CN103298022A - 一种基于能量监测的无线传感器信任评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施方式提出一种基于能量监测的无线传感器信任评估方法。包括：采集无线传感器电源的电压信息，将采集到的无线传感器电源的电压信息发送到数据处理与监测中心；数据处理与监测中心根据无线传感器电源的电压信息计算预定时间内无线传感器实际能耗信息，并计算该预定时间内无线传感器理论能耗信息，再计算实际能耗信息与理论能耗信息之间的余弦相似度，并根据该余弦相似度计算结果判断无线传感器的安全状态；对于非安全状态的无线传感器，利用区间跃变方式计算入侵时间。本发明使用监测的无线传感器能耗信息进行无线传感器的信任评估，提高了物联网传感层中的无线传感器的安全监测水平。

Description

一种基于能量监测的无线传感器信任评估方法

技术领域

本发明属于网络安全领域，特别是一种基于能量监测的无线传感器信任评估方法。

背景技术

物联网（The Internet of Things）是新一代信息技术的重要组成部分。顾名思义，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、泛在网络的融合应用，被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。

物联网传感层中无线传感器可以用于铁路、公路、航道、隧道、气象监测、水电系统、管道、仓储及战场等当中，实现物体与现存的互联网间的融合。当前物联网应用日益多样化，相应的安全策略需要有更好的统一解决方案。无线传感器不仅面临外部的安全威胁，同时面临着内部节点被俘获后产生的内部攻击。传统的密码安全策略主要用于抵抗节点面临的外部攻击，还有一些节点安全认证方法以及信任评估方案用于网络安全当中。但是这些方案的处理过程都建立在消耗节点自身能量的基础上，对于野外作业的无线无线传感器，节点能量往往得不到及时补充，这很大程度上影响到节点的工作寿命。

针对传感器能量及其监测，美国罗格斯新泽西州立大学的Goel和Imielinski提出了无线无线传感器能量监测的方法，用一种基于监测的预测模块来解决能量效率监测。所提出的该模块主要功能是通过监测无线网络中传感器节点的能量情况，从而使得在节点具有相似任务的情况下，由能量较高的节点来完成任务，这样避免了能量低的节点因过早的能量耗尽而影响到整个无线传感网络的服务时间。

在国内，上海理工大学的艾春丽等人对无线传感网中节点剩余能量的检测方法进行了研究分析，给出了两种能量检测方法：一种方法是基于软件，靠读取最大接收能量指示的值判断节点能量消耗的情况；另一种方法是基于硬件，利用AD采集本地电源供电电压信息，判断节点电量消耗情况。针对传感器的信任评估，吉林大学的包铁等人，法国巴黎大学的Delaet S等人以及美国普渡大学可信计算系统实验室的Krasniewski MD等人对无线传感器的信任评估进行了较深入的研究，他们主要采用不同的信任值量化方法来对传感器进行信任评估。他们提出的这些信任评估方法的计算都是建立在传感器自身能量的基础上。并且当节点受到敌手攻击并被控制后，节点所存储的秘密就会暴露，敌手掌握了节点密钥，对于一些基于认证的安全方法并不能及时发现节点密钥的泄露，这可能对整个传感网络的安全构成威胁。

目前，随着物联网的提出和发展，物联网传感层的安全问题已经成为阻碍物联网进一步发展的障碍之一。而本发明通过传感器的能量监测，能够有效地对传感器的状态进行有效的监测和分析，以判断传感器的安全状态，为物联网传感层中的传感器安全信任评估提供了保证，为无线传感网提供很好的安全保证，进而为我国物联网的发展做出贡献。

发明内容

本发明实施方式提出一种基于能量监测的无线传感器信任评估方法，以提高物联网传感层中的无线传感器的安全监测水平。

本发明实施方式的技术方案如下：

一种基于能量监测的无线传感器信任评估方法，该方法包括：

采集无线传感器电源的电压信息，将采集到的无线传感器电源的电压信息发送到数据处理与监测中心；

数据处理与监测中心根据无线传感器电源的电压信息计算预定时间内无线传感器实际能耗信息，并计算该预定时间内无线传感器理论能耗信息，再计算该预定时间内无线传感器实际能耗信息与该预定时间内无线传感器理论能耗信息的余弦相似度，并根据该余弦相似度计算结果判断无线传感器的安全状态。

