CN106686006A - 一种基于互联网网络安全的大数据实施控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于互联网网络安全的大数据实施控制系统，包括与数据输入装置通过GPRS无线网络无线连接，用于远程数据采集的数据采集模块；与数据采集模块通过GPRS无线网络无线连接，用于远程数据导出和操控的数据操控终端；与数据采集模块有线连接，用于对接收的数据进行预分析和处理的微处理器；与微处理器有线连接，用于数据安全监控的数据监控模块；与微处理器有线连接，用于无用数据滤出的数据过滤模块；与微处理器通过GPRS无线网络无线连接，用于进行数据传输与交换的云服务器。该基于互联网网络安全的大数据实施控制系统利用互联网技术在网络安全的基础上对数据进行安全快捷地分析处理，实现便捷化和精准操作控制。

Description

一种基于互联网网络安全的大数据实施控制系统

技术领域

本发明属于大数据技术领域，尤其涉及一种基于互联网网络安全的大数据实施控制系统。

背景技术

目前数据、信号的传输系统通常建立在某单一类的网络或者局部性网络组合的基础上，例如把互联网和WIFI等无线短距离数据传输方式相结合，从而构成一种局部性的数据和信号传输体系，来达到设备控制的目的。此类系统在数据和信号的传输过程中，通过会受到网络上其他数据和信号的干扰，导致数据和信号的精确性受到破坏，从而不能很好地进行数据和信号的输出。

发明内容

本发明为解决现有的数据和信号的精确性受到破坏，从而不能很好地进行数据和信号的输出的技术问题而提供一种基于互联网网络安全的大数据实施控制系统。

本发明为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是：

本发明提供的基于互联网网络安全的大数据实施控制系统，所述基于互联网网络安全的大数据实施控制系统包括：

与数据输入装置通过GPRS无线网络无线连接，用于远程数据采集的数据采集模块；

所述GPRS无线网络的路由方法包括以下步骤：

步骤一，无线传感器网络节点部署；无线传感器网络给定工作区域中包括1个源节点N，1个目的节点Sink和n个中间节点S₁,S₂,L,S_i,L,S_n，每个中间节点有唯一的编号；其中，源节点N负责生成并发送数据，目的节点Sink负责接收从源节点N发送的数据，中间节点S₁,S₂,L,S_i,L,S_n负责将源节点N发送的数据传输到目的节点Sink；

步骤二，生成数据，源节点N自动生成数据序列data＝{data₁,data₂,L,data_i,L,data₈}，作为一次发送的原始数据，其中第i个数据项data_i是28位二进制序列；

步骤三，嵌入水印，给定水印序列w＝{w₁,w₂,L,w_i,L,w₈}，其中w_i是4位二进制序列；依次将w_i添加到data_i后，得到含水印数据序列wdata＝{wdata₁,wdata₂,L,wdata_i,L,wdata₈}，作为一次发送的发送数据，其中第i个含水印数据项wdata_i是32位二进制序列；

步骤四，发送数据；

步骤五，水印提取和检测；

步骤六，修改节点安全度，在数据传输过程中，记录本次传输路径，即保存转发含水印数据序列wdata所经过的所有中间节点的节点编号，在步骤五中，如果目的节点Sink检测到取出的水印序列rw＝{rw₁,rw₂,L,rw_i,L,rw₈}与给定水印序列w＝{w₁,w₂,L,w_i,L,w₈}不一致，即数据在传输过程中被篡改，则将本次数据传输路径中所有节点的安全度降低为当前值的二分之一；

与数据采集模块通过GPRS无线网络无线连接，用于远程数据导出和操控的数据操控终端；

所述GPRS无线网络覆盖的分布式方法在指定的时间内，通过比较工作节点的最大有效覆盖时间和剩余能量来安排工作节点的最优探测活动时间，从而使得总的有效覆盖时间最大；

数学模型如下：

ST:0≤s_i.start≤l,i∈N (2)

s_i.end-s_i.start＝b_i,i∈N (3)

