基于属性分类的分布式大数据隐私保护加密控制模型设计

作     者：姜春峰 JIANG Chunfeng

作者机构：西北大学现代学院西安710130 

基　　金：国家自然科学基金项目(12345678) 

出 版 物：《计算机测量与控制》 (Computer Measurement &Control)

年 卷 期：2023年第31卷第11期

页      码：221-227页

摘      要：在分布式大数据的存储和传输过程中,数据极易被恶意用户攻击,造成数据的泄露和丢失;为提高分布式大数据的存储和传输安全性,设计了基于属性分类的分布式大数据隐私保护加密控制模型;挖掘用户隐私数据,以分布式结构存储;根据分布式隐私数据特征,判断数据的属性类型;利用Logistic混沌映射,迭代生成数据隐私保护密钥,通过匿名化、混沌映射、同态加密等步骤,实现对隐私数据的加密处理;利用属性分类技术,控制隐私保护数据访问进程,在传输协议的约束下,实现分布式大数据隐私保护加密控制;实验结果表明,设计模型的明文和密文相似度较低,访问撤销控制准确率高达98.9%,在有、无攻击工况下,隐私数据损失量较少,具有较好的加密、控制性能和隐私保护效果,有效降低了隐私数据的泄露风险,提高了分布式大数据的存储和传输安全性。

主 题 词：属性分类 分布式大数据 隐私保护 加密控制模型 Logistic混沌映射 

学科分类：08[工学] 0839[0839] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2023.11.033

馆 藏 号：203124633...