【摘 要】
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在车联网中，由于网络拓扑的动态变化，短时间内形成的数据较多，导致大数据加密效果不佳。针对这一问题，提出基于关联规则分析的车联网大数据加密传输模型。以车联网服务为基础，借助关联规则挖掘车联网大数据。充分考虑车联网环境复杂的情况，将关联规则与加密算法混合使用。采用安全协议数据单元封装源目标地址，达到数据传输保护的目的。通过DES密钥加密数据，获得明文信息。采用基于动态实用拜占庭容错共识机制，对恶意节点
【基金项目】
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2020年广东省高等教育教学改革一般类教改项目：基于OMO教学模式的一体化云平台的构建与实践（粤教高函【2020】20号—723）； 2021年广东省普通高校青年创新人才项目：基于区块链技术的车联网安全及隐私保护机制研究（2021WQNCX156）；
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在车联网中，由于网络拓扑的动态变化，短时间内形成的数据较多，导致大数据加密效果不佳。针对这一问题，提出基于关联规则分析的车联网大数据加密传输模型。以车联网服务为基础，借助关联规则挖掘车联网大数据。充分考虑车联网环境复杂的情况，将关联规则与加密算法混合使用。采用安全协议数据单元封装源目标地址，达到数据传输保护的目的。通过DES密钥加密数据，获得明文信息。采用基于动态实用拜占庭容错共识机制，对恶意节点的攻击有很好的容错性，实现大数据安全加密传输。实验结果表明，该模型时延高于5 s的节点数量少，最高吞吐量为480 Kb/s，证明选出的簇头能够维持与簇内车辆之间通信的稳定性，也说明了数据加密传输效果较好。
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