基于卷积神经网络的文档有效数据加密仿真

作     者：琚理 赵金币 JU Li;ZHAO Jin-bi

作者机构：华北理工大学河北唐山063000 

出 版 物：《计算机仿真》 (Computer Simulation)

年 卷 期：2022年第39卷第10期

页      码：440-444页

摘      要：医疗文档数量庞大、类别较多,混合存储的文档有效数据的并行使用增加了数据加密难度,导致加密耗时较长问题。利用卷积神经网络快速识别与分类的功能,研究新的文档有效数据加密方法。设计ZIP文档压缩密钥结构;通过卷积神经网络识别加密数据与未知数据,利用隐藏层单元和可见层单元对有效数据分类;将对称加密方案与可搜索算法结合,生成抗信息泄露的对称可搜索加密算法,实现文档有效数据加密仿真。实验结果表明,卷积神经网络的平均训练准确率超过0.96,平均训练损失率不足0.1,说明识别与分类数据的能力较为准确,没有损失加密数据。计算四类文档有效数据平均加密耗时与平均压缩时间之间的差值,分别为0.68s、0.53s、0.54s以及0.35s,说明所提方法的加速比随着数据量的增加而提高,验证了所设计方法有较理想的加密效率。

主 题 词：卷积神经网络 有效数据 文档压缩 识别与分类 对称加密 加速比 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1006-9348.2022.10.083

馆 藏 号：203115491...