基于分片的轻量级数据融合隐私保护算法

摘要

针对现有的无线传感器网络隐私保护数据融合算法普遍存在通信量大、计算量大的问题,在原有算法CPDA的基础上,提出一种轻量级数据融合隐私保护算法(L-CPDA)。引入基于数据扰动的动态分片的思想,对节点进行数据扰动,将经过扰动后的数据根据簇的规模调整节点的分片数量,针对网络中存在的孤立节点的问题,提出将孤立节点归入到一个集合中,并对集合中的节点进行数据扰动的思想。理论分析和实验结果表明,与CPDA算法相比,L-CPDA在保护隐私的前提下,在计算量与通信量方面都有较大提升。