车联网下大数据安全采集机制研究
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中汽数据天津有限公司【原中国汽车技术研究中心有限公司-数据资源中心】

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TP311

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Research on Big Data Security Collection Mechanism under the Internet of Vehicles
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    摘要:

    现存的物联网协议不能够直接应用于大数据采集场景,并且常规动态网络结构和车辆节点的复杂性会随着数据量增多而加大,对安全性要求变得越来越高。本文针对于车辆数据资源传输的安全性保证问题,提出了一个新的大数据收集安全机制。车辆信息通过大数据注册中心连接到网络后进行联合,以“身份验证”和“单点登录”的方式实现大数据中心算法;提出新的安全的大数据收集方案,处理大型车辆数据结构与汇聚节点数据,进行二次登录再到数据安全收集存储,完成安全性能评估。研究结果表明:新的数据安全交换算法使消息和随机密钥开销降低,车联网中大数据的效率提升了21.67%,车辆节点方式可以提升26.41%。

    Abstract:

    Existing IoT protocols cannot be directly applied to big data collection scenarios, and the complexity of conventional dynamic network structures and vehicle nodes will increase as the amount of data increases, and safety requirements become higher and higher.Aiming at the security guarantee of vehicle data resource transmission, this paper proposes a new big data collection security mechanism.After the vehicle information is connected to the network through the big data registration center, the information is combined, and the big data center algorithm is implemented by "identification" and "single sign-on".A new secure big data collection scheme is proposed, processing large-scale vehicle data structure and aggregation node data, performing a second login and then to data security collection and storage to complete the safety performance evaluation.The research results show that the new data security exchange algorithm reduces the message digest and random key overhead, increases the efficiency of big data in the Internet of Vehicles by 21.67%, and increases the vehicle node mode by 26.41%.

    参考文献
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引用本文

赵明,王英资.车联网下大数据安全采集机制研究计算机测量与控制[J].,2020,28(10):200-204.

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  • 收稿日期:2020-03-22
  • 最后修改日期:2020-04-07
  • 录用日期:2020-04-08
  • 在线发布日期: 2020-10-21
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