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摘要
在分布式大数据的存储和传输过程中，数据极易被恶意用户攻击，造成数据的泄露和丢失；为提高分布式大数据的存储和传输安全性，设计了基于属性分类的分布式大数据隐私保护加密控制模型；挖掘用户隐私数据，以分布式结构存储；根据分布式隐私数据特征，判断数据的属性类型；利用Logistic混沌映射，迭代生成数据隐私保护密钥，通过匿名化、混沌映射、同态加密等步骤，实现对隐私数据的加密处理；利用属性分类技术，控制隐私保护数据访问进程，在传输协议的约束下，实现分布式大数据隐私保护加密控制；实验结果表明，设计模型的明文和密文相似度较低，访问撤销控制准确率高达98.9%,在有、无攻击工况下，隐私数据损失量较少，具有较好的加密、控制性能和隐私保护效果，有效降低了隐私数据的泄露风险，提高了分布式大数据的存储和传输安全性。
- 出版日期2023
- 单位西北大学现代学院
