[发明专利]基于雾计算的高效隐私保护感知大数据收集方法

摘要

本发明公开了一种基于雾计算的高效隐私保护感知大数据收集方法，通过设计了分层的雾计算辅助数据收集架构，使得计算任务可以在本地设备或者网络边缘设备上处理，从而避免与云中心的长距离通信，为探索感知数据的空时相关性提供了有效支持。同时，通过采样扰动加密方法，保护了数据隐私免受窃听者和主动攻击者的侵害，这种加密方法不会破坏数据的相关性，并且简化了对加密采样数据的解密和重建操作。同时，设计的雾节点数据处理模式与观测矩阵优化的模型，大大减少了冗余数据传输量，有效探索了空间相关性，还保证了数据能够被高精度地重建。

主权项

1.一种基于雾计算的高效隐私保护感知大数据收集方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)设计分层的感知雾计算架构，所述感知雾计算架构自下而上依次分为相互连通的感知层、雾层和用户层；感知层由K个簇组成，每个簇包含L个感知节点，感知节点的采样周期为N；雾层由K个与簇相互对应进行数据传输的雾节点i组成；(2)感知节点在数据采样过程中获得压缩数据，并对压缩数据进行加密后发送给雾层；(3)雾层中的雾节点i对从感知层接收到的加密数据执行空间压缩操作，且雾节点i将得到的空间压缩数据发送到用户层；(4)所述用户层对从雾层收集到的空间压缩数据进行重建和解密。