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Onstar系统广泛应用在导航和卫星定位等系统中,基于Onstar系统的空间区域模糊搜索算法是解决网络隐私保护和源位置挖掘等关键问题的基础。传统方法采用决策树构建算法Diff P-C4.5的网络隐私保护机制,性能不好。提出一种基于On Star源位置网络隐私保护的空间区域模糊搜索算法,研究On Star系统路由协议模型,设计路由转发及隐私保护容错机制,对每层的最小竞争窗口值的调节系数设计为定值,得到每轮消耗的隐私保护预取值。计算On Star源位置加密信息系统传输的通信量,进行On Star源位置网络隐私保护的空间区域模糊搜索算法改进。实验分析得到,该算法能报确保Onstar原位置网络用户的空间区域隐私性,对空间区域的模糊搜索精度较高。 相似文献
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将多参数随机干扰与Pailler同态加密进行结合,提出一种新的基于隐私保护的面向关联规则的水平分布式挖掘算法,提高了面向关联规则的分布式隐私保护的安全性能。算法中计算候选项集的局部支持度是通过多参数随机干扰求得的,一方面具有不同事物所有相的性质,另外一方面改善了挖掘的准确。通过使用同态加密技术获得的整体支持度,有效控制了计算与通信的成本。分析仿真实验结果可知本文提出的基于隐私保护的面向关联规则的水平分布式挖掘算法性能比单纯以加密为基础的PPDAR算法优良,当最大频繁项集的最大长度与频繁项集的最大长度两者存在一定差距时,本文提出的算法性能优于以加密为基础的EPPDAR算法。 相似文献
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《科技通报》2016,(7)
混沌映射加密算法,虽然能够对数据进行加密,防止数据泄露,但是针对具有非线性属性的隐私保护数据进行加密时性能差,导致数据泄露。为此提出了一种新的基于可撤销多重循环控制的云存储系统中隐私保护数据的抗泄露加密算法。通过分析云存储系统中的隐私保护数据的数据结构模型,进行隐私保护数据的数据编码序列分析,并设计了云存储系统中隐私保护数据的线性编码和密钥。引入可撤销多重循环控制方法,实现云存储系统中隐私保护数据的抗泄露加密算法的改进,在整个过程中保证了数据的保密性。仿真结果表明,该算法进行云存储系统中的隐私保护数据的抗泄漏加密,数据的密钥编码分布的随机性加强,降低了被破译概率,降低了数据泄露风险,提高了数据加密的隐私保护性能。 相似文献
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【目的/意义】针对现有个人信息隐私保护方法未考虑隐式反馈数据,造成隐私保护效果低的问题,研究基于显隐式反馈的个人信息隐私保护方法,通过利用显隐式反馈信息,有效解决网络中包含个人信息的隐私保护问题。【方法/过程】首先根据提取规则提取个人信息,并将其保存至数据库中。然后,建立融合显隐式反馈数据的矩阵分解模型,利用EifSVD算法对隐式反馈矩阵进行分解。将特征向与显式反馈模型结合,实现了矩阵分解的模型求解。最后,利用个人隐私保护方案,完成矩阵分解模型求解结果的加密保护,利用基于差分隐私算法的目标函数扰动策略对个人隐私信息进行保护。【结果/结论】实验结果表明,该方法充分考虑了用户的隐式反馈数据,具有较高的安全性与可靠性,提升了个人信息隐私保护性能,可以保证个人信息隐私数据在服务端传输信息时的安全性,同时不影响网络传输性能以及数据查询效率。【创新/局限】但因本文中的实验案例较单一,因此研究结果仍存在一定局限性,后期将结合不同案例对所提出的个人信息隐私保护方法进行验证,保证方法的准确性。 相似文献
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通过PSK信源加密提高相位差异网络通信的可靠性和保密性。传统的加密方案采用基于循环移位密钥编码的分段加密算法,在PSK信源分段过程中对加密密钥产生断裂映射空间,加密性能不好,提出一种基于线性分组码循环译码的相位差异网络通信PSK信源加密方案。密钥生成和循环加密方案,分析PSK信源编码特性,在密文计算时,为了降低密文尺寸,给公钥加上更多的元素。把相位差异网络中的PSK信源生存时间当作是一个独立变量,生存时间最大化问题就变成了一个线性规划问题,采用线性分组码循环译码方法设计循环码译码,提高保密通信性能。仿真结果表明,算法在密文同态解密后产生的新密文仍然能够进行至少一次同态密文计算,加密方案实现了全同态循环加密,确保网络链路层中的已加密PSK信源比特序列的识别率不小于90%,性能优越。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
通过对语义网中的检错码加密设计提高网络用户的文本隐私保护能力。传统方法采用多元线性回归分析的检错码加密算法,由于检错码自身的数据扰乱导致加密性能不好。提出一种基于混叠谱跨层补偿的语义网检错码深度加密算法,对特征数据进行预处理,形成符合特征关联的输入数据形式,进行混叠谱跨层补偿。对不同特征的数据进行混叠谱跨层补偿挖掘处理,形成特征判决规则库,基于CSBDLP公钥加密协议进行多元线性回归隐私保护,得到语义网检错码加密协议密文矩阵,实现了基于混叠谱跨层补偿的语义网检错码深度加密算法改进,提高了检错码加密的深度和数据容量。仿真结果表明,该算法具有较好的语义网检错码加密性能,加密深度较高,深度越深,解密所需要花费的时间越长,从而保证了算法的加密优越性能,研究成果将在语义网构建和数据加密及隐私保护中具有重要的应用价值。 相似文献
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物联网环境下采用GPU多处理器集群进行数据加密和存储,同态标签关联编码是保证存储系统容错过程中数据的安全性的关键。提出一种基于码流误差掩盖补偿的物联网下GPU多处理器集群的同态标签关联编码方法,构建物联网下的GPU多处理器集群通信系统模型,把物联网下GPU多处理器集群通信系统的同态标签关联编码方案分为节点集合、规则、支持度和置信度4个元素,采用特征关联对参量模型进行系统描述,把生存时间最大化问题变成了一个线性规划问题。采用基于码流误差掩盖补偿进行同态标签关联编码改进。实验结果表明,采用该算法,物联网通信系网络生存时间增益提高,编码性能较好,收敛性好,迭代次数较少,生存时间性能增益和计算开销都较传统方法优越,展示了算法的优越性能,有效保证了物联网通信安全。 相似文献
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《科技通报》2015,(9)
社交网络是一种无现实限制的全天候信息交互网络,社交网络的固定信息推荐是保证网络安全,评估网络用户信任度和实现隐私保护的基础。社交网络的固定信息具有多主体性和随机性特点,难以实现有效的信息推荐。传统的社交网络固定信息推荐算法采用主体协商的云信任数据推荐,对社交网络的非常态固定信息推荐的主观性较大,性能不好。提出一种基于模糊判定的社交网络中固定信息推荐算法。构建社交网络固定信息特征提取模型,采用网格划分技术对路由结点所在的平面区域进行特征划分,对固定信息进行模糊跟踪判定,得到社交网络中固定信息自适应跟踪概率分布,实现固定信息推荐算法改进。仿真实验表明,该算法能有效提高社交网络中固定信息推荐准确投递率。对节点缓存依赖性较弱,网络开销比较稳定,性能优越。 相似文献