对于非安全状态的无线传感器，利用区间跃变方式计算入侵时间。

优选地，所述数据处理与监测中心根据无线传感器电源的电压信息计算预定时间内无线传感器实际能耗信息，并计算该预定时间内无线传感器理论能耗信息，再计算该预定时间内无线传感器实际能耗信息与该预定时间内无线传感器理论能耗信息的余弦相似度，具体包括：

数据处理与监测中心通过阶段性接收到的无线传感器电源的电压信息，通过计算获得预定时间t_packet内无线传感器的实际能耗信息W_n(t)，其中t为时间变量；

数据处理与监测中心根据任务事件计算该预定时间t_packet内无线传感器的理论能耗功率W_s(t)；

将W_n(t)和W_s(t)以相同的时间间隔取样N次，分别得到向量W_n=(W_nT₁,W_nT₂,LW_nT_N)和W_s=(W_sT₁,W_sT₂,LW_sT_N)，计算向量W_n和W_s之间的余弦相似度cosine(W_n,W_s)：

其中W_nT_i和W_sT_i分别为向量W_n和W_s中的第i项元素。

优选地，所述根据该余弦相似度计算结果判断无线传感器的安全状态包括：

设定两个阈值，分别为Δρ₁和Δρ₂，划分出三个区间分别为：(0,1-Δρ₁-Δρ₂]；(1-Δρ₁-Δρ₂,1-Δρ₁]；(1-Δρ₁,1)；

当W_n和W_s的余弦相似度cosine(W_n,W_s)∈(1-Δρ₁,1)时，判定无线传感器处于安全状态；

当W_n和W_s的余弦相似度cosine(W_n,W_s)∈(0,1-Δρ₁-Δρ₂]时，判定无线传感器处于非安全状态；

当W_n和W_s的余弦相似度cosine(W_n,W_s)∈(1-Δρ₁-Δρ₂,1-Δρ₁)时，进一步计算t_packet时间内无线传感器的实际总能耗E_n和理论总能耗E_s，分别为： $E_n={\∫}_{t_0}^{t_0+t_{\mathrm{packet}}}{W}_n\left(t\right)\mathrm{dt},$ $E_s={\∫}_{t_0}^{t_0+t_{\mathrm{packet}}}{W}_s\left(t\right)\mathrm{dt};$ E_n和E_s的差值ΔE为：

假定无线传感器执行一个最小周期内的单个最小能耗任务所消耗的总能量为E'_min，当E'_min≤|ΔE|时，判定无线传感器处于非安全状态；当E'_min>|ΔE|时，判定无线传感器处于暂时安全状态。

优选地，所述对于非安全状态的无线传感器，利用区间跃变方式计算入侵时间包括：

计算无线传感器的实际能耗功率和理论能耗功率，并计算该实际能耗功率和理论能耗功率的差取绝对值；

将该差取绝对值与无线传感器执行单个任务最小能耗功率W'_min进行比较，得出无线传感器的入侵时间。

优选地，所述采集无线传感器电源的电压信息，将采集到的无线传感器电源的电压信息发送到数据处理与监测中心包括：

采集无线传感器电源的电压信息，将采集到的无线传感器电源的电压信息发送到无线传感器周边的基站，并由该基站将无线传感器电源的电压信息发送到数据处理与监测中心。

从上述技术方案可以看出，在本发明实施方式中，采集无线传感器电源的电压信息，将采集到的无线传感器电源的电压信息发送到数据处理与监测中心；数据处理与监测中心根据无线传感器电源的电压信息计算预定时间内无线传感器实际能耗信息，并计算该预定时间内无线传感器理论能耗信息，再计算该预定时间内无线传感器实际能耗信息与该预定时间内无线传感器理论能耗信息的余弦相似度，并根据该余弦相似度计算结果判断无线传感器的安全状态；对于非安全状态的无线传感器，利用区间跃变方式计算入侵时间。

