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基于第三方的云平台可信监管关键技术研究的开题报告
一、研究背景及意义
云计算极大的促进了信息化发展，并带动了每个领域的数字化转型。尤其是在数据处理、存储、共享、分析方面，云计算平台更是发挥了重要作用，创建了一些巨无霸的云计算公司，例如AWS、阿里云、腾讯云等等。云计算平台的快速发展带来了数据的规模化集中和处理复杂度的不断增加。这同时也带来了新的问题，包括数据大规模触及个人隐私，利益分配等。互联网生态中有很多组织和用户不再信任云计算平台，不满意他们在云平台上获得的相对不确定的安全保障。然而，控制云平台并不是有off-the-shelf解决方案，原因在于其复杂的包容性、和其他相关组件之间的依赖关系。
云平台可信监管关键技术具有重要意义。一方面，它有助于提高云平台的数据保护能力、改进安全保障等级和用户满意度；另一方面，它有助于加强云计算平台与用户之间的合作信任。
二、研究内容及技术路线
本文将结合国内外热门云计算、隐私保护和数据监管技术，基于机器学习算法和加密算法，研究云平台可信监管问题，提出和设计一个新的云平台数据安全保障方案，为用户和云计算公司间构筑信任。具体实现方案和技术路线如下：
1.研究现有云平台安全保障算法、数据隐私保护等技术。
2.针对现有技术发现的问题，本文提出构建一个以数据隐私保护为理念,对云平台数据隐私保护的支持,包括用户身份管理、数据合规检查、网络管理、数据加密、授权策略等方面的可信监管方案；
3.利用加密算法和机器学习技术设计一个适合大规模数据环境下的数据隐私保护策略，解决黑客攻击、恶意软件、远程攻击、信息重放攻击等问题。
4.设计和实现数据保护系统,该系统针对云平台数据搜集、处理和交互等数据的全生命周期,可以做到对所有被搜集的数据进行加密处理，并集中展示可信的数据监管交互，为互联网企业行业，提供密集的数据保护和安全保障；
5.构建实验模型，验证所提出方案的可行性和有效性，并对所提出方案应用较广的场景进行测试和分析。
三、研究预期结果及创新点
本研究取得的预期结果如下：
1.实现在云平台上对大规模数据进行全生命周期数据隐私保护；
2.实现该方案在不影响其他业务处理效率的同时，能有效的降低黑客攻击、恶意软件、远程攻击等恶意攻击威胁风险；
3.构建实验模型，模块可拓展，支持大批量数据处理。
4.通过可信的数据监管交互，提高用户对云平台的信任度。
创新点有：
1.对云平台中数据交互的种类进行分类，并针对其特点及用户的行为特征，提出相应的策略，确保数据的隐私及合规性。
2.引入机器学习算法，根据数据的特点，在部署过程中动态调整安全策略和逻辑保障机制，提高安全性和保障性。
3.提供全生命周期加密保护，并支持在加密保护下的数据负责转移，有利于大型数据交换和处理平台的使用和操作。
四、论文组成
本文主要由以下几个部分组成：
第一章，绪论。介绍云计算，数据隐私和可信监管等相关概念，论述了本文的研究目的及意义，概括了本文的技术路线和研究方向。
第二章，国内外热门云计算、隐私保护和数据监管技术综述。首先介绍云平台的发展历程，然后介绍云平台安全保障技术，针对现有技术问题进行解析和分析。
第三章，云平台可信监管关键技术研究。介绍设计方案的原理和框架，系统性论述该方案的解决方案，并对实验模型进行架构和设计实现。
第四章，实验与数据分析。详细介绍所构建实验模型和实验平台，评估所提方案的应用效果，并对结果进行评估和分析。
第五章，结论。总结全文的成果并归纳出研究可提出的问题和有待突破的问题，探讨未来技术发展方向。
五、论文进度安排
1.2021年6月——2021年9月，文献收集和整理，初步构思，确定研究框架和设计方案
2.2021年10月——2022年3月，论文写作和实验模型搭建
3.2022年4月——2022年6月，论文修改及论文提交