其中C为总的有效覆盖时间，l是每一轮的时间，b_i是节点s_i在每一轮中的工作时间；

与数据采集模块有线连接，用于对接收的数据进行预分析和处理的微处理器；所述微处理器归一化混合矩阵列向量估计时频域跳频源信号，具体步骤如下：

第一步，对所有采样时刻索引p判断该时刻索引属于哪一跳，具体方法为：如果则表示时刻p属于第l跳；如果则表示时刻p属于第1跳，其中的第l个频率跳变时刻的估计；

第二步，对第l(l＝1,2,…)跳的所有时刻p_l，估计该跳各跳频源信号的时频域数据，计算公式如下：

与微处理器有线连接，用于对采集的数据进行比对、采样、查询和存储的RAM存储器、MRAM存储器和大容量存储器；

与微处理器有线连接，用于数据安全监控的数据监控模块；所述数据监控模块的数据收敛加密方法包括：

(1)数据拥有者首先计算数据m的哈希值h(m)，其中h(·)是密码学中的一个强哈希函数，h(m)作为加密数据m的密钥；

(2)用h(m)加密数据，假设E是一个对称密钥加密函数，则产生的密文就是E_h(m)(m)；

(3)用所有的授权用户的公钥加密h(m)，密文是：(C，C′)，其中C＝E_h(m)(m)，C′＝F_PK(h(m))，F是一个公钥加密函数，PK是公钥；

(4)数据只能被授权用户解密，合法用户首先用自己的私钥解密得到h(m)，最后用h(m)来恢复m，表示如下：

与微处理器有线连接，用于无用数据滤出的数据过滤模块；

与微处理器通过数据分析模块有线连接，用于对接收的数据进行进一步分析和处理的数据处理模块；

与微处理器通过GPRS无线网络无线连接，用于进行数据传输与交换的云服务器；

所述电源模块与微处理器有线连接，用于提供电源；

所述数据操控终端的外部安装有警示灯，警示灯与微处理器有线连接。

进一步，所述GPRS无线网络的极限容量计算方法如下：

利用Laguerre多项式计算得到：

其中，m＝min(N_t,N_r)；

n＝max(N_t,N_r)；

为次数为k的Laguerre多项式；

如果令λ＝n/m，推导出如下归一化后的信道容量表示式；

其中，

在快速瑞利衰落的情况下，令m＝n＝N_t＝N_r，则v₁＝0，v₂＝4；

渐进信道容量为：

利用不等式：

log₂(1+x)≥log₂(x)；

式简化为：

进一步，所述微处理器的信号离散函数模型获取包括：

利用分数阶离散微积分的方法，将经典的Logistic方程修正为如下差分方程：

式中，为分数阶差分算子，t＝1-v，2-v,....，a为初始点；

将上式中取a＝0，进而将上式转换为离散函数模型：

进一步，所述数据采集模块接收信号的信号模型表示为：

其中x_i(t)i＝1,2…p是时频重叠的分量信号，p为分量信号的个数，t为时间；为方差为N加性高斯白噪声；为分量信号x_i(t)的幅度；c_ik为调制信号；h_i(t)(i＝1,...,N)为滚降系数α的升余弦成形滤波函数，且T_si为各分量信号的码元速率；f_ci为各分量信号的载波频率，且w_i＝2πf_ci；j为虚数的表示形式，且满足j²＝-1；各分量信号之间以及分量信号和噪声之间相互独立。

本发明具有的优点和积极效果是：该基于互联网网络安全的大数据实施控制系统利用互联网技术在网络安全的基础上对数据进行安全快捷地分析处理，实现便捷化和精准操作控制，通过数据采集模块利用互联网技术将数据输入装置的数据发送到微处理器中，利用RAM存储器、MRAM存储器和大容量存储器对接收到的数据和信号进行比对、采样、查询和存储，在网络安全的基础上通过数据监控模块和数据过滤模块对数据和信号进行监控和过滤，保留有用的数据和信号，利用数据分析模块和数据处理模块对数据和信号进行进一步的分析处理，保证数据和信号的精确性，以此实现精确控制，利用电源模块提供电源，利用互联网技术将数据安全存储到云服务器中。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于互联网网络安全的大数据实施控制系统的原理框图；

图中：1、数据输入装置；2、数据采集模块；3、数据操控终端；4、微处理器；5、RAM存储器；6、MRAM存储器；7、大容量存储器；8、数据监控模块；9、数据过滤模块；10、数据分析模块；11、数据处理模块；12、云服务器；13、电源模块。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合图1对本发明的结构作详细的描述。

