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通过网络内传感器数据存储和查询,感测到的数据将存储在本地,并由用户根据需要进行进一步访问。 因此,在没有适当保护传感器数据和用户查询的情况下,传感器节点的损坏可能会揭示有关所感测环境以及用户查询模式的敏感信息。 此外,对手可能会更改一些存储的数据,并阻止用户正确恢复信息。 在本文中,我们提出并分析了使用最大距离可分离代码来解决该问题的方法。 首先,将初始数据编码为(n,k)个最大距离可分离代码,并将其从单个数据源扩展到一组存储节点,以提高生存能力。 其次,探索了一种基于盲签名的隐私方案来保留用户查询,从而使授权用户的身份和隐私利益相对于其他人隐蔽。 最后,执行有效的数据检索方案,使得仅当用户无法解码数据时,才访问其余节点中的冗余符号,这降低了通信和计算成本。 分析和评估证明了该方案的有效性。
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