大数据环境下数据隐私加密算法的改进与仿真

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由于传统的数据隐私加密保护算法主要是直接对数据进行加密,忽略了层与层之间的分类,及数据加密层次划分计算复杂的问题,导致数据隐私加密不准确。提出采用基于改进保护序加密算法的大数据环境下数据隐私加密保护方法。先依据OPES+的理论思想将大数据环境下隐私数据转换成数值进行表述,且将排列好的位置数据划分为桶,使其均衡的分布,促使各个桶内点的数量小于给定的阈值,利用保护序加密算法将桶内的数据进行加密,并保持加密后数值的大小顺序不变,将数据隐私加密过程约束为对加密函数的求解,在以获取的加密函数为核心,将对大数据环境下数据隐私加密保护问题转换为约束同构的线性优化问题。仿真结果证明,改进方法提高了数据隐私加密保护的安全性,且鲁棒性强。
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