吉林大学学报(工学版) ›› 2022, Vol. 52 ›› Issue (7): 1657-1665.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20210112

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低能耗支持完整性验证的数据融合隐私保护方法

王军1,2(),徐彦惠1,2,李莉1,2()   

  1. 1.沈阳化工大学 计算机科学与技术学院,沈阳 110142
    2.沈阳化工大学 辽宁省化工过程工业智能化技术重点实验室,沈阳 110142
  • 收稿日期:2021-02-04 出版日期:2022-07-01 发布日期:2022-08-08
  • 通讯作者: 李莉 E-mail:wj_software@hotmail.com;1074470209@qq.com
  • 作者简介:王军(1978-),男,教授.博士.研究方向:工业无线网络,网络软件进化.E-mai:wj_software@hotmail.com
  • 基金资助:
    辽宁省高校创新人才支持计划项目(LR2018057);辽宁省“百千万人才工程”项目(辽人社[2019]45号);辽宁省自然科学基金项目(2019-ZD-0068);辽宁省教育厅项目(XXLJ2019010)

Data fusion privacy protection method with low energy consumption and integrity verification

Jun WANG1,2(),Yan-hui XU1,2,Li LI1,2()   

  1. 1.College of Computer Science and Technology,Shenyang University of Chemical Technology,Shenyang 110142,China
    2.Key Laboratory of Industrial Intelligence Technology on Chemical Process,Shenyang University of Chemical Technology,Shenyang 110142,China
  • Received:2021-02-04 Online:2022-07-01 Published:2022-08-08
  • Contact: Li LI E-mail:wj_software@hotmail.com;1074470209@qq.com

摘要:

针对无线传感器网络中数据完整性和隐私保护难以同时兼顾的问题,提出一种低能耗支持完整性验证的数据融合隐私保护方法PPMLEC。PPMLEC将节点的ID号用节点的簇号与节点号组合的方式表示,将ID号隐性传输,同时利用哈希函数计算扰动值,对节点采集的数据进行扰动,提高数据的安全性,通过构造两棵融合树在基站进行完整性验证。实验结果表明:在没有能增加网络能耗的前提下,PPMLEC在通信量方面比现有的基于分布式认证的完整性保护方法降低了约4.7%,比DCSA方法降低了约9.5%。

关键词: 计算机应用, 无线传感器网络, ID传输, 完整性验证, 隐私保护, 数据扰动, 数据融合

Abstract:

Aiming at the problem that data integrity and privacy protection are difficult to take into account at the same time in wireless sensor networks, a data fusion privacy protection method PPMLEC with low energy consumption and integrity verification is proposed. PPMLEC expresses the ID number of a node by the combination of cluster number and node number, transmits the ID number implicitly, calculates the disturbance value by hash function, disturbs the data collected by the node, and improves the security of the data, and verifies the integrity at the base station by constructing two fusion trees. Experimental results show that, on the premise of not increasing network energy consumption, PPMLEC reduces the traffic by about 4.7% compared with the existing integrity protection scheme based on distributed authentication and by about 9.5% compared with DCSA scheme.

Key words: computer application, wireless sensor network, ID transmission, integrity verification, privacy protection, data disturbance, data fusion

中图分类号: 

  • TP393

图1

ID表示方式"

表1

ID号表示方式"

IDID'(簇号+节点号)
10001 0111
20110 0111
30011 0111
40001 0001
50001 0010
60001 0100
70010 0001
80100 0111
90010 0010
100011 0001
110011 0010
120011 0100
130100 0001
140100 0010
150100 0100

图2

簇内融合"

图3

簇间融合"

图4

网络拓扑图"

图5

通信代价对比"

图6

带宽能耗对比"

图7

存储能耗对比"