本发明实施例提供的基于互联网网络安全的大数据实施控制系统包括：

与数据输入装置1通过GPRS无线网络无线连接，用于远程数据采集的数据采集模块2；

与数据采集模块2通过GPRS无线网络无线连接，用于远程数据导出和操控的数据操控终端3；

与数据采集模块3有线连接，用于对接收的数据进行预分析和处理的微处理器4；

与微处理器4有线连接，用于对采集的数据进行比对、采样、查询和存储的RAM存储器5、MRAM存储器6和大容量存储器7；

与微处理器4有线连接，用于数据安全监控的数据监控模块8；

与微处理器4有线连接，用于无用数据滤出的数据过滤模块9；

与微处理器4通过数据分析模块10有线连接，用于对接收的数据进行进一步分析和处理的数据处理模块11；

与微处理器4通过GPRS无线网络无线连接，用于进行数据传输与交换的云服务器12。

进一步，所述电源模块13与微处理器4有线连接，用于提供电源。

进一步，所述数据操控终端3的外部安装有警示灯，警示灯与微处理器4有线连接。

所述GPRS无线网络的路由方法包括以下步骤：

步骤一，无线传感器网络节点部署；无线传感器网络给定工作区域中包括1个源节点N，1个目的节点Sink和n个中间节点S₁,S₂,L,S_i,L,S_n，每个中间节点有唯一的编号；其中，源节点N负责生成并发送数据，目的节点Sink负责接收从源节点N发送的数据，中间节点S₁,S₂,L,S_i,L,S_n负责将源节点N发送的数据传输到目的节点Sink；

步骤二，生成数据，源节点N自动生成数据序列data＝{data₁,data₂,L,data_i,L,data₈}，作为一次发送的原始数据，其中第i个数据项data_i是28位二进制序列；

步骤三，嵌入水印，给定水印序列w＝{w₁,w₂,L,w_i,L,w₈}，其中w_i是4位二进制序列；依次将w_i添加到data_i后，得到含水印数据序列wdata＝{wdata₁,wdata₂,L,wdata_i,L,wdata₈}，作为一次发送的发送数据，其中第i个含水印数据项wdata_i是32位二进制序列；

步骤四，发送数据；

步骤五，水印提取和检测；

步骤六，修改节点安全度，在数据传输过程中，记录本次传输路径，即保存转发含水印数据序列wdata所经过的所有中间节点的节点编号，在步骤五中，如果目的节点Sink检测到取出的水印序列rw＝{rw₁,rw₂,L,rw_i,L,rw₈}与给定水印序列w＝{w₁,w₂,L,w_i,L,w₈}不一致，即数据在传输过程中被篡改，则将本次数据传输路径中所有节点的安全度降低为当前值的二分之一；

所述GPRS无线网络覆盖的分布式方法在指定的时间内，通过比较工作节点的最大有效覆盖时间和剩余能量来安排工作节点的最优探测活动时间，从而使得总的有效覆盖时间最大；

数学模型如下：

ST:0≤s_i.start≤l,i∈N (2)

s_i.end-s_i.start＝b_i,i∈N (3)

其中C为总的有效覆盖时间，l是每一轮的时间，b_i是节点s_i在每一轮中的工作时间；

与数据采集模块有线连接，用于对接收的数据进行预分析和处理的微处理器；所述微处理器归一化混合矩阵列向量估计时频域跳频源信号，具体步骤如下：

第一步，对所有采样时刻索引p判断该时刻索引属于哪一跳，具体方法为：如果则表示时刻p属于第l跳；如果则表示时刻p属于第1跳，其中的第l个频率跳变时刻的估计；

第二步，对第l(l＝1,2,…)跳的所有时刻p_l，估计该跳各跳频源信号的时频域数据，计算公式如下：

所述数据监控模块的数据收敛加密方法包括：

(1)数据拥有者首先计算数据m的哈希值h(m)，其中h(·)是密码学中的一个强哈希函数，h(m)作为加密数据m的密钥；

(2)用h(m)加密数据，假设E是一个对称密钥加密函数，则产生的密文就是E_h(m)(m)；

(3)用所有的授权用户的公钥加密h(m)，密文是：(C，C′)，其中C＝E_h(m)(m)，C′＝F_PK(h(m))，F是一个公钥加密函数，PK是公钥；

(4)数据只能被授权用户解密，合法用户首先用自己的私钥解密得到h(m)，最后用h(m)来恢复m，表示如下：

进一步，所述GPRS无线网络的极限容量计算方法如下：

利用Laguerre多项式计算得到：

其中，m＝min(N_t,N_r)；

n＝max(N_t,N_r)；

为次数为k的Laguerre多项式；

如果令λ＝n/m，推导出如下归一化后的信道容量表示式；

其中，

在快速瑞利衰落的情况下，令m＝n＝N_t＝N_r，则v₁＝0，v₂＝4；

渐进信道容量为：

利用不等式：

log₂(1+x)≥log₂(x)；

式简化为：

进一步，所述微处理器的信号离散函数模型获取包括：

利用分数阶离散微积分的方法，将经典的Logistic方程修正为如下差分方程：

式中，为分数阶差分算子，t＝1-v，2-v,....，a为初始点；

将上式中取a＝0，进而将上式转换为离散函数模型：

进一步，所述数据采集模块接收信号的信号模型表示为：

其中x_i(t)i＝1,2…p是时频重叠的分量信号，p为分量信号的个数，t为时间；为方差为N加性高斯白噪声；为分量信号x_i(t)的幅度；c_ik为调制信号；h_i(t)(i＝1,...,N)为滚降系数α的升余弦成形滤波函数，且T_si为各分量信号的码元速率；f_ci为各分量信号的载波频率，且w_i＝2πf_ci；j为虚数的表示形式，且满足j²＝-1；各分量信号之间以及分量信号和噪声之间相互独立。

