基于联邦增量学习的物联网数据安全共享方法

doi:10.15966/j.cnki.dnydx.2024.03.010

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摘要为了提升物联网数据安全共享传输精准度，缩短物联网数据安全共享耗时，提出了一种基于联邦增量学习的物联网数据安全共享方法。构建物联网数据共享模型，通过类增量改进联邦学习，对数据共享模型参数进行更新，有效避免局部最优问题；向SN发生共享请求，根据更新的模型参数进行访问控制权限匹配，计算物联网数据安全共享密钥，恢复目标数据内容，实现物联网数据安全共享方法。实验结果表明：当干扰强度为 60dB 时，本方法的物联网数据安全共享传输精准度为 99.1%，当物联网数据量为 300GB时，本文方法的物联网数据安全共享耗时仅为 0.9s，表明本文方法能够有效提升物联网数据安全共享效果，提升物联网数据安全共享效率。

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关键词 ：联邦增量学习, 物联网数据, 安全共享, 云端服务器

年卷期日期: 2024-05-28 出版日期: 2024-07-02

引用本文:

付晓荣. 基于联邦增量学习的物联网数据安全共享方法[J]. 电脑与电信, 2024, 1(3): 72-.

链接本文:

https://www.computertelecom.com.cn/CN/10.15966/j.cnki.dnydx.2024.03.010 或 https://www.computertelecom.com.cn/CN/Y2024/V1/I3/72