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一种基于移动数据挖掘和区块链的数据共享方法

A Data Sharing Method Based on Mobile Data Mining and Blockchain
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摘要 移动数据挖掘是指对移动设备中大规模数据进行挖掘和分析的过程,获取有用的信息和知识,以支持移动应用和服务的开发和改进。区块链是一种分布式的、去中心化的数据库技术,可以实现在网络中多方之间安全地传输信息、交易资产,不依赖于中心化的机构或第三方信任机构。然而,面对复杂的移动数据场景,现有的隐私保护、索引选择等方法存在诸多不足,如无法高效处理大数据量的加解密任务、区块链上数据分布不均、无法有效应对移动设备计算能力不足等问题。针对上述不足,提出一种基于移动数据挖掘和区块链的数据共享方法(A Data Sharing Method for Mobile Data Mining and Blockchain,ADS-MB)。ADS-MB集成了密钥分片共享算法,可有效避免密钥被第三方获取或篡改而导致隐私内容泄露。ADS-MB使用基于SM2的改进算法来加强区块链数据的一致性和安全性,同时支持动态的区块链索引维护。实验结果表明,在真实移动业务数据集和WeiboDataShare数据集上,ADS-MB的性能优于现有的数据分享方法。 Mobile data mining refers to the process of mining and analyzing large-scale data on mobile devices to obtain useful information and knowledge,which aims to support the development and improvement of mobile applications and services.Blockchain is a distributed,decentralized database technology that can securely transfer information,perform asset trading between multiple parties in a network,without relying on centralized or third-party trust organizations.However,existing privacy protection and index selection methods have several challenges in complex mobile data scenarios,such as inefficient processing of large amounts of encryption and decryption assignments,uneven distribution of data on the blockchain,and ineffective handling of insufficient computing power on mobile devices.To address these issues,a data sharing method called ADS-MB(A Data Sharing method for Mobile data mining and Blockchain)is proposed.ADS-MB integrates key fragment sharing algorithm,which can effectively avoid the leak of privacy contents caused by third-party’s acquisition or tampering of keys.ADS-MB uses an improved algorithm based on SM2 to strengthen the consistency and security of blockchain data,and also supports dynamic blockchain index maintenance.A large number of experimental results show that ADS-MB performs better than the existing data sharing methods on real mobile business datasets and WeiboDataShare datasets.
作者 蒋宇河 乔少杰 陈金勇 张桃 高林 林羽丰 李庆 徐康镭 刘晨旭 李任杰 JIANG Yuhe;QIAO Shaojie;CHEN Jinyong;ZHANG Tao;GAO Lin;LIN Yufeng;LI Qing;XU Kanglei;LIU Chenxu;LI Renjie(School of Software Engineering,Chengdu University of Information Technology,Chengdu 610225,China;The 54th Research Institute of CETC,Shijiazhuang 050081,China;Faculty of Artificial Intelligence and Big Data,Yibin University,Yibin 644000,China)
出处 《无线电通信技术》 2023年第4期629-639,共11页 Radio Communications Technology
基金 国家自然科学基金(62272066,61962006) 四川省科技计划(2021JDJQ0021,2022YFG0186,2022NSFSC0511,2023YFG0027,2022YFG0325,2021YFG0029) 教育部人文社会科学研究规划基金(22YJAZH088) 宜宾市引进高层次人才项目(2022YG02) 成都市“揭榜挂帅”科技项目(2022-JB00-00002-GX,2021-JB00-00025-GX) 成都市重大科技创新项目(2021-YF08-00156-GX) 中国电子科技集团公司第五十四研究所高校合作课题(SKX212010057) 四川省教育厅人文社科重点研究基地四川网络文化研究中心资助科研项目(WLWH22-1) 成都信息工程大学科技创新能力提升计划资助(KYTD202222) 成都海关科研项目(2022CK008)。
关键词 移动数据挖掘 区块链 数据共享 隐私保护 索引维护 mobile data mining blockchain data sharing privacy protection index maintenance
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参考文献9

二级参考文献34

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