基于关联规则分析的车联网大数据加密传输模型

摘要：

在车联网中,由于网络拓扑的动态变化,短时间内形成的数据较多,导致大数据加密效果不佳.针对这一问题,提出基于关联规则分析的车联网大数据加密传输模型.以车联网服务为基础,借助关联规则挖掘车联网大数据.充分考虑车联网环境复杂的情况,将关联规则与加密算法混合使用.采用安全协议数据单元封装源目标地址,达到数据传输保护的目的.通过DES密钥加密数据,获得明文信息.采用基于动态实用拜占庭容错共识机制,对恶意节点的攻击有很好的容错性,实现大数据安全加密传输.实验结果表明,该模型时延高于5 s的节点数量少,最高吞吐量为480 Kb/s,证明选出的簇头能够维持与簇内车辆之间通信的稳定性,也说明了数据加密传输效果较好.

关键词：加密传输模型、车联网大数据、关联规则、传输时延、吞吐量、拜占庭容错共识机制

所属期刊栏目：45

分类号：TN919.6-34;TP391

资助基金：广东省高等教育教学改革一般类教改项目;广东省普通高校青年创新人才项目

在线出版日期：2022-12-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：83-87