由此可见，本发明具使用监测的无线传感器能耗信息进行无线传感器的信任评估，提高了物联网传感层中的无线传感器的安全监测水平。

而且，本发明将采集到的能耗信息返回给数据处理与监测中心进行处理，节省了无线传感器的能耗。

本发明还具有如下优点：

（1）本发明对无线传感器的安全评估准确率高。

（2）本发明计算开销小、简单、实用性强。

（3）本发明可以适用于物联网下功能各种各样的传感器，应用广泛。

附图说明

图1为根据本发明基于能量监测的无线传感器信任评估方法流程图。

图2是本发明的射频收发芯片示意图。

图3是本发明的无线传感器信任评估模型图。

图4是本发明的无线传感器信任评估流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。

本发明把对无线传感器准确的安全性评估、优化无线传感器安全评估能耗以及非安全无线传感器遭遇入侵估测作为目标，提供一种基于能量监测的传感器信任评估方法。

本发明通过能量监测机制获取无线传感器能耗信息，与理论能耗情况进行余弦相似度方法计算，进而根据相似度来判断无线传感器所处的安全状态，对于非安全节点通过区间跃变方法估算遭遇入侵时间，从而能够有效监测无线传感器的安全状态，并估算遭遇入侵攻击的时间。

图1为根据本发明基于能量监测的无线传感器信任评估方法流程图。

如图1所示，该方法包括：

步骤101：采集无线传感器电源的电压信息，将采集到的无线传感器电源的电压信息发送到数据处理与监测中心。

步骤102：数据处理与监测中心根据无线传感器电源的电压信息计算预定时间内无线传感器实际能耗信息，并计算该预定时间内无线传感器理论能耗信息，再计算该预定时间内无线传感器实际能耗信息与该预定时间内无线传感器理论能耗信息的余弦相似度，并根据该余弦相似度计算结果判断无线传感器的安全状态。

步骤103：对于非安全状态的无线传感器，利用区间跃变方式计算入侵时间。

在一个实施方式中：

数据处理与监测中心通过阶段性接收到的无线传感器电源的电压信息，通过计算获得预定时间t_packet内无线传感器的实际能耗信息W_n(t)，其中t为时间变量；

数据处理与监测中心根据任务事件计算该预定时间t_packet内无线传感器的理论能耗功率W_s(t)；

将W_n(t)和W_s(t)以相同的时间间隔取样N次，分别得到向量W_n=(W_nT₁,W_nT₂,…W_nT_N)和W_s=(W_sT₁,W_sT₂,…W_sT_N)，计算向量W_n和W_s之间的余弦相似度cosine(W_n,W_s)：

其中W_nT_i和W_sT_i分别为向量W_n和W_s中的第i项元素。

在一个实施方式中：

所述根据该余弦相似度计算结果判断无线传感器的安全状态包括：

设定两个阈值，分别为Δρ₁和Δρ₂，划分出三个区间分别为：(0,1-Δρ₁-Δρ₂]；(1-Δρ₁-Δρ₂,1-Δρ₁]；(1-Δρ₁,1)；

当W_n和W_s的余弦相似度cosine(W_n,W_s)∈(1-Δρ₁,1)时，判定无线传感器处于安全状态；

当W_n和W_s的余弦相似度cosine(W_n,W_s)∈(0,1-Δρ₁-Δρ₂]时，判定无线传感器处于非安全状态；

当W_n和W_s的余弦相似度cosine(W_n,W_s)∈(1-Δρ₁-Δρ₂,1-Δρ₁)时，进一步计算t_packet时间内无线传感器的实际总能耗E_n和理论总能耗E_s，分别为： $E_n={\∫}_{t_0}^{t_0+t_{\mathrm{packet}}}{W}_n\left(t\right)\mathrm{dt},$ $E_s={\∫}_{t_0}^{t_0+t_{\mathrm{packet}}}{W}_s\left(t\right)\mathrm{dt};$ E_n和E_s的差值ΔE为：

假定无线传感器执行一个最小周期内的单个最小能耗任务所消耗的总能量为E'_min，当E'_min≤|ΔE|时，判定无线传感器处于非安全状态；当E'_min>|ΔE|时，判定无线传感器处于暂时安全状态。

