文摘

现有的隐私大数据加密算法无法实现大数据的实时更新和更大的重复数据,从而导致低抗攻击和恶意攻击数据。隐私大数据的更新加密算法提出了基于财团区块链技术。隐私获得大数据的冗余,重复数据删除技术是在此基础上,设计和完成大数据预处理。隐私大数据的源编码序列,网络安全的路线查询和身份验证和数据访问权限的用户的更新和提取。加密块的数据结构是由使用财团区块链技术和更新同态加密技术实现更新隐私大数据的加密算法。实验结果表明,该算法提高了抗攻击的能力和拦截恶意数据。加密复杂性较低,消费的时间短,大型数据加密和隐私的误差小。

1。介绍

区块链实现数据的分布式存储和分权通过链结构和P2P网络。使用共识机制,使网络中的节点达成协议,确保数据的一致性。采用加密技术,确保完整性、可追溯性和不变性的信息块。它还支持用户创建灵活聪明的合同,大大扩展了应用区块链。当前经济发展战略使大数据从开放开放开发,成为信息发展的一个新阶段。信息将通过开放开放处理大数据,深入了解各个行业的发展将会实现。加强数据值通过使用隐私大数据使公众有效参与大数据治理(1]。然而,与当前开放的大数据的发展,当前的开放数据平台不能保证安全的开放大数据由于其发展时间短,造成个人隐私数据和关键数据严重的安全威胁2]。因此,打开大数据的最大障碍是如何确保大数据的安全,和现有的加密算法不适合复杂的数据处理。和加密算法是区块链的一个重要组成部分。提高区块链中的加密算法是最重要的环节提高区块链的性能。

文献[3设计一个基于云计算技术的加密算法和multichaotic映射算法。依照分段线性混沌映射,被加密的数据转化为混沌序列,数据索引矩阵生成取代大数据明文。循环移位后的数据处理、物流混沌序列用于生成加密的结果。然而,这种方法的加密过程有更多的冗余数据。文献[4]深入过程数据包和分裂成两个重要类别按照隐私的重量。每个类别分组的加密时间研究,得到权重计算结果,体重计算结果按降序排序。第一个数据包加密和传输,因为每个包都有相应的传输路径。同声传译的剩余时间通道传输完成后,剩下的数据包被分配给不同的传输路径实现的整体加密数据。然而,这需要非常长的加密数据处理方法。文献[5构造一个布隆过滤器消除冗余算法基于消除数据冗余技术。要处理的数据之间的相似性是通过汉明距离的计算结果。椭圆加密算法用于处理数据后,消除了冗余的数据。大数据加密模型的目的是通过对称和非对称加密算法的结合。验证表明,该方法的加密安全在实际应用很差。在文献[6- - - - - -8],学者描述如何可持续发展的产品和过程对于制造商的生存是至关重要的在今天的竞争市场和工业4.0时代。制造商和供应链合作伙伴的活动应符合可持续发展的目标。由于全球化、外包和离岸外包,制造商面临许多障碍和挑战在实施可持续发展实践在他们的供应链。区块链技术有潜力解决可持续性的挑战。这项研究解释了区块链技术的应用在可持续生产和区块链技术的潜在贡献的经济、环境和社会绩效的制造商和他们的供应链

数据加密是在联盟链越来越重要。越来越多的广泛使用的联盟链和增加的数据量,如何加密大数据很快就变得尤其重要。上面的数据加密方法的基础上,考虑到传统的加密方法的缺点,设计一个新的可刷新的加密算法。私人大数据进行预处理,数据重复数据删除和敏感的大协会加密的数据链技术。

2。隐私大数据更新加密算法基于联盟链技术

事务层区块链记录整个过程,通过它,用户生成的数据,验证,存储和使用。为了保护用户的隐私数据事务处理层,可以使用技术,主要包括数据加密技术和数据失真技术。隐私大数据的更新加密算法提出了基于财团区块链技术。首先,隐私获得大数据的冗余,并在此基础上,重复数据删除技术旨在完成大数据的预处理。然后,私人的源编码序列获得大数据来验证网络的安全路由查询和身份,以及用户数据访问权限的更新和提取。最后,联合链技术和更新同态加密技术用于生成加密块的数据结构,和隐私大数据的更新加密算法实现。

