基于关联规则分析的车联网大数据加密传输模型

在车联网中,由于网络拓扑的动态变化,短时间内形成的数据较多,导致大数据加密效果不佳。针对这一问题,提出基于关联规则分析的车联网大数据加密传输模型。以车联网服务为基础,借助关联规则挖掘车联网大数据。充分考虑车联网环境复杂的情况,将关联规则与加密算法混合使用。采用安全协议数据单元封装源目标地址,达到数据传输保护的目的。通过DES密钥加密数据,获得明文信息。采用基于动态实用拜占庭容错共识机制,对恶意节点的攻击有很好的容错性,实现大数据安全加密传输。实验结果表明,该模型时延高于5 s的节点数量少,最高吞吐量为480 Kb/s,证明选出的簇头能够维持与簇内车辆之间通信的稳定性,也说明了数据加密传输效果较好。