在一个实施方式中：

所述对于非安全状态的无线传感器，利用区间跃变方式计算入侵时间包括：

计算无线传感器的实际能耗功率和理论能耗功率，并计算该实际能耗功率和理论能耗功率的差取绝对值；

将该差取绝对值与无线传感器执行单个任务最小能耗功率W'_min进行比较，得出无线传感器的入侵时间。

在一个实施方式中：

所述采集无线传感器电源的电压信息，将采集到的无线传感器电源的电压信息发送到数据处理与监测中心包括：

采集无线传感器电源的电压信息，将采集到的无线传感器电源的电压信息发送到无线传感器周边的基站，并由该基站将无线传感器电源的电压信息发送到数据处理与监测中心。

示范性地，本发明的信任评估方法可以具体实现如下：

（1）可以采用微控制单元(MCU,Micro Controller Unit)，通过AD转换采集到无线传感器电源的电压信息，将采集到的无线传感器电压信息发送给附近基站，由基站中转给数据处理与监测中心。

（2）数据处理与监测中心从无线传感器获得的能量信息是无线传感器在具体时刻内部电源剩余的电量信息E(t)，从任意时刻t₁到接下来的另一时刻t₂，通过E(t₂)-E(t₁)可以得到t₂-t₁这段时间内的具体的能量消耗ΔE(t₂-t₁)。当接收到的剩余能量信息是一段时长为t_packet的能量信息（起始时刻为t₀），引入微分的计算方法，可以得到一个以时间为变量的节点功率函数：W_n(t)=-[E(t)]',t∈[t₀,(t₀+t_packet)]。

（3）通过阶段性接收到的电压监测数据，经过计算获得一段时间t_packet内无线传感器的能耗测量信息值，从而得到无线传感器从t₀时刻在t_packet时间内的实际能耗功率W_n(t)，在同样时间内可以根据任务事件得到的理论能耗功率W_s(t)。将W_n(t)和W_s(t)以相同的时间间隔取样N次，可以得到向量W_n=(W_nT₁,W_nT₂,…W_nT_N)和W_s=(W_sT₁,W_sT₂,…W_sT_N)，它们的余弦相似度为：

其中W_nT_i和W_sT_i分别为向量W_n和W_s中的第i项元素。

（4）在得到实际能耗与理论能耗的余弦相似度后，对余弦相似度做一个阶段性的量化比较，设定两个阈值，划分成三个区间后再进行分析计算，进而判断出节点是否处于可信状态。两个阈值分别为Δρ₁和Δρ₂，划分出的三个区间分别为：(0,1-Δρ₁-Δρ₂]；(1-Δρ₁-Δρ₂,1-Δρ₁]；(1-Δρ₁,1)。

1.当W_n和W_s的余弦相似度cosine(W_n,W_s)∈(1-1ρ₁,1)时，W_n(t)与W_s(t)相似度高，传感器节点的实际能耗情况与理论能耗情况非常接近，可以判断出传感器节点处于安全状态下，即可信任的。

2.当W_n和W_s的余弦相似度cosine(W_n,W_s)∈(1-Δρ₁-Δρ₂,1-Δρ₁)时，W_n(t)与W_s(t)的相似性没那么显著，对于无线传感器的安全性判断还需要进一步的比较。这里通过总体能耗测评的方法来进行比较分析，即计算t_packet时间内节点的实际总能耗E_n和理论总能耗E_s，分别为：

$E_n={\∫}_{t_0}^{t_0+t_{\mathrm{packet}}}{W}_n\left(t\right)\mathrm{dt},$ $E_s={\∫}_{t_0}^{t_0+t_{\mathrm{packet}}}{W}_s\left(t\right)\mathrm{dt}.$

E_n和E_s的差值△E为： $\mathrm{\ΔE}={\∫}_{t_0}^{t_0+t_{\mathrm{packet}}}{W}_n\left(t\right)-W_s\left(t\right)\mathrm{dt}.$

如果节点执行一个最小周期内的单个最小能耗任务所消耗的总能量为E'_min，当E'_min≤|ΔE|时，节点实际能耗跟理论能耗偏差较大，认定节点处于非安全状态。当E'_min>|ΔE|时，节点实际能耗与理论能耗偏差较小，节点处于暂时安全状态下，即暂时可信的，仍需对该节点保持观察。

