一种基于概率分布的低能耗大规模网络数据安全融合方法

摘要

本发明公开了一种基于概率分布的低能耗大规模网络数据安全融合方法。该方法采用添加扰动数据技术，对网络中普通节点采集的数据加以混淆，簇头将子节点数据简单相加而由基站完成解密操作。通过对采集数据的随机变量服从的概率分布模型进行分析发现，攻击者监听的子节点数量较小时，解密的数据精度达不到用户设定的误差门限。而拥有全网数据的基站，可以以用户所需的精度解密采集数据。精确解密数据所需要截获的数据包数量可以通过公式近似估计。该方法有效克服了传统方法密钥分配的困难，并且减少了网络的传输开销。

主权项

一种基于概率分布的低能耗大规模网络数据安全融合方法，其特征在于：根据实际测试环境，动态生成对明文进行混淆的扰动数据，基站对网内节点采集结果的均值近似解密，其步骤如下：(1)普通节点Node_i将采集的数据v_i用随机变量X_i加密，密文c_i＝v_i+X_i；(2)簇头将普通节点发送的密文直接相加后，将得到的结果用与基站共享的会话密钥加密，发送至基站；(3)基站解密所有簇头发送的数据，并将其相加，结果记为sum，估算原始采集数据之和为sum‑N*R/2，其中N为全网参与数据采集的节点数。