基于隱私保護(hù)的無(wú)線傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)可以智能地進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、融合和傳輸，在數(shù)據(jù)融合的過(guò)程中，隱私保護(hù)的問(wèn)題至關(guān)重要?；陔[私保護(hù)的數(shù)據(jù)融合算法是在傳感器節(jié)點(diǎn)采集的隱私數(shù)據(jù)不被其他節(jié)點(diǎn)知道的前提下，完成無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合。
　　論文在調(diào)研了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)及其特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，將數(shù)據(jù)融合全過(guò)程細(xì)化為數(shù)據(jù)聚類和在數(shù)據(jù)聚類基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)融合，同時(shí)提出了改進(jìn)算法，進(jìn)行了理論和實(shí)驗(yàn)分析，并設(shè)計(jì)了隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)融合原型系統(tǒng)。主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：
　　(1)

2、在研究并分析了主成分分析方法和安全多方計(jì)算的隱私保護(hù)聚類算法的基礎(chǔ)上，提出了基于安全多方計(jì)算協(xié)議的隱私保護(hù)主成分聚類算法(SMCPCA)。該算法引入主成分分析方法對(duì)站點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行降維，同時(shí)引入安全多方計(jì)算協(xié)議保護(hù)了聚類過(guò)程的數(shù)據(jù)隱私，仿真分析得出該算法具有較小的計(jì)算量和偏差率。
　　(2)針對(duì)數(shù)據(jù)融合過(guò)程中數(shù)據(jù)的隱私性保護(hù)和完整性保護(hù)，提出了基于同態(tài)加密的隱私保護(hù)完整性檢測(cè)數(shù)據(jù)融合算法(iHEPDA)。該算法引入隨機(jī)種子

3、擾亂以保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私性，使用同態(tài)加密的數(shù)據(jù)首部對(duì)融合結(jié)果進(jìn)行完整性檢測(cè)，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，該算法具有運(yùn)算簡(jiǎn)單、通信量小、精確度較好的特點(diǎn)。
　　(3)在(1)和(2)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)融合原型系統(tǒng)。使用Matlab仿真軟件設(shè)計(jì)了可視化的應(yīng)用界面，模擬了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，環(huán)境監(jiān)測(cè)應(yīng)用場(chǎng)景下隱私保護(hù)數(shù)據(jù)融合的全過(guò)程，可視地顯示了隱私保護(hù)聚類、融合、完整性檢測(cè)過(guò)程。
　　綜上所述，本文對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)數(shù)據(jù)融合進(jìn)行