3.当W_n和W_s的余弦相似度cosine(W_n,W_s)∈(0,1-Δρ₁-Δρ₂]时，W_n(t)与W_s(t)的相似度低，无线传感器的实际能耗情况与理论能耗情况偏差较大，判断出节点处于非安全状态下，即不可信任的。

（5）当节点处于非安全状态下时,对节点的实际能耗功率和理论能耗功率进行一个作差取绝对值的计算，并将这个值与节点执行单个任务最小能耗功率W'_min进行比较，从而得出该节点执行非安全任务的具体起始时刻。具体计算方法为：|W_n(t)-W_s(t)|≥cosine(W_n，W_s)W'_min,t∈(t₀,t₀+t_packet)；W'_min（W'_min=E'_min/Δt，其中Δt表示执行该单个任务的时间。

由此可得知非安全状态下的节点起始恶意任务到结束该任务的整个时间信息。得到这样的时间信息有利于及时的安全警报和接下来的安全防护应对工作合理的进行。

图2是本发明的射频收发芯片示意图；图3是本发明的无线传感器信任评估模型图；图4是本发明的无线传感器信任评估流程示意图。

参见图2，本发明的能量监测方法运行原理如下：图中射频收发芯片是一块集成了MCU的射频芯片，芯片自身带有AD接口。芯片内部同时带有电压基准芯片，输出电压1.8V，作为AD转换的基准电压。并且由于无线传感器工作的电压跟芯片基准电压不相同，所以采用了分压电阻进行分压。

参见图3，本发明的传感器信任评估模型结构如下：1.通过能量监测模块监测到无线传感器的能耗信息；2.将监测到的能耗信息传送给附近基站；3.由基站发送给数据处理中心进行分析计算；4.监测者通过可视界面监测到安全状态。

参见图4，本发明的信任评估方法工作流程如下：1.监测到无线传感器的剩余能量信息；2.微分处理得到实际功耗，根据时间信息得到理论功耗；3.计算得到实际功耗和理论功耗的余弦相似度；4.对余弦相似度进行分类：①高相似度为安全状态；②低相似度为不安全状态；③较相似时进行实际能耗与理论能耗的比较，能耗偏差较大为不安全状态，反之，为安全状态；5.对不安全状态的无线传感器计算并预测出遭遇入侵时间。

可以通过指令或指令集存储的储存方式将本发明实施方式所提出的基于能量监测的无线传感器信任评估方法存储在各种存储介质上。这些存储介质包括但是不局限于：软盘、光盘、DVD、硬盘、闪存、U盘、CF卡、SD卡、MMC卡、SM卡、记忆棒（Memory Stick）、xD卡等。

另外，还可以将本发明实施方式所提出的基于能量监测的无线传感器信任评估方法应用到基于闪存（Nand flash）的存储介质中，比如U盘、CF卡、SD卡、SDHC卡、MMC卡、SM卡、记忆棒、xD卡等。

综上所述，在本发明实施方式中，采集无线传感器电源的电压信息，将采集到的无线传感器电源的电压信息发送到数据处理与监测中心；数据处理与监测中心根据无线传感器电源的电压信息计算预定时间内无线传感器实际能耗信息，并计算该预定时间内无线传感器理论能耗信息，再计算该预定时间内无线传感器实际能耗信息与该预定时间内无线传感器理论能耗信息的余弦相似度，并根据该余弦相似度计算结果判断无线传感器的安全状态；对于非安全状态的无线传感器，利用区间跃变方式计算入侵时间。

由此可见，本发明具使用监测的无线传感器能耗信息进行无线传感器的信任评估，提高了物联网传感层中的无线传感器的安全监测水平。而且，本发明将采集到的能耗信息返回给数据处理与监测中心进行处理，节省了无线传感器的能耗。

本发明还具有如下优点：

（1）本发明对无线传感器的安全评估准确率高。

（2）本发明计算开销小、简单、实用性强。

（3）本发明可以适用于物联网下功能各种各样的传感器，应用广泛。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于能量监测的无线传感器信任评估方法，其特征在于，该方法包括：