2.1。隐私大数据预处理

在大数据加密的过程中,重复数据删除技术可以有效地减少加密算法的计算复杂度。数据重复数据删除技术设计的基础上,深入分析大数据的隐私来获取数据的冗余。显示的数据对象是独一无二的,和其他数据样本相似性高取代了独特的数据对象的处理大数据中的重复数据。可以降低数据维度,可以有效地降低数据存储空间通过消除冗余数据文件的预处理技术。数据存储空间是通过重复数据删除技术优化,有效地减少加密处理的工作负载,提高大数据更新加密的效率。因为更多的重复数据将占用更多的数据存储空间,收缩可以使数据占用的空间较小,和直接效益收缩是将相同的数据存储的数据以更少的空间;所以,收缩率的计算数据在数据处理是非常重要的。

重复数据删除后,数据还原速度计算如下: 在哪里代表重复数据删除之前的字节数,代表了冗余处理后的字节数。大的隐私数据类型分区策略和分区数据块大小影响结果的深入分析数据还原速度。

在数据还原速度计算的过程,包括数据块之间的重复数据,但数据开销的影响被忽略。因此,在设计过程中数据的重复数据删除技术,依靠开销的元数据,将数据还原速度计算公式需要修改获得公式的计算过程(2)。 在哪里表示元数据的成本大小,其计算公式如下: 在哪里代表的元数据大小,代表平均数据块大小。上面的重复数据删除技术的基础上,本文采用完整的文件检测技术分析数据集和注释中包含相同的数据相同的数据监控。按照检测结果的数据,数据类型划分在一个细粒度的方式,属于冗余数据分类和数据被删除(9]。

的基础上完整的文件检测技术如图1,每个文件分块查找重复数据从数据集按照单个数据块的粒度。在实际的数据检测过程中,私人大数据的哈希值与预先存储的散列值与计算结果一致。当两个散列值是一致的,直接文件存储;否则,重复数据删除操作是必需的。在大数据隐私预处理完成后,它提供了数据支持加密处理。

2.2。大数据序列预处理

隐私的大数据最重要的组件是位序列,这可以极大地提高用户的隐蔽位置预处理后,攻击者不能获得大数据隐私。如果两个序列的隐私大数据列出 和 ,调度参数设置 ,和随机分布模型和得到了通过调整和控制的二进制序列尺寸参数 ,的编码序列的表达信息的隐私大数据来源是(10]。

在哪里代表二进制向量量化函数的隐私大数据的来源,任何信息和信息来源属于信息源的位置顺序编码。

自适应分段线性均衡的基础上,位置数据功能 开采,大多数字符序列加密的密文。所有的密钥 在大数据序列是通过使用密文序列。在每个加密周期,密文序列重建通过三个重发,然后大数据的匿名映射关系。

按照这个方案,参数密钥 获得,任何隐私大数据链路层中的代码元素被选中。 , ,和和属于位置序列源编码的信息。阈值可以通过映射到代码元素和 ,和表达式如下: 在哪里代表原始链接的位置。

当阈值大于或等于0.01,该集团隐私大数据的函数是一个随机分布。

2.3。用户和网络路由调查和身份验证

在具体应用过程中,用户的身份信息和虚拟货币交易信息很容易通过攻击者在网络层、事务层和应用程序层,很容易为他人非法使用用户的数据。本章使用用户和网络路由查询和身份验证来验证网络的安全路由查询和身份识别。伪随机数是由用户伪随机函数发生器和传输到网络的路线大数据访问请求,并开始一个新的会话周期。当通过用户接收到网络路线 ,网络路由生成一个相应的伪随机数并选择任意数量 ,在哪里代表着一个庞大的质数,它是通过计算获得和如下:

集 代表一个匹配的组, , ,的乘法群和无碰撞散列函数。校长公钥和校长私钥是由网络路由 ,这可以表示如下:

主要公共密钥和 ,路由的网络,传播给用户吗确认回复。

当网络路由传播接收到用户 ,任意值被选中时,笔名呢提取。用户利用切比雪夫多项式函数执行操作获得的值和 。

临时身份标识符是通过用户继续操作(11]

