面向物联网应用的数据处理与保密通讯的研究

近年来，随着大批物联网系统相继投入使用，物联网上运行的数据面临着监听、篡改等安全威胁日益严重。

面向物联网应用的轻量级密码技术能够确保物联网上数据的安全性与保密性。该成果的研究工作主要围绕物联网环境下大量数据处理、加密器件和保密通讯三方面展开，运用聚类分析、半张量积、保密通讯算法等理论，建立了基于强化学习的大数据分析智能调度算法、轻量级NFSR状态描述的模型、给出了超长距离保密通信的明、暗孤子解析表达式形式。

在此基础上，综合运用数据分析、机器学习、博弈理论等相关理论和方法，改进了数据筛选及相关应用服务的安全性能。通过数值仿真和公开数据集测试，验证了该成果的有效性、正确性。该研究成果不仅完善了物联网数据安全的理论，还为实际中物联网环境下的数据保密通讯提供了理论指导和技术支持，具有重要的理论意义和应用价值。

研究团队已经发表SCI收录的期刊论文14篇，其中ESI高被引论文2篇，已经发表的论文被国际同行引用150多次。

主要成果有以下三方面：

1. 项目建立面向多重抑制节点数据处理与关键信息提取的算法和模型，提出了大规模无线网络应用中大量数据、高实时性要求的具体解决方案。

2. 提出轻量级密码器件的分析与设计的一般性方法，研究典型算法的周期问题、分析圈结构，为高速通讯环境下密码器件的安全性分析提供理论支持。

3. 给出了超长距离保密通信的明、暗孤子解析表达式形式，并分析了当超长距离保密通信系统中受到（随机/非随机）外力扰动时的扰动对孤子的影响，研究了光纤通信系统的关键问题，然后结合物联网传输的特点，进行了光纤通信系统仿真实验，证明了方案的有效性，而且能够满足高速数据通信的实际应用要求。

近年来,随着大批物联网系统相继投入使用,物联网上运行的数据面临着监听、篡改等安全威胁日益严重。面向物联网应用的轻量级密码技术能够确保物联网上数据的安全性与保密性。该成果的研究工作主要围绕物联网环境下大量数据处理、加密器件和保密通讯三方面展开,运用聚类分析、半张量积、保密通讯算法等理论,建立了基于强化学习的大数据分析智能调度算法、轻量级 NFSR 状态描述的模型、给出了超长距离保密通信的明、暗孤子解析表达式形式。在此基础上,综合运用数据分析、机器学习、博弈理论等相关理论和方法,改进了数据筛选及相关应用服务的安全性能。通过数值仿真和公开数据集测试,验证了该成果的有效性、正确性。该研究成果不仅完善了物联网数据安全的理论,还为实际中物联网环境下的数据保密通讯提供了理论指导和技术支持,具有重要的理论意义和应用价值。研究团队已经发表 SCI 收录的期刊论文 14 篇,其中ESI高被引论文2篇,已经发表的论文被国际同行引用150多次。主要成果有以下三方面：1.项目建立面向多重抑制节点数据处理与关键信息提取的算法和模型,提出了大规模无线网络应用中大量数据、高实时性要求的具体解决方案。2.提出轻量级密码器件的分析与设计的一般性方法,研究典型算法的周期问题、分析圈结构,为高速通讯环境下密码器件的安全性分析提供理论支持。3.给出了超长距离保密通信的明、暗孤子解析表达式形式,并分析了当超长距离保密通信系统中受到（随机/非随机）外力扰动时的扰动对孤子的影响,研究了光纤通信系统的关键问题,然后结合物联网传输的特点,进行了光纤通信系统仿真实验,证明了方案的有效性,而且能够满足高速数据通信的实际应用要求。