采集无线传感器电源的电压信息，将采集到的无线传感器电源的电压信息发送到数据处理与监测中心；

数据处理与监测中心根据无线传感器电源的电压信息计算预定时间内无线传感器实际能耗信息，并计算该预定时间内无线传感器理论能耗信息，再计算该预定时间内无线传感器实际能耗信息与该预定时间内无线传感器理论能耗信息的余弦相似度，并根据该余弦相似度计算结果判断无线传感器的安全状态；

对于非安全状态的无线传感器，利用区间跃变方式计算入侵时间。

2.根据权利要求1所述的基于能量监测的无线传感器信任评估方法，其特征在于，所述数据处理与监测中心根据无线传感器电源的电压信息计算预定时间内无线传感器实际能耗信息，并计算该预定时间内无线传感器理论能耗信息，再计算该预定时间内无线传感器实际能耗信息与该预定时间内无线传感器理论能耗信息的余弦相似度，具体包括：

数据处理与监测中心利用阶段性接收到的无线传感器电源的电压信息，通过计算获得预定时间t_packet内无线传感器的实际能耗功率信息W_n(t)，其中t为时间变量；

数据处理与监测中心根据任务事件计算该预定时间t_packet内无线传感器的理论能耗功率W_s(t)；

将W_n(t)和W_s(t)以相同的时间间隔取样N次，分别得到向量W_n=(W_nT₁,W_nT₂,…W_nT_N)和W_s=(W_sT₁,W_sT₂,…W_sT_N)，计算向量W_n和W_s之间的余弦相似度cosine(W_n,W_s)：

其中W_nT_i和W_sT_i分别为向量W_n和W_s中的第i项元素。

3.根据权利要求2所述的基于能量监测的无线传感器信任评估方法，其特征在于，所述根据该余弦相似度计算结果判断无线传感器的安全状态包括：

设定两个阈值，分别为Δρ₁和Δρ₂，划分出三个区间分别为：(0,1-Δρ₁-Δρ₂]；(1-Δρ₁-Δρ₂,1-Δρ₁]；(1-Δρ₁,1)；

当W_n和W_s的余弦相似度cosine(W_n,W_s)∈(1-Δρ₁,1)时，判定无线传感器处于安全状态；

当W_n和W_s的余弦相似度cosine(W_n,W_s)∈(0,1-Δρ₁-Δρ₂]时，判定无线传感器处于非安全状态；

当W_n和W_s的余弦相似度cosine(W_n,W_s)∈(1-Δρ₁-Δρ₂,1-Δρ₁)时，进一步计算t_packet时间内无线传感器的实际总能耗E_n和理论总能耗E_s，分别为： $E_n={\∫}_{t_0}^{t_0+t_{\mathrm{packet}}}{W}_n\left(t\right)\mathrm{dt},$ $E_s={\∫}_{t_0}^{t_0+t_{\mathrm{packet}}}{W}_s\left(t\right)\mathrm{dt};$ E_n和E_s的差值ΔE为：

假定无线传感器执行一个最小周期内的单个最小能耗任务所消耗的总能量为E'_min，当E'_min≤|ΔE|时，判定无线传感器处于非安全状态；当E'_min>|ΔE|时，判定无线传感器处于暂时安全状态。

4.根据权利要求1所述的基于能量监测的无线传感器信任评估方法，其特征在于，所述对于非安全状态的无线传感器，利用区间跃变方式计算入侵时间包括：

计算无线传感器的实际能耗功率和理论能耗功率，并计算该实际能耗功率和理论能耗功率的差取绝对值；

将该差取绝对值与无线传感器执行单个任务最小能耗功率W'_min进行比较，得出无线传感器的入侵时间。

5.根据权利要求1所述的基于能量监测的无线传感器信任评估方法，其特征在于，所述采集无线传感器电源的电压信息，将采集到的无线传感器电源的电压信息发送到数据处理与监测中心包括：

采集无线传感器电源的电压信息，将采集到的无线传感器电源的电压信息发送到无线传感器周边的基站，并由该基站将无线传感器电源的电压信息发送到数据处理与监测中心。

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