数据从用户传输网络路由 ,和网络线路进行操作获取数值 。

网络路由比较了数值从收到的第二次手术的价值 。如果两个值相同,用户可以认定为合法的,和访问控制协议可以继续;否则,访问控制协议可以终止。

2.4。大数据访问权限可以更新和提取

为了提取大数据更新的访问权限,有必要选择任何数据组合作为授权的大数据和设置相应的用户授权的大数据集样本用户。网络路由选择任意数量 并实现了更新提取用户的数据访问权限策略(12,13]。用户能够访问默认授权大数据并且可以满足可更新的访问控制需求的政策 。网络路由是基于 ,实现网络路由成数字 ,生成密文 和传输用户的密文 。数值的组合

用户计算 设置的值,这可以表示为

在多项式(16)的系数在多项式 表达的吗 ,的系数在多项式 表达的吗 。的代数关系 必须遵守可以表示为

解密后的数值同样,用户获得大数据 ,这是授权的默认数值。这两个可以用

2.5。更新加密的隐私大数据基于联盟链技术

摘要针对大数据存取权从上面的计算中,本文采用该财团区块链技术(14,15和更新的同态加密技术16)来生成加密块数据结构。与传统的联合链相比,同态加密用于更新更有效地保护敏感数据。私营协会链的基础上形成的可更新和加密块的数据结构,私人大数据中的敏感数据加密成密文信息并存储在块。根据上述敏感大数据识别技术,开放大数据分为敏感数据和公共数据,并且只更新同态加密是必要的。

同态Paillie算法选择加密图像。的步骤如下。两个大素数是随机选择的,最小公倍数计算它们之间。一个整数被选中,这样吗 ,和 代表了大数据生成的公钥和私钥加密过程,分别。随机选择一个整数,所以上面的敏感数据确定属于整数,由公共密钥加密敏感数据,和相应的密文是获得。

敏感和非敏感数据聚合形成的数据集 ,并分配给相应的私钥签名通过财团区块链技术。数据与相应的签名,由哈希散列值计算的数据,结果被放置在联邦链块(17]。考虑Paillie的加法同态加密算法,本文选择了一个开放的大数据进行分析,发现大数据包含两个访问记录。为每个访问记录进行加密处理,以下更新加密公式。 在哪里代表第一个访问加密结果,代表更新访问加密的结果。 代表了两个访问时间, 访问日志的密码,吗公共密钥,是私钥,表示任意操作。开放大数据的加密的密文可以获得没有出版的记录两次通过上述加密处理。

解密的密文需要基于明文。解密公式是

依法处理后可更新的同态加密技术,新联盟链得到的数据结果,并生成的结构如图2。

块的数据结构如图2,开放大数据分区,选择私人数据更新同态加密散列数据DT。大数据可以更新和加密的加密块数据结构由上述操作。

3所示。实验和结果

复杂的加密,加密效率,密钥敏感性测试的Hadoop平台公司的整体信息安全传输系统来验证算法的有效性。

3.1。实验平台

实验平台选择的大实验室Hadoop数据加密算法,主要包括六个电脑。按照Hadoop的基本构成需求平台,选择一个电脑作为服务器记录名称节点和完整的实验数据实时调整。使用其他计算机为主要实验工具扮演的角色节点计算和存储。考虑到实际应用环境,五台电脑的配置作为实验工具相对不同的增强实验环境的真实性。在实验平台的建设、计算机配置参数如表所示1。

按照计算机配置参数表所示1,实验平台包含三个计算机强大的计算和存储水平。指的是实际应用环境中,性能强劲的电脑被选中作为计算和存储节点,以便实验环境符合要求的密码算法。除了上面的硬件要求,实验平台的设计具有较高的要求所需的软件实验。根据上述要求,实验平台可以保证实验的稳定性和更直观地显示隐私大数据更新加密算法的性能。

3.2。加密功能测试

在实验中,数据文件的大小为159874 KB作为实验样品在大数据的更新加密算法基于链。考虑到大量的隐私数据,许多大型数据文件将被放置在开放数据平台的数据共享。因此,应用程序更新加密算法对大数据的过程需要满足的要求大文件加密。因此,当我们测试的加密函数设计方法在本文中,我们选择大文件作为实验数据来获得更准确的应用效果。数据加密和解密的过程中,私人数据是加密的振幅变化形成依照样品的长度和私人数据加密,如图3。

