[發明專利]面向工業物聯網的輕量級綠色安全數據融合模型建立方法有效
| 申請號: | 202110003231.8 | 申請日: | 2021-01-04 |
| 公開(公告)號: | CN112804685B | 公開(公告)日: | 2022-06-17 |
| 發明(設計)人: | 曾孟佳;黃旭;徐會彬 | 申請(專利權)人: | 湖州學院 |
| 主分類號: | H04W12/106 | 分類號: | H04W12/106;H04W40/08;H04W40/32 |
| 代理公司: | 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246 | 代理人: | 劉妮 |
| 地址: | 313000*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 面向 工業 聯網 輕量級 綠色 安全 數據 融合 模型 建立 方法 | ||
本發明公開了面向工業物聯網的輕量級綠色安全數據融合模型建立方法,包括如下步驟:S1:能量消耗模型建立;S2:工業物聯網系統時序劃分;S3:聚類;S4:最優簇數及簇頭確定;S5:模式碼生成減少冗余數據傳輸;S6:簇頭節點傳輸路徑確定;S7:數據完整性認證,在LEACH協議基礎上提出OISDF算法模型,在分簇前先將節點進行分類,以最均衡的網絡負擔來確定簇內節點個數完成集簇。引入模式碼概念,消除由于同類數據或者變化不大的數據而產生的冗余。利用最小路徑生成樹及密碼認證算法實現在能量消耗最小的情況下的數據的保密傳送,并且數據完整性可驗證。本發明執行效率較高,同等情況下的能量消耗也較其他算法要好,是一種輕量級、綠色、安全數據融合模型。
技術領域
本發明涉及工業物聯網技術領域,具體為面向工業物聯網的輕量級綠色安全數據融合模型建立方法。
背景技術
工業4.0,又稱未來制造業和第四次工業革命,是指為可持續生活生產和提供高度定制的產品和服務。由大量傳感器以及計算、通信、網絡和存儲技術構成的工業物聯網(IIOT),代表著工業4.0系統的核心子集。IIOT中的關鍵技術包括智能無線傳感器網絡(IWSNs)、網絡物理系統(CPS)、物聯網設備、互聯網上的邊緣服務器和云數據中心等??偟膩碚f,IIOT被認為能夠為現代經濟體生產和提供大規模的產品和服務定制,因此智能將被視為一個基本特征。數據融合技術是指利用計算機對按時序獲得的若干觀測信息,在一定準則下加以自動分析、綜合、傳輸,以完成所需的決策和評估任務而進行的信息處理技術。數據融合技術是WSN的重要支撐技術,避免了大量冗余信息的傳輸。工業物聯網具有節點數量巨大,信息冗余度高,能量有限,且以數據為中心的特點。研究表明,數據傳輸能耗一般占總能耗的70%。因此,對于能量十分有限的工業物聯網來說,減少數據傳輸量,均衡系統能耗負載是十分重要的。
數據融合技術能夠減少工業物聯網傳輸中的數據冗余,從而提高數據收集效率、增強信息準確率、減少數據的傳輸量,達到節省網絡能量的目的。因此,數據融合技術在工業物聯網中的應用十分關鍵,是工業物聯網實現節能的重要途徑之一。
工業物聯網中數據在融合過程中可能面臨的安全威脅包括:1)數據在融合時面臨的安全威脅:惡意節點發送的錯誤信息和虛假信息對整個融合結果的影響;2)融合數據在傳輸時面臨的安全威脅:針對路由的所有攻擊都可以看作是融合數據傳輸時面臨的安全威脅,如偽造、篡改攻擊等;3)網絡魯棒性面臨的安全威脅:數據融合在減少網絡通信量提高信息采集效率的同時,也極大地降低了網絡魯棒性。因此,工業物聯網的安全數據融合技術的主要目標是數據的機密性與可認證性。
目前,數據融合安全方案大致分為兩類:基于數據保密性和基于數據完整性的數據融合?;跀祿C苄缘臄祿诤鲜侵钙胀ü濣c上傳的數據及融合節點上傳的融合結果在傳輸過程中保密,攻擊者無法通過竊聽或捕獲節點的方式發起攻擊?;跀祿暾缘臄祿诤鲜侵阜乐箰阂夤濣c捕獲網內節點對其數據進行偽造或篡改,確保得到準確、完整的數據信息。研究者們在安全數據融合方面做了很多努力?,F有文獻的橢圓曲線密碼算法允許對傳輸的密文進行N次加法操作和1次乘法操作,做到了數據的機密傳輸,但缺點是無法檢測融合結果的完整性;現有文獻中的安全數據融合機制采用同態加密的數字簽名不僅可以保證數據保密,而且實現了融合結果完整性的可檢查性,但加密和簽名操作均需使用基于橢圓曲線密碼的非對稱密鑰,加解密開銷較大;CDA算法采用數據隱藏思想,數據融合節點無需知道融合數據的明文信息,但該算法只適用于端對端傳輸場景?,F有文獻提出的SIA協議利用Merkle-hash樹無法偽造的特點,能夠有效保障數據的完整性、新鮮性以及可認證性,但隨著數據可靠性要求升高使需要進行的交互次數增多,能量消耗也變得不可控。現有文獻提出的WDA協議引入“第三方”節點,對融合節點的融合行為進行監控,算法在安全性、抗攻擊性、適用性方面都有較好表現,但引入了額外的監督節點,使傳輸能耗增加,且加大了數據泄露的可能性和攻擊威脅。
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