融合DES和ECC算法的物联网隐私数据加密方法

摘要

为避免物联网隐私数据在加密过程中产生较多重复数据，导致计算复杂度较高，降低计算效率和安全性问题，提出融合DES(Data Encryption Standard)和ECC(Ellipse Curve Ctyptography)算法的物联网隐私数据加密方法。首先，采用TF-IDF(Tem Frequency-Inverse Document Frequency)算法提取物联网隐私数据中的特征向量，输入BP(Back Propagation)神经网络中并进行训练，利用IQPSO(Improved Quantum Particle Swarm Optimization)算法优化神经网络，完成对物联网隐私数据中重复数据的去除处理；其次，分别利用DES算法和ECC算法对物联网隐私数据实施一、二次加密；最后，采取融合DES和ECC算法进行数字签名加密，实现对物联网隐私数据的完整加密。实验结果表明，该算法具有较高的计算效率、安全性以及可靠性。

关键词

DES算法 / ECC算法 / 物联网数据加密 / TF-IDF算法 / IQPSO算法 / 数字签名

基金资助

湖南省自然科学基金资助项目(2022JK60058)