本论文提出一种可以抵御CSP合谋欺诈的多副本数据混淆存储模型。该模型基于线性隐藏原理[14],利用混淆矩阵对租户多个副本进行混淆存储。针对加密后的数据处理效率低问题,按照由简单到复杂的研究方法,先研究如何通过线形隐藏实现多副本混淆,然后针对传统线形隐藏方法中随机性较低问题,考虑在算法实现中增加随机性,以增大混淆强度。引入随机模型,将随机模型与线形隐藏相结合,提出更加安全高效的混淆算法。这种基于Monte Carlo随机单调函数的数据混淆算法,采用随机扰动的方式对数据进行混淆,来隐藏副本数据,防止泄漏用户隐私。

主要研究内容包括：

混淆算法 用来对用户副本数据进行混淆，对于用户的逻辑视图，通过混淆算法，针对多个副本数据进行混淆获得混淆副本，K为混淆秘钥。

重构算法 通过重构算法，将混淆后的数据还原原始数据。

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基于Monte?Carlo随机单调函数线性隐藏混淆算法  ????

为了实现更大随机化程度的数据混淆,本文将线形隐藏原理与蒙特卡洛随机模拟融合起来,构造了混淆算法和重构算法。本文仅针对敏感的数值型数据副本进行混淆。并且对混淆算法和数据库对称加密算法进行了时间复杂度分析以及安全性。

2.1算法总述：......

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基于Monte Carlo随机单调函数的数据混淆方法研究，本论文针对多租户数据存储安全问题，提出一种可以抵御服务提供商合谋欺诈的多副本数据混淆存储模型。该模型基于线性隐藏原理，利用不同的混淆秘钥对租户副本进行混淆，云端只存储混淆后的副本数据，可以有效防止云服务提供商为节省存储空间，蓄意删减租户不常用的副本数据，保证副本存储的完整性。

本文选题具有重要的实际意义，从论文可以看出学生在资料收集及实验方法、数据处理等方面的能力较强，实验合理，主要结果正确，在数据混淆算法的原理及其思想方面有一定的创新性。论文写作规范，逻辑严密，行文流畅，写作水平较高 。