基于混合密码体制的大数据隐匿性特征安全提取技术

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2023年第3期北京时间：

作者：刘小都，赵慧奇

单位：刘小都,中国科协信息中心, 北京, 100863,赵慧奇,山东科技大学 智能装备学院, 泰安, 271019,huasha4887479476@163.comis_first_author:0,is_contact_author:,sequence:2,first_name:,middle_name:,last_name:,resume:,institute_superscript:

摘要：传统大数据隐匿性特征安全提取技术忽略了大数据密文的公钥及密钥封装，且大数据隐匿性特征类别混乱，导致该技术的提取精度偏低、冗余度较高.为此，本文提出一种基于混合密码体制的大数据隐匿性特征安全提取方法.通过混合密码体制中的公钥封装以及密钥封装机制生成大数据密文；根据密文内容设计对称加密方法和非对称加密方法，基于此分类隐匿性特征，利用不同类的隐匿性特征构建大数据隐秘性特征相空间，计算大数据间的关联维值，实现大数据隐匿特征的安全提取.实验结果表明，与传统方法相比，所提出的大数据隐匿特征提取方法冗余度低，大数据隐匿特征平均分类正确率高达95%，且特征安全提取误差低，验证了所提方法具有更好的应用性能.

关键词：混合密码体制;大数据;隐匿性特征;安全提取;混合算法;关联维数

基金资助：山东省重点研发计划重大科技创新工程（2020SO10103-00517）