针对车联网数据共享场景存在的单点故障、合谋攻击、低吞吐量及高计算成本等问题,提出了一种基于双区块链的隐私保护车联网数据共享方案(A Privacy-preserving and Blockchain-based Data Sharing Scheme for IoV,PBDSS),其核心创新体...针对车联网数据共享场景存在的单点故障、合谋攻击、低吞吐量及高计算成本等问题,提出了一种基于双区块链的隐私保护车联网数据共享方案(A Privacy-preserving and Blockchain-based Data Sharing Scheme for IoV,PBDSS),其核心创新体现在三方面:首先,利用区块链存储数据和管理密钥,防止车联网数据被篡改,并有效抵抗合谋攻击;其次,通过将复杂的解密计算外包给边缘节点,同时实现数据在线/离线加密,降低了用户端计算代价;最后,设计数据分级共享机制,实现了安全性和效率之间的平衡。安全性分析与实验结果表明,相较于现有典型车联网数据共享方案,PBDSS在安全性与性能方面均具有显著优势。展开更多
为解决一些决策树受到数据噪声等因素的影响,导致它们对随机森林聚类产生有限甚至负面贡献这一问题,提出一种基于聚类集成选择的随机森林聚类方法(random forest clustering method based on cluster ensemble selection,RFCCES)。将每...为解决一些决策树受到数据噪声等因素的影响,导致它们对随机森林聚类产生有限甚至负面贡献这一问题,提出一种基于聚类集成选择的随机森林聚类方法(random forest clustering method based on cluster ensemble selection,RFCCES)。将每一棵决策树视为一个基聚类器,根据基聚类器集合的稳定和不稳定性设计两种不同的聚类集成选择方法,将评估单个决策树对随机森林的增益问题,转化为基聚类器对最终的聚类集成结果的增益问题。该算法与5种对比方法在10个数据集上进行比较,实验结果验证了RFCCES的独特优势和整体有效性。展开更多
文摘针对车联网数据共享场景存在的单点故障、合谋攻击、低吞吐量及高计算成本等问题,提出了一种基于双区块链的隐私保护车联网数据共享方案(A Privacy-preserving and Blockchain-based Data Sharing Scheme for IoV,PBDSS),其核心创新体现在三方面:首先,利用区块链存储数据和管理密钥,防止车联网数据被篡改,并有效抵抗合谋攻击;其次,通过将复杂的解密计算外包给边缘节点,同时实现数据在线/离线加密,降低了用户端计算代价;最后,设计数据分级共享机制,实现了安全性和效率之间的平衡。安全性分析与实验结果表明,相较于现有典型车联网数据共享方案,PBDSS在安全性与性能方面均具有显著优势。
文摘为解决一些决策树受到数据噪声等因素的影响,导致它们对随机森林聚类产生有限甚至负面贡献这一问题,提出一种基于聚类集成选择的随机森林聚类方法(random forest clustering method based on cluster ensemble selection,RFCCES)。将每一棵决策树视为一个基聚类器,根据基聚类器集合的稳定和不稳定性设计两种不同的聚类集成选择方法,将评估单个决策树对随机森林的增益问题,转化为基聚类器对最终的聚类集成结果的增益问题。该算法与5种对比方法在10个数据集上进行比较,实验结果验证了RFCCES的独特优势和整体有效性。