1 于斌斌,武欣雨,初剑峰,等.基于群密钥协商的无线传感器网络签名协议[J]. 吉林大学学报:工学版, 2017,47(3):924-929.
Yu Bin-bin, Wu Xin-yu, Chu Jian-feng, et al. Wireless sensor network signature protocol based on group key agreement[J]. Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition), 2017, 47(3):924-929.
2 范时平,何超杰. 基于NARX神经网络的分簇数据融合算法[J]. 计算机工程与设, 2018, 39(4): 938-942.
Fan Shi-ping, He Chao-jie. Clustering data fusion algorithm based on NARX neural network [J]. Computer Engineering and Design, 2018, 39(4): 938-942.
3 许建,杨庚,陈正宇,等. WSN数据融合中的隐私保护技术研究[J]. 计算机工程, 2012, 38(15): 134-138.
Xu Jian, Yang Geng, Chen Zheng-yu, et al. Research on privacy protection technology in WSN data fusion[J]. Computer Engineering, 2012, 38(15): 134-138.
4 Gao F, Zhu W. A dual-head cluster based secure aggregation scheme for sensor networks[C]∥Proceedings of the International Conference on Network and Parallel Computing, Shanghai, China, 2008: 103-110.
5 杨文文,马春光,黄予洛. 基于分布式认证的完整性保护数据融合方法[J].计算机应用, 2014, 34(3): 714-719, 732.
Yang Wen-wen, Ma Chun-guang, Huang Yu-luo. Integrity protection data fusion scheme based on distributed authentication[J]. Computer Applications, 2014, 34(3): 714-719, 732.
6 He Wen-bo, Nguyen Hoang, Liu Xue, et al. PDA:privacy- preserving data aggregation in wireless sensor networks[C]∥Proceedings of 26th IEEE International Conference on Computer Communications(INFOCOMM), Anchorage, USA, 2007: 2045-2053.
7 He Wen-bo, Nguyen Hoang, Liu Xue, et al. iPDA:an integrity-protecting private data aggregation scheme for wireless sensor networks[C]∥Proceedings of IEEE Military Communications Conference, San Diego, USA, 2008: 1-7.
8 丁晓娇. 可保护数据隐私性和完整性的安全数据融合算法研究[D]. 开封: 河南大学计算机科学与技术学院, 2015.
Ding Xiao-jiao. Research on secure data fusion algorithm that protects data privacy and integrity[D]. Kaifeng: School of Computer Science and Technology, Henan University, 2015.
9 贾宗璞,王冠琼,彭维平,等.基于复数域的高效完整性保护数据融合算法[J]. 计算机应用与软件, 2017, 34(4): 70-74, 148.
Jia Zong-pu, Wang Guan-qiong, Peng Wei-ping, et al. High efficiency integrity protection data fusion algorithm based on complex domain[J]. Computer Applications and Software, 2017, 34(4): 70-74, 148.
10 李敏. 无线传感器网络数据融合完整性认证机制[D].大连:大连理工大学计算机科学与技术学院,2013.
Li Min. Authentication mechanism of data fusion integrity in wireless sensor networks[D]. Dalian: School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology, 2013.
11 梁学利. 无线传感器网络中数据融合隐私保护方法研究[D]. 杭州: 浙江工业大学计算机科学与技术学院, 2015.
Liang Xue-li. Research on privacy protection method of data fusion in wireless sensor networks[D]. Hangzhou: College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, 2015.
12 鄂旭,杨明婧,励建荣,等. 能量均衡的数据融合隐私保护算法研究[J].计算机工程, 2016, 42(4): 126-130.
Xu E, Yang Ming-jing, Li Jian-rong, et al. Research on data fusion privacy protection algorithm for energy balance [J]. Computer Engineering, 2016, 42(4): 126-130.
