在大數(shù)據(jù)采集、分析、傳輸、存儲(chǔ)的整個(gè)生命周期中伴隨的敏感數(shù)據(jù)泄露問題日趨嚴(yán)峻。密碼學(xué)是保證數(shù)據(jù)安全的有效途徑之一,其中混沌密碼學(xué)作為一門混沌理論與密碼學(xué)交叉融合的學(xué)科,在國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者長(zhǎng)達(dá)三十載的研究與探索中,于圖像加密、數(shù)字水印、Hash函數(shù)等信息安全領(lǐng)域取得一些成果,但將混沌密碼學(xué)與大數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)相結(jié)合的研究尚且不多,同時(shí)亦是當(dāng)今研究的熱點(diǎn)課題之一。Spark Streaming是構(gòu)建在輕量級(jí)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)Spark上的一種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架,能同時(shí)兼容批量處理和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的邏輯和算法,且被廣泛應(yīng)用于各種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析處理場(chǎng)景,但是對(duì)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的處理并沒有提供好的隱私保護(hù)方案。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)流中敏感數(shù)據(jù)的甄別與保護(hù),本文結(jié)合混沌密碼學(xué)與大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理框架Spark Streaming,作一些嘗試與探索,設(shè)計(jì)了一種基于Spark Streaming的實(shí)時(shí)隱私數(shù)據(jù)混沌加密系統(tǒng)（RPCES）。具體工作情況如下:（1）設(shè)計(jì)了一種5維無簡(jiǎn)并高維離散時(shí)間超混沌系統(tǒng)。首先給出一個(gè)非線性標(biāo)稱矩陣,然后通過非奇異矩陣進(jìn)行相似變換獲得一個(gè)漸近穩(wěn)定的標(biāo)稱系統(tǒng)。隨后設(shè)計(jì)了一個(gè)一致有界的控制器和控制矩陣... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

李氏指數(shù)的圖示

圖 6-2 系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)監(jiān)控 web 界面Fig. 6-2 System node monitoring web interface6.2 實(shí)時(shí)隱私數(shù)據(jù)混沌加密實(shí)驗(yàn)結(jié)果6.2.1 模型訓(xùn)練結(jié)果本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集來自網(wǎng)站 https://archive.ics.uci.edu，數(shù)據(jù)庫(kù)提供者為匈牙利心臟學(xué)會(huì)、瑞士巴塞爾大學(xué)醫(yī)院等機(jī)構(gòu)。它是一種關(guān)于患者是否患有心臟病的醫(yī)療數(shù)據(jù)集，包含 76 種屬性，目標(biāo)值為 1 或 0，表示患有心臟病患者和未患有心臟病患者，如圖 6-3 所示是部分?jǐn)?shù)據(jù)集中各年齡段中病患人數(shù)散點(diǎn)圖。實(shí)驗(yàn)中將目標(biāo)值為 1，即患有心臟病的患者信息定義為高度敏感信息。一旦新的推送病例信息被模型分類為目標(biāo)值是 1，即信息將采取混沌加密操作。其通過 Spark MLlib 中的貝葉斯分類算法訓(xùn)練后的模型，其首次訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率（precision）、召回率（recall）、結(jié)果數(shù)

Fig. 6-2 System node monitoring web interface隱私數(shù)據(jù)混沌加密實(shí)驗(yàn)結(jié)果型訓(xùn)練結(jié)果驗(yàn)數(shù)據(jù)集來自網(wǎng)站 https://archive.ics.uci.edu，數(shù)據(jù)庫(kù)提供士巴塞爾大學(xué)醫(yī)院等機(jī)構(gòu)。它是一種關(guān)于患者是否患有心 76 種屬性，目標(biāo)值為 1 或 0，表示患有心臟病患者和未患所示是部分?jǐn)?shù)據(jù)集中各年齡段中病患人數(shù)散點(diǎn)圖。實(shí)驗(yàn)中臟病的患者信息定義為高度敏感信息。一旦新的推送病例是 1，即信息將采取混沌加密操作。其通過 Spark MLlib 中的模型，其首次訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率（precision）、召回率（圖 6-4 所示

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)和無簡(jiǎn)并高維離散超混沌系統(tǒng)的加密算法[J]. 溫賀平,禹思敏,呂金虎.  物理學(xué)報(bào). 2017(23)
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[3]面向大數(shù)據(jù)安全的密碼技術(shù)研究[J]. 張小松,楊浩淼,汪小芬.  信息安全研究. 2015(03)
[4]基于雙混沌系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)環(huán)境并行加密算法設(shè)計(jì)[J]. 司紅偉,鐘國(guó)韻.  計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制. 2015(07)
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[8]基于HDFS的云存儲(chǔ)安全技術(shù)研究[J]. 余琦,凌捷.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2013(08)
[9]A new image encryption algorithm based on the fractional-order hyperchaotic Lorenz system[J]. 王震,黃霞,李玉霞,宋曉娜.  Chinese Physics B. 2013(01)
[10]對(duì)一類超混沌圖像加密算法的密碼分析與改進(jìn)[J]. 朱從旭,孫克輝.  物理學(xué)報(bào). 2012(12)

博士論文
[1]高維混沌流密碼的設(shè)計(jì)、分析及應(yīng)用研究[D]. 林卓勝.廣東工業(yè)大學(xué) 2018
[2]大數(shù)據(jù)環(huán)境下隱私保護(hù)及其關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 吳小同.南京大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3001306