吉林大学学报(信息科学版) ›› 2024, Vol. 42 ›› Issue (3): 496-502.
唐锴令, 郑 皓
TANG Kailing, ZHENG Hao
摘要: 为避免物联网隐私数据在加密过程中产生较多重复数据, 导致计算复杂度较高, 降低计算效率和安全性问题, 提出融合 DES(Data Encryption Standard)和 ECC(Ellipse Curve Ctyptography)算法的物联网隐私数据加密方法。 首先, 采用 TF-IDF(Tem Frequency-Inverse Document Frequency)算法提取物联网隐私数据中的特征向量, 输入 BP(Back Propagation)神经网络中并进行训练, 利用 IQPSO( Improved Quantum Particle Swarm Optimization) 算法优化神经网络, 完成对物联网隐私数据中重复数据的去除处理; 其次, 分别利用 DES 算法和 ECC 算法对物联网隐私数据实施一、 二次加密; 最后, 采取融合 DES 和 ECC 算法进行数字签名加密, 实现对物联网隐私数 据的完整加密。 实验结果表明, 该算法具有较高的计算效率、 安全性以及可靠性。
中图分类号: