[發明專利]一種基于邊緣計算的物聯網終端安全接入方法及系統

有效

• 申請號: 201710957108.3
• 申請日: 2017-10-16
• 公開（公告）號: CN107770263B
• 公開（公告）日: 2019-12-10
• 發明（設計）人: 陳松林;文紅;謝非佚;陳宜;陳潔
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;H04L29/06;H04W12/06;H04W12/08;H04B17/391
• 代理公司: 51260 成都巾幗知識產權代理有限公司
• 代理人: 邢偉

本發明公開了一種基于邊緣計算的物聯網終端安全接入方法及系統，所述方法包括:邊緣計算設備分別對每一個合法感知設備進行射頻輻射信號采集，得到采集結果；邊緣計算設備對每個合法設備信號進行預處理，剔除離群點，然后對每一次采集信號進行數據歸一化；邊緣計算設備利用歸一化后的數據進行特征生成，提取特征向量生成特征數據集,并將特征向量集傳輸到云端服務器；云端服務器選擇分類算法生成數據模型，根據特征數據集對數據模型進行訓練，得到決策模型傳輸給邊緣計算設備。本發明在邊緣計算側進行數據處理和接入判斷，適用于資源受限的物聯網設備互聯場景，具有計算復雜度低、認證準確率高的優勢。

技術領域

本發明涉及無線終端的安全接入，尤其是基于邊緣計算的物聯網終端安全接入方法及系統。

背景技術

在未來無線通信系統中，智能設備涌入到無線網絡中的數量將會成指數倍增長。無論是智慧城市，智能家居，智能物流，遠程醫療，工業4.0、智能電網、智能傳輸，都將迎來萬物互聯的時代。根據CISCO公司的預測，到2020年，將有260億物聯網設備接入互聯網[1]。這么多無線傳感器的接入，必將帶來一系列的安全問題，比如，海量采集數據的安全傳輸、安全接入認證、訪問控制管理、設備數據隱私保護、存儲安全等，采用傳統云計算的云端系統不能滿足實時控制、網絡流量負荷重、網絡不穩定、控制不可靠、安全與隱私保護無法得到保障等。

將邊緣計算作為物聯網(IoT)設備與遠端云設備的橋梁，為IoT設備提供邊緣智能服務，滿足行業數字化在敏捷聯接，實時業務，數據優化，應用智能，安全與隱私保護等方面的關鍵需求；邊緣計算與云計算服務不同，其與接入終端的距離非常近，而且通常邊緣端與終端設備只有一跳的距離，這就為采用物理特性進行安全保護提供了條件。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于邊緣計算的物聯網終端安全接入方法及系統，對合法感知設備的射頻輻射信號進行采集，并對采集到的信號進行預處理、變換和特征提取，形成特征數據集，根據特征數據集對不同分類算法建立的模型進行訓練，得到決策模型，傳輸給邊緣計算設備，在邊緣計算側進行數據處理和接入判斷，適用于資源受限的物聯網設備互聯場景，具有計算復雜度低、認證準確率高的優勢。

本發明的目的是通過以下技術方案來實現的：一種基于邊緣計算的物聯網終端安全接入方法，包括以下步驟：

S1.邊緣計算設備分別對每一個合法感知設備進行射頻輻射信號采集，得到采集結果，其中，對第i個合法感知設備進行采集得到的結果為X_i^T＝(x^＜1＞T_i,x^＜2＞T_i,x^＜3＞T_i,....,x^＜l＞T_i)，該結果即第i個合法感知設備發出的射頻輻射信號數據集，l＝(1,2,...,h)，h表示采集得到信號樣本個數；

S2.邊緣計算設備對每一個合法感知設備發出的射頻信號數據集進行預處理和數據變換：對第i個合法感知設備發出的射頻輻射信號數據集進行預處理，剔除數據集中的離群點，得到數據集并對數據集中的每一個信號樣本特征進行數據歸一化；

S3.對于每一個合法感知設備，邊緣計算設備利用數據集中各個信號樣本特征歸一化后的數據進行特征生成，提取特征向量生成該合法感知設備所對應的特征向量集并將提取得到的特征向量集傳輸到云端服務器；

S4.云端服務器選擇分類算法生成數據模型，并根據各合法感知設備對應的特征數據集T對數據模型進行訓練，當訓練得到的模型達到目標正確識別率時，將其作為決策模型進行輸出，并傳輸給邊緣計算設備。

其中，所述步驟S1中，對每一個合法感知設備的射頻輻射信號采集包括以下子步驟：

S101.合法感知設備發送射頻輻射信號；