改进的kNN分类算法在工业物联网中的应用

• 作者: 高增亮 王霞 杨鹏
• 来源期刊: 信息技术
• 关键词: 工业物联网 机器学习 安全和隐私 kNN
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 基金项目|FUND PROJECT
• 页码范围: 21-25,31
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2021.03.005

摘要

在工业物联网中,k近邻分类(kNN)被广泛应用于缺陷产品识别和异常检测.但kNN自身存在计算复杂度高、不适用于分布式环境等缺点.因此,文中提出了一种安全有效的分布式kNN分类算法,以防止信息泄漏和控制流泄漏,同时支持分布式服务器上的大规模数据分类.首先设计了一个安全有效的向量同态加密方案.在该方案的基础上,提出了DkNN,有效地实现了数据流的机密性、kNN查询和类标记,同时实现了对加密数据的同态操作.实验结果表明,提出的DkNN算法能够满足实际需要.