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Adaptive encryption method of sensitive data in data center database based on big data cross-mapping fusion algorithm
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AI
DOI：10.1007/s42452-025-07581-2.png)
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摘要
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传统方法无法满足当代数据中心的数据安全与效率需求。为解决数据中心数据库中敏感数据的安全性和传输效率问题，本研究基于大数据交叉映射融合算法，提出了一种适用于数据中心数据库敏感数据的自适应加密方法。通过稀疏表示、压缩测量以及压缩感知技术的应用，实现了数据中心数据库中敏感数据的收集、恢复与重构。采用自组织映射神经网络（SOM）通过四个步骤完成敏感数据融合：匹配、聚类、权重更新、迭代竞争和映射。利用交叉验证（CV）方法对过程进行优化，以提升敏感数据融合的效能。改进的AES算法用于建立最优仿射变换以生成新型S-box，并整合平方残差算法实现AES算法的密钥扩展。该方法将AES算法的串行操作结构转化为并行操作结构，从而实现融合敏感数据的自适应加密。实验结果表明，采用该方法加密后敏感数据的安全性可达99%。该方案有助于实现数据中心内部敏感数据的加密，并提升数据中心内敏感数据的安全性。
Keyword:
Cross mapping algorithm
Data fusion
Compressed sensing
Sensitive data
AES algorithm
Encryption method
期刊
D
IF:
2.4
论文数:
1.6K
被引数:
492
机构
引用论文
Exponential Synchronization of Hyperbolic Complex Spatio-Temporal Networks with Multi-Weights.png)
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