基于DCS的隐私数据聚合

资源内容介绍

本文提出一种基于分布式压缩感知（DCS）的隐私保护数据聚合方法（DCSPDA），旨在解决大规模无线多媒体传感器网络中的隐私安全与通信开销问题。该方法利用DCS技术对原始多媒体数据进行压缩测量，通过联合稀疏模型提取公共与创新稀疏分量，并结合最小二乘支持向量机（LSSVM）学习稀疏系数分布特征，实现稀疏位置配置。通过在节点间分发隐私配置信息，对真实数据与伪装数据进行混合填充，有效抵御攻击者窃听。数据在簇头进行加性聚合后传输至汇聚节点，仅由汇聚节点完成解密与恢复，大幅降低通信开销与计算复杂度。仿真结果表明，DCSPDA在不同网络场景下均具备优异的隐私保护性能、高聚合精度和良好的可扩展性，适用于资源受限的无线多媒体传感器网络环境，为多媒体大数据的安全高效传输提供了可行方案。