泛在网络隐私大数据完整性验证算法分析

摘要：在时代的发展与进步过程中，如果想要更进一步地保证大数据信息应用的完整性，我们就应该积极地对相应的泛在网络大数据的完整性，展开相对完整的验算、研究。只有保证其在每一个步骤能够更加全面地展现出，泛在网络隐私大数据完整性验证算法的准确性，才能够从根本上满足现代社会发展进程中的基本需求。也正是在这样的基础前提条件下，本文积极地从隐私保护与完整性验证的关键技术、泛在网络隐私大数据完整性验证的方法测试、泛在网络隐私大数据完整性验证算法设计分析，三个层面展开了更为深入的研究与分析。

关键词：泛在网络；隐私大数据；完整性验证；算法分析

一、引言

随着时代的发展与进步，人民群众的生产生活方式都发生了非常明显的变化，生活质量的提升也在很大的程度上，使得人民群众更加注重精神层面上的需求。也正是在这样的时代背景下，互联网技术得到了完全的普及，人民群众对于互联网技术也有了更进一步地了解，越来越依赖其广泛的数据信息，成为备受关注的存在。泛在网络隐私大数据完整性验证算法的设计与研究，在一定的层面，大数据的完整性是有一定的复杂性也有着非常复杂的验证与计算方法，更是能够非常全面地提升整体的验证效果。

二、隐私保护与完整性验证的关键技术

（一）基于节点度数的加密数据切片技术

在传统的数据切片聚集隐私保护算法当中，所有的节点隐私数据都会在随机切分的过程中，为自己保留一个合理的位置。这种方式与传统的节点隐私加密数据的传输方式相比较，在一定的层面上增强了隐私的保护性能，更是为现代网络通信技术的范围，创造了更加广阔的发展空间，更增加了无线网络运行技术的合理保密技术[1]。如果想要更进一步地达到保护泛在网络隐私大数据完整性的目的，而在这一过程中还应该适当地保护好通信资金的合理支出。那么相关的工作技术人员就应该更进一步地使用基于节点度数的加密数据切片技术。这项技术主要就是在加密数据切片发送和接受工作完成之后，对每一个阶段度数中的最小值进行合理的测试，最大限度上的实现数据切片和加密传输工作的稳步推进。如果节点范围内的度数较大，我们就可以在最后一个时间段内，将自身的隐私数据信息作为数据卡片进行下一步的加密传输，这样也能够非常全面的降低网络通信技术中的安全隐患。与此同时，不同度数的节点数据切片会在不同的时间片内部被加密，这样也进一步地保护了网络数据中的安全问题，减少各种危险事件的发生频率。

（二）基于数据冗余的完整性验证技术

当数据信息聚集在一起之后，用户可以通过自己的决策与判断，制定出更详细的解决措施。如果在这一个过程中，受到了完整性的破坏，将会导致今后的工作方向发生一定层面上的偏移，严重的还会直接导致数据冗余的完整性丧失自身的作用与价值。完整性的数据信息验证，在具体的实验测试当中还能够更加全面地帮助我们对关键节点有一个系统性的掌握，让数据聚集能够从中发挥出更加强大的作用与价值。

在对数据信息聚集的过程的暗中，我们还应该适当地将隐私保护和完整性验证进行有机的结合。这主要也是因为隐私保护和完整性验证，总是需要加密的方式进行传输，这样也能够更好的保证数据信息监督的完整性与合理性。完整性的验证在实际的泛在网络隐私大数据中，还有可能会带来比较大的资金支出，进而使得网络数据信息中出现冗余数据的现象。当加密数据切片的传输工作全部完成之后，还需要对不相交拒接的数据信息进行合理的采集，并将最终的结果上传到基站当中，保证其运行的稳定与合理性[2]。

三、泛在网络隐私大数据完整性验证的方法测试

（一）测试准备

如果想要更加准确的验证泛在网络隐私大数据的完整性以及有效性，我们就应该适当的展开相应的测试，其中最有效且合理的方式就是对比测试。这种类型的对比测试主要被划分为一个部分。首先就是将传统的计算方式作为对照组，将新型的完整验证计算方式作为实验组。这样就能够在相同的背景环境当中进行实验，进而更加准确的了解和掌握到每一组数据信息的有效性。其中的前期准备工作是非常关键的，也就是在具体的数据信息测试之前，相关的工作人员可以适当地选择出相关的实验对象，保证其个人隐私是没有泄露的。为了能够更进一步地避免在具体的隐私泄漏试验当中，出现因为外界因素而导致实验结果不准确的现象，我们应该提前对其进行网络测定范围的固定，而这汇总测量方式的范围也是有着一定公式计算的。

