文献类型：期刊文章

作　　者：周少卿[1] 周骏[2]

ZHOU Shaoqing;ZHOU Jun(Kunshan Dengyun College of Science and Technology,Suzhou Jiangsu 215300,China;Suzhou University,Suzhou Jiangsu 215006,China)

机构地区：[1]昆山登云科技职业学院,江苏昆山215300 [2]苏州大学,江苏苏州215006

出　　处：《自动化与仪器仪表》

基　　金：苏州市高等职业教育教改研究课题(No.2017SZJG108)

年　　份：2019

卷　　号：0

期　　号：12

起止页码：110-113

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为了提高隐私数据加密能力,降低数据被攻击窃取的概率,提出基于超混沌映射的隐私数据自动加密算法。构建隐私数据的大数据分布结构模型,采用Logistics超混沌序列进行隐私大数据的结构重组,提取隐私大数据的模糊相关性特征量,对提取的隐私数据关联特征量采用超混沌序列重构方法进行编码重排,采用非线性向量量化编码方法进行隐私大数据的同态融合加密,设计随机线性加密密钥和解密密钥,实现隐私大数据的加密传输和信息保护。仿真结果表明,采用该方法进行隐私数据的超混沌的自动性较好,数据加密的隐私保护能力较强,抗攻击能力较好,具有很好的数据加密保护控制能力。

关 键 词：大数据 隐私数据 超混沌 自动加密

分 类 号：TP391]