基于边缘计算的非结构化大数据动态安全存储算法

针对非结构化大数据边缘安全性较差,存储效果受限的问题,提出基于边缘计算的非结构化大数据动态安全存储算法。有效分析和识别非结构化大数据,利用构建的数据敏感级别识别模型确立非结构化大数据敏感度等级并加密。基于边缘计算及云计算,建立云边协同架构,利用该架构编写的分布式压缩感知-同时正交匹配追踪(DCS-SOMP:Distributed Compressed Sensing-Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit)算法对加密数据进行压缩采集,以此降低数据存储量,最终将非结构化加密数据上传至云边协同框架各个边缘,实现非结构化大数据动态安全存储。经存储量、元数据占比、加密耗时和带宽消耗测试实验,结果表明该算法鲁棒性较高,能保证实际应用性。