基于混合密码体制的大数据隐匿性特征安全提取技术

摘要：

传统大数据隐匿性特征安全提取技术忽略了大数据密文的公钥及密钥封装,且大数据隐匿性特征类别混乱,导致该技术的提取精度偏低、冗余度较高.为此,本文提出一种基于混合密码体制的大数据隐匿性特征安全提取方法.通过混合密码体制中的公钥封装以及密钥封装机制生成大数据密文;根据密文内容设计对称加密方法和非对称加密方法,基于此分类隐匿性特征,利用不同类的隐匿性特征构建大数据隐秘性特征相空间,计算大数据间的关联维值,实现大数据隐匿特征的安全提取.实验结果表明,与传统方法相比,所提出的大数据隐匿特征提取方法冗余度低,大数据隐匿特征平均分类正确率高达 95％,且特征安全提取误差低,验证了所提方法具有更好的应用性能.

关键词：混合密码体制、大数据、隐匿性特征、安全提取、混合算法、关联维数

所属期刊栏目：15

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省重点研发计划2020SO10103-00517

在线出版日期：2023-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：286-292