[发明专利]一种基于对称加密的实时大数据隐私保护方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种信息安全技术，具体涉及一种基于对称加密的实时大数据隐私保护方法。

背景技术

目前，全球每天实时产生的数据量非常大，包括移动通信、用电数据、网络交易、实时监控信息等。我们已经进入了一个海量数据的时代，信息量爆炸式增长，我们可以利用这些信息获得更好的服务，通过探索和应用这些数据内在规律，解决问题，进一步改善我们的生活。但是大量数据的聚集，也给人们的生活和隐私带来了更多的安全隐患。

在我们所面临的安全隐患中，用户大量的实时数据外包存储于云服务器中，这些实时数据的变化趋势会间接泄露大量的用户隐私信息。因此如何高效而安全的保护用户实时数据的走向趋势是一个很重要的问题。目前，大部分隐私保护算法都是基于保护数据值本身的信息，而忽略了数据变化趋势重要性，而且现行的隐私保护算法因为着重于数据值本身的保护，因此对于大数据的保护效率并不可观。因此考虑到对保护效率和安全性的综合要求，设计出一种可以高效处理并保护实时数据的算法就非常重要。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种基于对称加密的实时大数据隐私保护方法，该方法不仅计算非常简单方便，而且能够抵抗恶意的无背景知识的攻击。

本发明的目的是采用下述技术方案实现的：

本发明提供一种基于对称加密的实时大数据隐私保护方法，其改进之处在于，所述方法利用实时数据不断被定点采样，得到变化增量的隐私保护，用户端对当前数据示数值和实时变化增量处理后，将数据交由服务器乱序存放；当需要数据时，恢复原先数据的时间序并调整数据变化增量，最终获得原始数据；

所述方法包括下述步骤：

A、服务器初始化数据索引和数据混淆；

B、服务器数据恢复。

进一步地，所述步骤A的服务器初始化数据索引和数据混淆包括下述子步骤：

(1)服务器对数据采样点时间进行编码；

(2)服务器产生某段时间内2n+1个数据采样点的数据随机存放位置，n为正整数；

(3)根据时间采样点编码和对应的存放位置，建立数据索引数组index[]，数据索引数组index[]为(时间编码，存放位置)；

(4)用户端获得当前数据示数值d[i]和定点采样后的数据增量Δd[i]；

(5)用户端更新数据示数值d[i+1]＝d[i]op_operateΔd[i]；

(6)用户端将数据d[i+1]发送至服务器；

(7)服务器按照先前建立的数据索引，将数据示数值d[i+1]存放在第i+1个随机数对应的位置。

进一步地，所述步骤(2)中，服务器产生对应时间内2n+1个数据采样点的数据随机存放位置，即产生一个2n+1维的不重复随机向量V，向量元素Vi取值为0≤Vi≤2n。

进一步地，所述步骤(3)包括下述步骤：

a、将2n+1维的不重复随机向量V发送给服务器，存入数据索引数组index[]；

b、服务器根据时间采样点编码和对应的存放位置，完成数据索引数组index[]建立的数组序号，为对应的采样点时间序，数组存储内容为采样数据存放的随机位置；

c、服务器建立大小为2n+1的一维数组data[]，用于存放用户实时采样数据。

进一步地，所述步骤(5)中，op_operate表示与上轮数据处理符号相反，设第2k个数为加，第2k+1个数为减；或设第2k个数为减，第2k+1个数为加，0≤k<n+1。

进一步地，所述步骤(7)中，服务器按照先前建立的数据索引数组index[]，将数据示数值d[i+1]存放在index[i+1]所指示的位置上，即data[index[i+1]]＝d[i+1]。

进一步地，所述步骤B的服务器数据恢复包括下述步骤：

<1>用户端发送请求，要求获得某时间段内的真实数据；

<2>服务器接受请求，从步骤A的数据存储文件中获取相应时间段内混淆后的数据结果和对应数据索引；

<3>按照数据索引恢复按时间序排列处理后的数据示数值；

<4>将当前数据加上或减去其与下一个相邻数据间的差值，恢复真实数据。