［本站讯］近日，数学学院秦静教授课题组受IEEE Signal Processing Society邀请，就2018年8月该课题组在信息安全领域国际重要期刊IEEE Transactions on Information Forensics and Security(简称TIFS)发表的研究成果“Enabling Identity-Based Integrity Auditing and Data Sharing With Sensitive Information Hiding for Secure Cloud Storage”作全球在线交流研讨。

该在线研讨会通过网络平台举行。会议主持人Michelle Demydenko首先对该成果的作者进行了介绍。新南威尔士大学Jiankun Hu教授介绍了该成果的背景知识以及该领域的研究现状，指出在共享云存储数据完整性检测中存在敏感信息泄露的问题。最后，山东大学数学学院2017级博士研究生、该论文第一作者沈文婷同学对该成果解决的问题、提出的解决方案、安全性分析以及实验评估进行了详细介绍。

据悉，该成果自2018年8月在TIFS期刊在线发表至今，一直处于热点论文排名榜第一。目前总被下载次数为12154。该成果被IEEE Signal Processing Society (SPS)评为2018年IEEE Transactions on Signal Processing在IEEE Xplore上下载次数最多的25篇文章之一，并且该论文是ESI高被引论文。该成果重点考虑共享文件中敏感信息的泄露问题并提出了有效的解决方法，通过引入净化者负责净化文件中包含敏感信息的数据块，并实现认证器的有效转换。这个方法不仅能够有效实现云存储数据完整性检测，还能支持在敏感信息被保护条件下的数据共享，方法新颖独到，受到研究者的广泛关注和一致好评。该成果有效解决了存储在云服务器中用于供研究者使用的电子病历中患者的敏感信息（患者的名字、身份证号等）以及医院的敏感信息（医院名字等）泄露的问题，使得患者和医院的隐私得到有效保护，并且还能有效确保存储在云服务器上的电子病历的完整性。这也是该成果受欢迎的重要原因之一，能够解决现实中的实际问题。

秦静教授为该论文通讯作者。TIFS是信息安全领域国际重要期刊，也是中国计算机学会(CCF)推荐的A类期刊，2019年影响因子为6.211，年发文量为242。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8395433