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题名基于关联规则分析的车联网大数据加密传输模型
被引量：4
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作者
杨知玲
郭焰辉
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机构
华南农业大学珠江学院信息工程学院
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出处
《现代电子技术》
2022年第23期83-87,共5页
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基金
2020年广东省高等教育教学改革一般类教改项目:基于OMO教学模式的一体化云平台的构建与实践(粤教高函【2020】20号—723)
2021年广东省普通高校青年创新人才项目:基于区块链技术的车联网安全及隐私保护机制研究(2021WQNCX156)。
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文摘
在车联网中,由于网络拓扑的动态变化,短时间内形成的数据较多,导致大数据加密效果不佳。针对这一问题,提出基于关联规则分析的车联网大数据加密传输模型。以车联网服务为基础,借助关联规则挖掘车联网大数据。充分考虑车联网环境复杂的情况,将关联规则与加密算法混合使用。采用安全协议数据单元封装源目标地址,达到数据传输保护的目的。通过DES密钥加密数据,获得明文信息。采用基于动态实用拜占庭容错共识机制,对恶意节点的攻击有很好的容错性,实现大数据安全加密传输。实验结果表明,该模型时延高于5 s的节点数量少,最高吞吐量为480 Kb/s,证明选出的簇头能够维持与簇内车辆之间通信的稳定性,也说明了数据加密传输效果较好。
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关键词
加密传输模型
车联网大数据
关联规则
传输时延
吞吐量
拜占庭容错共识机制
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Keywords
encrypted transmission model
IOV big data
association rule
transmission delay
throughput
Byzantine fault⁃tolerant consensus mechanism
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分类号
TN919.6-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于随机平衡采样的不确定大数据流在线分类算法
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作者
杨知玲
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机构
华南农业大学珠江学院信息工程学院
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出处
《现代电子技术》
2023年第19期125-128,共4页
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基金
北方国际大学联盟第六期教育教学研究课题:课堂教学过程性评价优化与可视化平台设计(20210608004)
2021年度校级教学质量工程及教育教学改革建设项目:面向工程实践和创新能力培养的案例教学模式改革与实践——以《多媒体技术》课程为例(华农珠江教务〔2021〕100号)
+1 种基金
2022年度广东省教育科学规划课题(高等教育专项):大数据支持下的民办高校学生终身学习能力评价与培养策略研究——以广州市从化区民办高校为例(2022GXJK404)
2022年度广东省本科高校教学质量与教学改革工程建设项目:大数据驱动的课堂教学过程性评价改革探索与实践研究(粤教高函[2023]4号)。
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文摘
不确定大数据流具有动态性和不平衡性特点,导致分类结果不精准,为此提出基于随机平衡采样的不确定大数据流在线分类算法。根据Spark框架大数据筛选结构,过滤筛选不确定大数据,释放不满足条件的大数据。应用Hoeffding算法计算实际值与观测值之差,判断差值与属性差值之间的关系,确定最佳分类属性。随机设定最小类别与最大类别数目,对非平衡样本抽样,避免因样本规模过大而造成的样本损失。建立在线分类器,逐级筛选不确定大数据。通过计算不确定信息增益,获取归类最大可能性类别,实现大数据流的在线分类。由实验结果可知,该算法对数据集W1、W2、W3分类的准确率最低值分别达到90%、94%、83%,具有精准分类效果。
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关键词
随机平衡采样
不确定
大数据流
在线分类
属性差值
最佳分类属性
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Keywords
random balanced sampling
uncertainty
big data flow
online classification
attribute difference
best classification attribute
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分类号
TN911.1-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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