【摘要】：針對目前大數(shù)據(jù)環(huán)境中存在的數(shù)據(jù)安全問題,提出一種基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺和無簡并高維離散超混沌系統(tǒng)的加密算法.算法采用流密碼對稱加密方式,在Hadoop平臺上讀取存儲于HDFS(Hadoop distributed file system)的大數(shù)據(jù),進行分片處理和MapReduce編程后,用Map函數(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)并行加密和解密,通過Reduce函數(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的合并操作并存儲于HDFS.該算法具有較好的執(zhí)行效率.與正李氏指數(shù)發(fā)生簡并的低維混沌系統(tǒng)相比,無簡并高維離散超混沌加密算法能提高系統(tǒng)安全性能,李氏指數(shù)均為正并且足夠大,具有更好的統(tǒng)計特性,可通過嚴格的TESTU01測試,并行加密的密文之間互相關性很小.密鑰參數(shù)眾多使得估計或辨識難度增大.在密文閉環(huán)反饋條件下,具有抵御已知明文攻擊和選擇明文攻擊的能力.

【相似文獻】

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