基于可信身份检索的电力物联网数据隐私保护方法研究

随着数据量的激增和数据应用场景的多样化,如何确保这些数据在采集、传输、存储和处理过程中的安全性与隐私性,成为电力物联网领域亟待解决的关键问题。因此,该文提出基于可信身份检索的电力物联网数据隐私保护方法研究。通过基于可信身份检索技术生成加密数据库,进而对电力物联网数据进行预处理,利用该数据构建数据隐私加密模型,最终实现电力物联网数据的隐私性保护。实验结果表明:基于可信身份检索的电力物联网数据隐私保护方法能够有效对电力物联网数据进行隐私保护并最大程度上对其进行存储,存储数据量远超其他常用方法,均高于3 000条。且数据泄露率均低于20%。因此,该方法被证明在实际应用中具有良好的隐私保护效果。

基于可信身份检索的物联网隐私保护方案

针对物联网场景下身份认证和加密数据检索效率不高的问题,提出一种基于可信身份检索的物联网隐私保护方案。物联网系统是由远端节点和中心业务节点组成的应用系统,远端节点负责执行业务,并将产生的业务数据加密存储,中心业务节点根据上层应用的具体要求每次与远端节点验证身份,随后请求所有业务相关的加密数据再统一作解密处理,这种方式存在数据传输压力大和数据处理效率低的问题。所提方案利用软件定义边界(SDP)技术保证访问身份可信,使用一种基于倒排索引的可搜索加密技术实现密文数据的高效检索,为远端节点的加密数据建立数据倒排查询索引,中心业务节点只需要确定所需数据关键字,调用检索算法即可获取期望的加密数据,从而减少每次因大量数据传输带来的网络带宽压力,同时满足物联网数据加密存储和隐私保护需求。