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《物理学报》 2017年23期
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基于Hadoop大数据平台和无简并高维离散超混沌系统的加密算法

温贺平  禹思敏  吕金虎  
【摘要】:针对目前大数据环境中存在的数据安全问题,提出一种基于Hadoop大数据平台和无简并高维离散超混沌系统的加密算法.算法采用流密码对称加密方式,在Hadoop平台上读取存储于HDFS(Hadoop distributed file system)的大数据,进行分片处理和MapReduce编程后,用Map函数实现数据并行加密和解密,通过Reduce函数实现数据的合并操作并存储于HDFS.该算法具有较好的执行效率.与正李氏指数发生简并的低维混沌系统相比,无简并高维离散超混沌加密算法能提高系统安全性能,李氏指数均为正并且足够大,具有更好的统计特性,可通过严格的TESTU01测试,并行加密的密文之间互相关性很小.密钥参数众多使得估计或辨识难度增大.在密文闭环反馈条件下,具有抵御已知明文攻击和选择明文攻击的能力.

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