基于分布式压缩感知和散列函数的数据融合隐私保护算法

作者：寇兰; 刘宁; 黄宏程^*; 张艳

来源：计算机应用研究, 2020, 37(01): 239-244.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2018.06.0474

• 隐私保护
• 分布式压缩感知
• 单向散列函数
• 群智感知网络
• 数据融合

针对群智感知网络数据融合传输过程中隐私泄露、信息不完整、数据窜改等安全问题,提出了一种基于分布式压缩感知和散列函数的数据融合隐私保护算法。首先,采用分布式压缩感知方法对感知数据进行稀疏观测,去除冗余数据;其次,利用单向散列函数求取感知数据观测值的散列值,将其和不受限的伪装数据一起填充到感知数据观测值中,达到隐藏真实感知数据的目的;最后,在汇聚节点提取伪装数据之后,再次获取感知数据的散列值并验证数据的完整性。仿真结果表明,该算法兼顾了数据的机密性和完整性保护,同时大大降低了通信开销,在实际应用中具有很强的适用性和可扩展性。

• 单位
  重庆邮电大学; 通信与信息工程学院