（1）

在公式（1）的计算当中，H是非常明显的一种攻击系数，其中的d表示的就是我们需要试验范围内的距离。通过详细的数据信息试验，我们就能够得到一个更为详细的测试数据信息范围，進而保证泛在网络数据隐私的整体性[3]。在实际的大数据完整性验证协议当中，我们还需要适当的创建相对完成的计算数值模型，保证预期标准能够与相应的测试范围在一定的区域内，让每一个试验步骤都能够满足基本的数值测定需求。一旦在具体的数据测试当中出现比较严重的误差，将会非常直接地影响到测试的整个环境，为了能够更进一步地提高泛在网络隐私大数据完整性验证算法设计分析，我们还应该对其展开更为详细的公式计算。

（2）

在搭建完成之后，网络隐私大数据的完整性也是需要周边环境影响的，保证各项装置能够处在一个相对稳定的运行状态下，避免因为外界因素而影响到最终的测试结果。

（二）测试过程及结果分析

在实际的泛在网络隐私大数据完整性验证算法的设计与测量当中，我们应该更加全面的保证试验的准确性，以及数据信息计算结果的可靠性。在后期的实验测试当中，我们还可以巧妙地与第三方网络进行联系，保证在测试当中的数据信息不会出现比较复杂的问题。我们也可以在测试模型当中添加实验测量数据中的数据信息包，在不同的时间范围内对其进行测试，进而能够得到更加准确的最终测量结果。除此之外，我们还可以根据实际的测量结果得到更加科学的数据结论。

四、泛在网络隐私大数据完整性验证算法设计分析

（一）确定单项验证主私钥数值

在现如今的泛在网络隐私大数据完整性验证算法设计研究与分析中，需要相关的工作技术人员更进一步的确定和了解，相对应的单相验证主私钥的实际数值。并且在该数值范围内首先对主钥和私钥展开更为详细的数据信息范围验证，通过第三方网络数据信息平台，对可以预知的泛在网络大数据完整验算展开更为详细的研究与分析，进而保证预设网络的发送请求的时候，能够得到合理的验证。在确定单项验证主私钥数值中，当数据信息到达一定的位置之后，相关的工作技术人员可以积极地使用云储存或者是云服务技术，更加准确的计算出泛在网络隐私大数据完整性的关联距离。具体的计算公式如下：

（3）

在这一公式的计算过程当中，每一个数值都有其特定的含义与价值。其中的A表示的就是在完整性验证关联距离的数值代表，x代表的就是归一测算值，一般在实际的泛在网络隐私大数据完整性测验当中，x都有其非常明确的数值代表。Y表示网络置换率，在具体的完整性验证关联距离计算当中，我们都会按照实际的数据信息进行合理的统计，保证在单項网络运输的前提条件下，能够更加正确地计算出主私钥实际的数值。

（4）

在对主私钥实际数值的计算过程当中，每一个数值都有其特殊的代表意义。W表示主私钥的实际数值，e表示在主私钥运行过程中传输动态数值的准确代表性存在，我们在计算的过程中也是随着e的变化展开。ω表示应变比值，通过这些不同的数据信息，我们能够计算出更加准确的数值信息。在得到实际主私钥数值之后，进而更好地设计相应的计算环境空间，为之后的泛在网络隐私大数据完整性验证算法设计工作奠定更加完善的前提条件[4]。

（二）安全重叠验证计算结构设计

根据实际的泛在网络隐私大数据完整性计算验证设计工作，相关的工作技术人员能够更加全面地保证大数据隐私的完整性，并且满足基本的数据信息验证需求。在完成对初始设定数值的范围之后，我们可以更进一步地将主私钥的数值设置成为网络大数据限制的主要目标，并保证其是在合理的泛在网络数据信息当中，为最终安全验证计算结构的整体提升，奠定更加良好的基础前提条件。具体的安全重叠验证标准我们可以参照表1。根据表1里面具体的数据信息，我们能够更加精准地对其中安全重叠延伸验证数据信息标准，有一个更加全面的了解与掌握，并保证数据设定的精准性以及稳定性。与此同时，我们在具体的泛在网络隐私数据当中，也能够按照相关的安全重叠延伸程序展开更为详细、科学的验证，在与现代互联网技术的融合过程当中，保证这项技术能够非常合理地完成基本的指令任务。

（三）创建安全循环描述完整性验证算法模型

通常情况下，泛在网络大数据隐私的日常管理工作当中，我们应该积极地创建安全循环描述完整性的验证算法模型。在详细的数据信息研究与计算的过程当中，应该时刻保护好网络数据信息的具体格式，最大限度上的保证网络应变结构的合理性。由于传统的泛在网络隐私大数据完整性验证算法比较单一，大多数都是将日常的数据信息添加在相应的数据结构处理当中，并且按照相应的方式适当的梳理，保证具体的验证平台能够在分离式的计算方式当中，将相关的数据信息划分成不同的组成部分，最大限度上的降低公式就计算中的数据信息时间以及误差。这种新型的创新安全循环描述完整性验证算法模型的形式，尽管能够很好地满足大数据完整性验算最终的预期测试目标，但是在实际的计算与应用过程当中，还是会出现很多细节性的问题，导致最终的数据计算测量结果出现了比较严重的偏差。就这种现象而言，大数据技术结构是按照相关的技术安全技能描述进行测量的，从根本上保证创建安全循环描述完整性验证算法模型，能够在不同验证目标中划分出不同的等级，保证每一个结构都能够拥有自己对应的目标，进而更好地完成不同的结构设定目标，对数据与信息的安全循环范围采取合理地划分方式。