13 邵莉莉. 无线传感器网络中基于同态加密的安全数据融合技术研究[D]. 合肥: 安徽大学计算机科学与技术学院,2017.
Shao Li-li. Research on secure data fusion technology based on homomorphic encryption in wireless sensor networks[D]. Hefei: School of Computer Science and Technology, Anhui University, 2017.
14 李伟. 面向完整性检测的WSN数据融合隐私保护算法研究[D]. 南京: 南京邮电大学计算机科学与技术学院, 2014.
Li Wei. Research on privacy protection algorithm of wsn data fusion for integrity detection[D]. Nanjing: School of Computer Science and Technology, Nanjing University of Posts and Telecommunications, 2014.
15 赵小敏,梁学利,蒋双双,等.安全的WSN数据融合隐私保护方法设计[J]. 通信学报,2014,35(11):154-161.
Zhao Xiao-min, Liang Xue-li, Jiang Shuang-shuang, et al. Design of a secure PRIVACY protection scheme for WSN data fusion [J]. Communications, 2014, 35(11): 154-161.
16 吉佳,温巧燕,张华. 无线传感器网络中基于分簇的数据聚合机制[J]. 传感器与微系统,2015,34(1):17-20.
Ji jia, Wen Qiao-yan, Zhang Hua. Clustering based data aggregation mechanism in wireless sensor networks[J]. Sensors and Microsystems, 2015, 34(1): 17-20.
17 于斌斌,胡亮,迟令.可抵抗内外部攻击的无线传感器网络数字签名方案[J]. 吉林大学学报: 工学版, 2019, 49(5):1676-1681.
Yu Bin-bin, Hu Liang, Chi Ling. A digital signature scheme for wireless sensor networks resisting internal and external attacks[J]. Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition), 2019, 49(5): 1676-1681.
[1] 周丰丰,张亦弛. 基于稀疏自编码器的无监督特征工程算法BioSAE[J]. 吉林大学学报(工学版), 2022, 52(7): 1645-1656.
[2] 国强,崔玉强,王勇. 无线传感器网络中基于动态簇的节点调度算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2022, 52(6): 1466-1476.
[3] 康耀龙,冯丽露,张景安,陈富. 基于谱聚类的高维类别属性数据流离群点挖掘算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2022, 52(6): 1422-1427.
[4] 王文军,余银峰. 考虑数据稀疏的知识图谱缺失连接自动补全算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2022, 52(6): 1428-1433.
[5] 陈雪云,贝学宇,姚渠,金鑫. 基于G⁃UNet的多场景行人精确分割与检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2022, 52(4): 925-933.
[6] 方世敏. 基于频繁模式树的多来源数据选择性集成算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2022, 52(4): 885-890.
[7] 李大湘,陈梦思,刘颖. 基于STA⁃LSTM的自发微表情识别算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2022, 52(4): 897-909.
[8] 刘铭,杨雨航,邹松霖,肖志成,张永刚. 增强边缘检测图像算法在多书识别中的应用[J]. 吉林大学学报(工学版), 2022, 52(4): 891-896.
[9] 魏晓辉,苗艳微,王兴旺. Rhombus sketch:自适应和准确的流数据sketch[J]. 吉林大学学报(工学版), 2022, 52(4): 874-884.
[10] 王雪,李占山,吕颖达. 基于多尺度感知和语义适配的医学图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2022, 52(3): 640-647.
[11] 欧阳继红,郭泽琪,刘思光. 糖尿病视网膜病变分期双分支混合注意力决策网络[J]. 吉林大学学报(工学版), 2022, 52(3): 648-656.
[12] 毛琳,任凤至,杨大伟,张汝波. 双向特征金字塔全景分割网络[J]. 吉林大学学报(工学版), 2022, 52(3): 657-665.
[13] 王学智,李清亮,李文辉. 融合迁移学习的土壤湿度预测时空模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2022, 52(3): 675-683.
[14] 康苏明,张叶娥. 基于Hadoop的跨社交网络局部时序链路预测算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2022, 52(3): 626-632.
[15] 曲优,李文辉. 基于锚框变换的单阶段旋转目标检测方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2022, 52(1): 162-173.
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