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传感器网络数据处理中基于隐私向量的隐私保护机制
  • ISSN号:1000-436X
  • 期刊名称:《通信学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国船舶重工集团第716研究所,江苏连云港222006, [2]湖南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410082, [3]湖南人文科技学院信息科学与工程系,湖南娄底417000
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61303045,61472125,61472135)
中文摘要:

针对传感器网络数据处理中的隐私保护需求,提出了新的分布式机制。构造了隐私向量,并设计了低能耗的隐私向量生成方法及使用方法,从而可有效实现求和、求最值及压缩等各类处理中的数据隐私保护。提出了种子分发算法,保证了隐私向量的安全动态生成。理论分析和仿真实验表明,与已有同类机制相比,新机制不仅能更好地抵御节点俘获攻击,具有更高的隐私保护有效性,且更为能量有效。

英文摘要:

To solve the privacy disclosing problem during the data processing phase of wireless sensor networks, a distributed mechanism was proposed. Privacy-preserving vector(vector for short) was constructed. Moreover, lightweight method for vector generation and novel method for using the vector were also presented. Thus, the methods were able to solve the privacy-preserving problem for various data processing funtions such as max/min and data compression efficiently. An algorithm based on data hiding and slice was given and then the vector was able to be generated securely and dynamically. Extensive analyses and experiments show that the mechanism is more robust to node compromise attack and thus can preserve privacy more efficiently. Moreover, the mechanism consumes less power.

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期刊信息
  • 《通信学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国通信学会
  • 主编:杨义先
  • 地址:北京市丰台区成寿寺4路11号邮电出版大厦8层
  • 邮编:100078
  • 邮箱:
  • 电话:010-81055478 81055481
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-436X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2102/TN
  • 邮发代号:2-676
  • 获奖情况:
  • 信息产业部通信科技期刊优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:25019