（四）建立双线性验证矩阵

泛在网络隐私大数据完整性验算与分析方式主要是建立在双线性验证矩阵基础上的。当我们完成创建安全循环描述完整性验证算法模型之后，可以适当地建立出双线性验证矩阵。也就是在预设的网络范围内部，计算出更加详细的双线性描述指数，从根本上保证泛在网络隐私大数据的完整性。具体的双线性描述指数计算公式如下：

（5）

在这一公式的计算当中，我们也是通过各种变量，更加全面地掌握与了解相关的指数信息。其中的T表示双线性描述指数，也就是我们所需要计算出来的最终数值。其中μ指的是全范围网络数据信息当中需要验证的范围矩值，是需要我们在实际的计算中具体的测试与反复的实验得出来的数据信息。ρ是泛在对比值，能够非常明显的对比出双线性验证矩阵中存在的差距。通过以上各种数值的计算与验证，我们能够在最终的数据信息测量当中，得到一个相对完整的双线性描述指数，并将其视为最终的极限标准，保证双线性描述矩阵能够在具体的公式计算中，显现出其强大的作用力与影响力。

（五）无线传感器的安全数据融合

数据融合技术在现代社会的发展进程中，也随着人民群众生活水平的不断提升，而面临着全新的挑战。这也是在互联网技术的广泛应用背景下，泛在网络隐私大数据完整性计算中无线传感技术有很多种类型，如果对其中任意一个环节更改，都会造成最终的互联网技术不能够发挥出自身强大的作用与价值。所以，在对数据进行隐私保护的过程中，我们应该适当地增加对目标节点的关注，保证转入数据信息的完整与合理性。为了能够从根本上提升无线传感器的安全数据融合，我们也应该在完整性的大数据验证算法中，制定出更加完善的安全数据协议。

（六）隐私保护的动态完整性验证算法

在实际的互联网应用技术当中，无线传感器网络是一种比较常见的媒介，主要就是通过基站阶段和传感器节点相互沟通共同协作，进而是对人民群众的网络数据信息安全提供更加基本的保障。尤其是在对其进行系统模型管理的过程当中，相关的工作技术人员为了能够更进一步地保障，隐私保护的动态完整性验证算法，就应该适当的展开安全假设活动，避免出现任何不安全的可能性。在具体的数据信息算法当中，还需要对其系统展开更为详细的调整，在保证数据信息真实性的同时，更加全面的为网络隐私安全工作奠定技术的条件。由于互联网技术的隐私性能是比较完整的，我们需要根据相关的计算方式，寻找出更加准确的测样与验算方式，保证其中的每一个节点都能够合理的转化成另一种全新的数据信息，为最终泛在网络隐私的全方位保护提供更加有力的支撑与帮助。

五、结束语

综上所述，在时代的发展与进步过程中，人民群众的生产生活方式都发生了质的改变。尤其是在互联网技术的应用过程中，越来越多的人开始出现了个人隐私泄露等的问题，为了能够更全面地保证网络数据的隐私安全，我们也应该始终朝着更加新颖的方式前进。最主要的就是通过各种现代化的技术手段，以及详细的公式计算，从根本上为泛在网络隐私数据信息的合理运用，奠定更加良好的基础与前提条件，最终我们根据各项数据信息的研究结构，能够发现传统的大数据完整性和验证方法是存在一定弊端的，只有使用新型的技术方式才能够更好地增强其应用的灵活性。

作者单位：沈啸    苏州健雄职业技术学院

参  考  文  献

[1]刘裕，周毅，农颜清. 网络信息服务平台用户个人信息安全风险及其治理——基于117个APP隐私政策文本的内容分析[J]. 图书情报工作，2022（5）：33-43.

[2]袁文勇，李秀广，李瑞峰. 基于无双线性对的可信云数据完整性验证方案[J]. 计算机应用：1-9.

[3]吴颖，张磊.泛在网络隐私大数据完整性验证算法研究[J]. 信息与电脑（理论版），2022，34（02）：81-83.

[4]富瑶，李庆丹，张泽辉，等.支持隐私保护和公平支付的数据完整性验证方案[J].计算机研究与发展，2022（06）：1343-1355.