[發明專利]一種基于加密模糊關鍵字的機會網絡路由方法及系統

有效

• 申請號: 201310153333.3
• 申請日: 2013-04-27
• 公開（公告）號: CN103297962A
• 公開（公告）日: 2013-09-11
• 發明（設計）人: 王飛;吳琳;徐勇軍;安竹林;黃晁
• 申請（專利權）人: 中國科學院計算技術研究所;寧波中科集成電路設計中心有限公司
• 主分類號: H04W12/02
• 分類號: H04W12/02;H04W40/04;H04W40/24;H04W84/18
• 代理公司: 北京律誠同業知識產權代理有限公司 11006
• 代理人: 祁建國;梁揮

1.一種基于加密模糊關鍵字的機會網絡路由方法，其特征在于，包括：

步驟1，訂閱節點將機會網絡內容的訂閱興趣關鍵字集提交給可信第三方，由所述可信第三方首先計算所述訂閱興趣關鍵字集中每個興趣關鍵字對應的模糊集，再根據所述模糊集計算得到陷門集，并將該陷門集返回給訂閱節點；

步驟2，所述訂閱節點將所述陷門集作為消息的路由信息，利用所述路由信息和所述訂閱節點的身份標識組成訂閱興趣包，，然后將所述訂閱興趣包與相似度發送給與其連接的所有轉發節點；

步驟3，發布節點根據其發布內容提取的發布興趣關鍵字集利用所述可信第三方，根據可搜索加密關鍵字算法計算所述發布興趣關鍵字集中每個興趣關鍵字對應的搜索關鍵字集合，并將所述搜索關鍵字集合作為發布內容的控制信息，利用所述控制信息以及加密的發布內容組成發布內容包，并將所述發布內容包發送給與其連接的所有轉發節點；

步驟4，所述轉發節點接收所述訂閱興趣包后，將其路由信息作為頭部，其身份標識作為尾部，組建路由表，并依據所述路由表進行路由決策；

所述轉發節點將其接收的所述發布內容包的控制信息，以及所述路由表中的路由信息的頭部，根據可搜索加密關鍵字算法進行可搜索加密關鍵字的搜索計算，進而通過相似度匹配算法計算發布內容包控制信息和陷門集之間的相似度，然后根據所述計算結果進行路由決策。

2.如權利要求1所述的基于加密模糊關鍵字的機會網絡路由方法，其特征在于，所述步驟1包括：

步驟11，在所述機會網絡部署的初始化階段，確定該機會網絡中涉及的所有合法關鍵字組成詞典；

步驟12，針對該所有合法關鍵字組成詞典中的每個合法關鍵字通過Wildcard-based?Fuzzy?Set?Construction計算初級模糊集，然后通過詞典過濾處理，獲得模糊集。

步驟13，針對所述模糊集中的每個模糊關鍵字計算其陷門，形成針對每個模糊關鍵字的陷門集。

3.如權利要求1所述的基于加密模糊關鍵字的機會網絡路由方法，其特征在于，所述步驟1中的訂閱興趣關鍵字集是動態變化的，訂閱節點根據訂閱者的興趣變化而定期改變機會網絡內容的訂閱興趣關鍵字集。

4.如權利要求1所述的基于加密模糊關鍵字的機會網絡路由方法，其特征在于，所述步驟4中的路由表是動態變化的，多個轉發者之間通過進行路由信息的交換動態更新所述路由表。

5.一種基于加密模糊關鍵字的機會網絡路由系統，其特征在于，包括：

興趣處理模塊，訂閱節點將機會網絡內容的訂閱興趣關鍵字集提交給可信第三方，由所述可信第三方首先計算所述訂閱興趣關鍵字集中每個興趣關鍵字對應的模糊集，再根據所述模糊集計算得到陷門集，并將該陷門集返回給訂閱節點；

訂閱處理模塊，所述訂閱節點將所述陷門集作為消息的路由信息，利用所述路由信息和所述訂閱節點的身份標識組成訂閱興趣包，然后將所述訂閱興趣包與相似度發送給與其連接的所有轉發節點；

發布處理模塊，發布節點根據其發布內容提取的發布興趣關鍵字集利用可信第三方，根據可搜索加密關鍵字算法計算所述發布興趣關鍵字集中每個興趣關鍵字對應的搜索關鍵字集合，并將所述搜索關鍵字集合作為發布內容的控制信息，利用所述控制信息以及加密的發布內容組成發布內容包，并將所述發布內容包發送給與其連接的所有轉發節點；

路由處理模塊，所述轉發節點接收所述訂閱興趣包后，將其路由信息作為頭部，其身份標識作為尾部，組建路由表并依據所述路由表進行路由決策；

所述轉發節點將其接收的所述發布內容包的控制信息，以及所述路由表中的路由信息的頭部，根據可搜索加密關鍵字算法進行可搜索加密關鍵字的搜索計算，進而通過相似度匹配算法計算發布內容包控制信息和陷門集之間的相似度，然后根據所述計算結果進行路由決策。

6.如權利要求5所述的基于加密模糊關鍵字的機會網絡路由系統，其特征在于，所述興趣處理模塊包括：

初始處理模塊，在所述機會網絡部署的初始化階段，確定該機會網絡中涉及的所有合法關鍵字組成詞典；

模糊處理模塊，針對該所有合法關鍵字組成詞典中的每個合法關鍵字通過Wildcard-based?Fuzzy?Set?Construction計算初級模糊集，然后通過詞典過濾處理，獲得模糊集。

陷門集獲得模塊，針對所述模糊集中的每個模糊關鍵字計算其陷門，形成針對每個模糊關鍵字的陷門集。