【摘 要】
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传统的加密方法对用户行为和约束条件的划分结果不佳,导致加密后的信息存在局部可识别,因此提出基于密度峰值的网络用户信息聚类局部自适应加密方法。该方法基于密度峰值重新
【机 构】
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安徽电子信息职业技术学院信息与智能工程系
【基金项目】
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安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq2020141);安徽省质量工程项目大规模在线开放课程(MOOC)示范项目(2019mooc503)
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传统的加密方法对用户行为和约束条件的划分结果不佳,导致加密后的信息存在局部可识别,因此提出基于密度峰值的网络用户信息聚类局部自适应加密方法。该方法基于密度峰值重新聚类分析网络用户信息;利用混沌系统获取网络用户不确定行为特征;通过多目标追踪不同数据优先级,实现对信息自适应的精准控制;根据约束条件和限制条件调整聚类局部信息,实现全方位的信息加密。根据实验测试结果可知:与传统方法相比,所提出加密方法加密后的网络用户信息被完全覆盖,可识别率为0。由此可见,该方法的加密效果更好。
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