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一种可检测数据完整性的隐私数据融合算法
  • ISSN号:1009-5896
  • 期刊名称:《电子与信息学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.08[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]
  • 作者机构:[1]南京邮电大学计算机学院,南京210003, [2]滁州学院计算机与信息工程学院,滁州239000, [3]南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室,南京210003
  • 相关基金:国家973规划项目(2011CB302903),国家自然科学基金(61272084,61202004,61202353),江苏省自然科学基金(BK2009426,BK2011754),江苏省高校自然科学研究重大项目(11KJA520002),高等学校博士学科点专项科研基金(20113223110003,20093223120001),中国博士后科学基金(2011M5000951,滁州学院科研项目(2012kj003Z),安徽高校省级自然科学研究项目(KJ20118115)和江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(Cxzz1204771资助课题
中文摘要:

针对无线传感器嘲络数据融合中可能出现的数据篡改和隐私泄露等问题,该文提出一种可进行完整性检测的无线传感器网络隐私数据融合算法ICKPDA。该算法首先在感知数据中嵌入私密种子,对真实数据进行隐藏;然后通过数据分片和聚集技术,增强数据的隐私保护性;最后利用数据间的关联特性在基站进行完整性检测。仿真结果显示,相比于其它算法,ICKPDA在保证融合结果精确的前提下,能有效地进行数据完整性检测和隐私保护,同时花费较少的数据通信量和计算量。

英文摘要:

To solve the issues of malicious modification and privacy disclosing of aggregation value during the data aggregation phase of Wireless Sensor Networks (WSNs), a novel private data aggregation with data integrity checking algorithm is proposed, which is called Integrity-ChecKing Private Data Aggregation (ICKPDA) for WSNs. This algorithm first hides the sample data through combining it with secret seeds; then it enhances the privacy efficiency by data slicing and assembling technique. Finally, it converts the data to two-tuples to provide integrity checking by the relevance of binary data. The simulation results show that ICKPDA can effectively preserve data privacy, check the data integrity, and get accurate data aggregation results while having less communication and computation overhead.

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期刊信息
  • 《电子与信息学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院电子学研究所 国家自然科学基金委员会信息科学部
  • 主编:朱敏慧
  • 地址:北京市北四环西路19号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jeit@mail.ie.ac.cn
  • 电话:010-58887066
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-5896
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4494/TN
  • 邮发代号:2-179
  • 获奖情况:
  • 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,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)
  • 被引量:24739