Resumen

Con la recopilación colaborativa del Internet de las cosas (IoT) en multidominio, los datos recopilados contienen un conocimiento de fondo más rico. Sin embargo, esto plantea nuevos requisitos para la seguridad de la publicación de datos. Además, los métodos estadísticos tradicionales ignoran la sensibilidad de los atributos y la relación entre atributos, lo que hace difícil realizar estadísticas multimodales entre atributos en un conjunto de datos de fusión multidominio basado en la sensibilidad. Para resolver los problemas anteriores, este artículo propone un marco de seguridad de privacidad de datos de fusión multidominio. Primero, basándose en el reconocimiento de atributos, un modelo de clasificación y gradación, se determina la sensibilidad de los atributos y la relación entre ellos para realizar estadísticas de datos multimodales. En segundo lugar, se combinan con los diferentes histogramas modales para construir histogramas multimodales. Finalmente, proponemos un modelo de protección de privacidad para garantizar la seguridad de la publicación de datos. El análisis experimental muestra que el marco no solo puede construir

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Internet de las cosas; Seguridad en la publicación de datos; Estadísticas multimodales; Conjunto de datos de fusión multidominio; Modelo de protección de privacidad; Análisis experimental
• Keywords:Internet of things; Data publishing security; Multimodal statistics; Multidomain fusion data set; Privacy protection model; Experimental analysis