【摘 要】
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物联网技术的高速发展,带来物联网应用的快速普及,海量物联网设备接入到网络中,对物联网设备数据处理能力带来了巨大的挑战。本文针对海量物联网数据处理问题,综合利用边缘设备和云计算中心负载能力,研究边云协同计算系统多源异构数据治理、计算任务自适应卸载算法和隐私数据分级动态加密保护机制,主要工作如下:首先,针对海量物联网数据面临的有效性、合理性、完整性进行研究。针对数据有效性问题,设计了数据验证规则;针对
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物联网技术的高速发展,带来物联网应用的快速普及,海量物联网设备接入到网络中,对物联网设备数据处理能力带来了巨大的挑战。本文针对海量物联网数据处理问题,综合利用边缘设备和云计算中心负载能力,研究边云协同计算系统多源异构数据治理、计算任务自适应卸载算法和隐私数据分级动态加密保护机制,主要工作如下:首先,针对海量物联网数据面临的有效性、合理性、完整性进行研究。针对数据有效性问题,设计了数据验证规则;针对数据合理性问题,提出了二维Bloom Filter算法;针对数据完整性问题,设计了缺失数据处理流程;实验验证了在物联网大数据处理方面的有效性、合理性和完整性相比其他方法更具优势。其次,针对物联网场景大量计算任务的问题,提出了边云协同系统计算任务自适应卸载算法。基于深度置信网络技术对计算任务进行分层处理,分析了计算设备性能和边云协同系统网络性能,并设计了计算任务处理时间模型,在此基础上提出了计算任务自适应卸载算法,通过实验验证了该算法在系统整体响应时间上更具优势。最后,针对物联网场景隐私数据保护问题,提出了数据分级动态加密保护机制。依据数据模型对物联网设备加密级别进行动态配置,通过分布式配置中心存储不同设备属性的加密级别,调用隐私保护模块中对应加解密方法,实现对物联网数据的分级动态加密保护,最终设计实验验证了该方法在处理时间和开发效率以及存储空间上的优势。
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