面向智能家居的生理参数密钥加密方法研究
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TM712;TN98

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2019年安徽省高校自然科学重大项目(KJ2019ZD56)、2018年度安徽省自然科学基金面上项目(1808085MF192)、2017年度安徽省高校学科(专业)拔尖人才学术项目(gxbjZD17)、2017年度安徽省学术和技术带头人后备人选科研活动经费(2017H114)资助项目


Research on key encryption method of physiological parameters for smart home
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    摘要:

    针对健康智能家居系统中数据的隐私与安全性问题、存储和传输效率问题,提出了面向智能家居的生理参数密钥加密方法研究。通过提取脉搏波形数据的主波峰特征和短时傅里叶变换(STFT)频域特征并拼接得到密钥序列,随机性检验表明24 s原始数据可产生128 bit随机性良好的密钥序列,接着将3种参数的原始数据分块后先进行数据压缩再利用密钥序列采用AES对称加密与ECC非对称加密相结合。实验对比了3种参数的CECC、AECC、CAECC三种加密方法,实验结果表明CECC时间和空间开销最大;当参数数据量不大于64 KB时,AECC时间开销约为CAECC的08倍,空间开销约为CAECC的3倍,AECC时间开销最小,CAECC空间开销最小;当数据量大于64 KB时,CAECC时间和空间开销最小。

    Abstract:

    Aiming at the issues of data privacy and security, storage and transmission efficiency in the health smart home system, this article proposed a key parameter encryption method for smart home. The key sequence is obtained by extracting the main peak characteristics of the pulse waveform data and the STFT frequency domain characteristics and splicing them together. The randomness test shows that the 24 s original data can generate a 128bit key sequence with good randomness, and then the three parameters of the original data are divided into blocks Compress data first and then use the key sequence to combine AES symmetric encryption and ECC asymmetric encryption. The experiment compares the three encryption methods CECC, AECC and CAECC of the three parameters. The experimental results show that the CECC time and space overhead are the largest; when the parameter data amount is not greater than 64 KB, the AECC time overhead is about 08 times CAECC, and the space overhead is about 3 times of CAECC, AECC time overhead is minimum, CAECC space overhead is minimum; when the data volume is greater than 64 KB, CAECC time and space overhead is minimum.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈思伟,高翠云,沈庆伟,唐欢欢.面向智能家居的生理参数密钥加密方法研究[J].电子测量与仪器学报,2021,35(3):173-180

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  • 在线发布日期: 2022-12-07
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