支持JSON数据查询以及数据的自我更新技术，在今后异构数据集成中，数据查询处理模块发挥很大的作用。使用JSONiq查询技术作为全局查询语言，提高系统的灵活性和高效性。
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user: 3. JSON中间件技术集成方案 3.1. 基于中间件的数据集成模型 主要的数据集成方法有FDBS、数据仓库法、中介系统法。FDBS在处理少量数据时具有优势，可以实现其自治性。数据仓库法实现用户的访问并为用户提供良好的策略服务。查询处理性能要求比较高。但是由于公用数据库都是采用统一的仓库模式的数据，使得对于一些最新的数据信息，不能及时的更新。再加上昂贵的数据仓库系统、一些自带的数据转换工具的数据库的搭建，数据仓库法在数据集成中并不是很理想的解决方案。中介系统通过引入中介器来完成对数据的查询访问，使得用户无需对底层复杂的数据源进行处理，实现对数据的透明性访问。 在数据集成方面，引入了数据库中间件，它也是位于C/B之间的中介接口软件。客户端层是应用层，是一些应用程序和接口。而服务器端则是各种异构数据源的集成。在数据集成中，中间件和一系列平台组成的中间层它提供了一系列的API程序接口 [ 4 ] 。实现对数据源的透明访问。所以，相比较而言，基于中间件的数据集成方案具有很大的优势，基于中间件的异构数据库集成模型如图1所示。 图1. 基于中间件的集成模型 3.2. JSON集成中间件的改进方案 通过对传统的数据集成方法的研究学习，结合目前在数据集成主要解决的问题，同时分析了传统数据集成方案的不足。通过对选择性复制的理念的研究，再结合新的技术如JSONiq和JSON-LD、Ontology技术，提出了新的数据集成方案。该方案的体系结构设计的目的是解决语法、语义异构的问题。同时提供一个统一的查询平台。使用RESTfull Web服务代替传统的基于SOAP服务。作为一个整体约束JSON集成框架。一方面，这种架构简化了系统的架构同时统一了界面。解决了互操作的问题。再加上选择性复制器，提高系统查询处理的高效性。详细的JSON集成中间件体系结构设计如图2所示。 3.3. 与传统的数据集成方法的比较 1) 数据交换格式 传统的数据集成方案大都是基于XML的数据交换格式，虽然在数据集成方面的相关研究比较多，但随着海量数据的不断增大，再加上XML自身冗长的标签特性，使得在处理大量地理信息时数据传输效率底下，等待时间长，响应慢等问题。JSON由于自身轻量级的特性很好的解决了这一问题 [ 5 ] 。 2) Ontology的引入 最近比较流行的Ontology技术的引入，很好的解决的数据集成问题中语义的异构。由于Ontology可以精确的对领域知识进行描述，而数据集成就是面向某一领域的，如地理信息系统的集成是面向地理信息领域的集成。 3) JSON相关技术的引入 JSON查询技术，在查询处理器模块支持where语句，let语句，for语句，方便有效的对异构数据源进行查询，使得数据查询变得比较简单。同时该支持自我更新技术，提高系统的灵活性和高效性。