-
题名基于双向防御的网络大数据无损加密算法仿真
被引量：3
- 1
-
-
作者
汪飞
-
机构
江汉大学人工智能学院
-
出处
《计算机仿真》
北大核心
2021年第10期316-319,共4页
-
基金
湖北自然科学基金(YH2019295)。
-
文摘
针对传统方法未对加密过程进行约束,导致加密后的网络大数据易受到入侵。提出基于双向防御的网络大数据无损加密算法。将隐私数据源变成数值并按照所处方位排序,同时把排序完毕的方位数据划分成桶,优化其分布均匀性,增大每个桶中点的数目但低于设定阈值,使用保护序加密算法把桶中的数据实行加密,并保证加密后数值的大小顺序和原始一致,把数据隐私加密过程约束成加密函数的运算,在此基础上,建立大数据动态安全SAT双向防御模型,规范用户数据,判断网络外来数据的安全性,实现网络大数据的无损加密。实验结果表明,所提方法能够有效避免网络大数据隐私的泄露,网络大数据检索效率、加密效率较高,并且具有显著的防入侵性能,且加密后数据安全可靠性较高。
-
关键词
双向防御
网络
大数据
无损
加密
隐私数据
-
Keywords
two-way defense
Network
Big data
Lossless
Encryption
Private data
-
分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
