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EPMDA:an efficient privacy-preserving multi-dimensional data aggregation scheme for edge computing-based IoT system

The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications 2021年第6期28卷 26-35页

作者： Tao Yunting Kong Fanyu Yu Jia School of Software Shandong UniversityJinan 250101China College of Computer Science and Technology Qingdao UniversityQingdao 266071China

In order to perform multi-dimensional data aggregation operations efficiently in edge computing-based Internet of things(IoT) systems, a new efficient privacy-preserving multi-dimensional data aggregation(EPMDA) scheme is proposed in this paper. EPMDA scheme is characterized by employing the homomorphic Paillier encryption and SM9 signature algorithm. To improve the computation efficiency of the Paillier encryption operation, EPMDA scheme generates a pre-computed modular exponentiation table of each dimensional data, and the Paillier encryption operation can be implemented by using only several modular multiplications. For the multi-dimensional data, the scheme concatenates zeros between two adjacent dimensional data to avoid data overflow in the sum operation of ciphertexts. To enhance security, EPMDA scheme sets random number at the high address of the exponent. Moreover, the scheme utilizes SM9 signature scheme to guarantee device authentication and data integrity. The performance evaluation and comparison show that EPMDA scheme is more efficient than the existing multi-dimensional data aggregation schemes.

关键词： multi-dimensional data aggregation Paillier cryptosystem Internet of things(IoT) edge computing-based

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