隐私数据的振幅变化如图3时获得的样本块长度设置为120位,数据加密功能测试是在此基础上进行的。根据上述实验数据,本文的设计方法是用来测试可更新加密。

当大数据隐私入侵或盗窃的风险,入侵者将比较与明文密文数据统计数据,使断路器可以获得明文和密文之间的转换规则。密文数据的随机性是确保改善数据加密。在实验过程中,相同的实验数据加密使用大数据加密算法基于重量计算提出了文献[4)和大基于布隆过滤器冗余的数据加密算法提出了文献[5]。的处理结果的直方图描述的三种算法。大数据的比较结果加密效果如图4。

直方图分布越均匀的结果,数据加密的效果就越好。按照直方图对比结果如图4相比,与原始图像的直方图分布大数据加密算法基于重量计算提出了文献[4)和大基于布隆过滤器冗余的数据加密算法提出了文献[5)变化对均化但不能满足加密的要求。直方图得到该加密算法非常均匀,从而提高攻击者的密文破解的难度,有效提高算法的抗攻击。

3.3。加密的复杂性

关键数据越短,加密复杂性越低。图中的数据5表明两个算法的安全性较高。密钥长度的布隆过滤器冗余大数据加密算法比7200年高。该算法的密钥长度相同的安全级别是最短的,和它的等级是300不管它的长度。该算法使用了可撤销的加密算法加密算法和联盟链形成混合加密算法加密私有大数据,大大提高了加密性能和减少加密的复杂性。

3.4。加密效率

比较在不同时间阶段的加密过程的三个算法,图6表明所花费的时间在每个阶段的算法是最低的,和所有的时间在所有阶段被添加在一起,形成在加密所花费的时间。算法的加密所花费的时间只有3.56秒,所花费的时间在大数据加密算法基于重量计算是7.58 s,和所花费的时间在大数据的加密加密算法基于布隆过滤器超过10年代,证明该算法的加密所花费的时间是最好的。这种情况是由于双层加密策略是采用加密的隐私大数据信息获得双重密钥加密,加快加密,加密时间减少,提高了加密效率。

3.5。灵敏度的加密算法

对称加密算法和公钥加密算法的加密算法构成明文敏感性。因此,如果明文的变化,那么相应的密文数据的修改。变化越大,越敏感的算法。如图7的敏感性大数据加密算法提出的基于布隆过滤器冗余算法相比该算法和基于重量的大数据加密算法计算提出了参考文献[4,5通过许多实验)。的敏感性,该算法仍然超过50%经过多次迭代,而大数据的敏感性根据重量计算和大数据加密算法加密算法基于布鲁姆过滤器冗余是极低的。该算法首先设计一个可撤销的加密算法和密钥加密密钥加密私人大数据,以便加强私人大数据加密算法的灵活性,提高算法的灵敏度。

3.6。恶意攻击数据拦截试验

如图8转换比例的增加,拦截恶意攻击数据量的三种方法增加,但拦截体积大数据加密算法基于布隆过滤器冗余消除不增加。拦截体积增加不到10%,拦截体积的大数据加密算法基于重量计算显著增加,但最大拦截体积仅为70%。这个值仍低于拦截该算法。这是因为匿名算法加密用户的位置和设置加密防御之前提前更新私人大数据,大大保证了数据库的安全,提高截获的数据量的恶意攻击。

3.7。数据加密错误测试

如图9数据集是3时,算法的误差在文献[4是最小的。大数据加密算法的误差大约5.0基于重量计算。当数据集是5,大数据加密算法的误差是最小的基于布隆过滤器冗余。大数据加密算法的误差大约6.0基于布隆过滤器冗余。该方法的误差大约是2.0。这种情况是因为该方法位序列预处理后进行数据加密搜索隐私大数据提前提前隐藏了大部分用户的隐私,加密用户的搜索内容,极大地提高了加密精度,减少加密错误。

4所示。结论

隐私大数据更新的加密算法提出了基于联盟链技术来解决问题,传统隐私大数据加密算法的抗攻击很低,和恶意攻击的数据量还大。数据重复数据删除技术的目的是获取信息源编码序列的隐私大数据,实现用户数据访问的可更新提取正确的政策。联盟链技术介绍了实现可更新的私人大数据的加密算法和优化大数据的加密效果。实验结果表明,设计的算法是有效的,有理想的抗攻击,有大量的恶意攻击数据拦截,加密复杂度低,花的时间少得多,具有良好的适用性。实验表明,该方法有效地提高了私人大数据的安全。

数据可用性

使用的数据来支持这个研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作是财务支持的大学区块链技术创新行动计划和基金(分别为2020 jyxm0789和2020 qk121)。