下面结合工作原理对本发明的结构作进一步的描述。

通过数据采集模块2利用互联网技术将数据输入装置1的数据发送到微处理器4中，利用RAM存储器5、MRAM存储器6和大容量存储器7对接收到的数据和信号进行比对、采样、查询和存储，在网络安全的基础上通过数据监控模块8和数据过滤模块9对数据和信号进行监控和过滤，保留有用的数据和信号，利用数据分析模块10和数据处理模块11对数据和信号进行进一步的分析处理，保证数据和信号的精确性，以此实现精确控制，利用电源模块13提供电源，利用互联网技术将数据安全存储到云服务器12中。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (4)

1.一种基于互联网网络安全的大数据实施控制系统，其特征在于，所述基于互联网网络安全的大数据实施控制系统包括：

与数据输入装置通过GPRS无线网络无线连接，用于远程数据采集的数据采集模块；

所述GPRS无线网络的路由方法包括以下步骤：

步骤一，无线传感器网络节点部署；无线传感器网络给定工作区域中包括1个源节点N，1个目的节点Sink和n个中间节点S₁,S₂,L,S_i,L,S_n，每个中间节点有唯一的编号；其中，源节点N负责生成并发送数据，目的节点Sink负责接收从源节点N发送的数据，中间节点S₁,S₂,L,S_i,L,S_n负责将源节点N发送的数据传输到目的节点Sink；

步骤二，生成数据，源节点N自动生成数据序列data＝{data₁,data₂,L,data_i,L,data₈}，作为一次发送的原始数据，其中第i个数据项data_i是28位二进制序列；

步骤三，嵌入水印，给定水印序列w＝{w₁,w₂,L,w_i,L,w₈}，其中w_i是4位二进制序列；依次将w_i添加到data_i后，得到含水印数据序列wdata＝{wdata₁,wdata₂,L,wdata_i,L,wdata₈}，作为一次发送的发送数据，其中第i个含水印数据项wdata_i是32位二进制序列；

步骤四，发送数据；

步骤五，水印提取和检测；

步骤六，修改节点安全度，在数据传输过程中，记录本次传输路径，即保存转发含水印数据序列wdata所经过的所有中间节点的节点编号，在步骤五中，如果目的节点Sink检测到取出的水印序列rw＝{rw₁,rw₂,L,rw_i,L,rw₈}与给定水印序列w＝{w₁,w₂,L,w_i,L,w₈}不一致，即数据在传输过程中被篡改，则将本次数据传输路径中所有节点的安全度降低为当前值的二分之一；

与数据采集模块通过GPRS无线网络无线连接，用于远程数据导出和操控的数据操控终端；

所述GPRS无线网络覆盖的分布式方法在指定的时间内，通过比较工作节点的最大有效覆盖时间和剩余能量来安排工作节点的最优探测活动时间，从而使得总的有效覆盖时间最大；

数学模型如下：

$MaxC=\underset{i\∈P}{\Σ}{w}_i\×T_i---\left(1\right)$

ST:0≤s_i.start≤l,i∈N (2)

s_i.end-s_i.start＝b_i,i∈N (3)

$b_i\≤B_i\×\frac{l}{L},i\∈N---\left(4\right)$

其中C为总的有效覆盖时间，l是每一轮的时间，b_i是节点s_i在每一轮中的工作时间；

与数据采集模块有线连接，用于对接收的数据进行预分析和处理的微处理器；所述微处理器归一化混合矩阵列向量估计时频域跳频源信号，具体步骤如下：

第一步，对所有采样时刻索引p判断该时刻索引属于哪一跳，具体方法为：如果则表示时刻p属于第l跳；如果则表示时刻p属于第1跳，其中的第l个频率跳变时刻的估计；

第二步，对第l(l＝1,2,…)跳的所有时刻p_l，估计该跳各跳频源信号的时频域数据，计算公式如下：

$\left\{\begin{array}{c}{\tilde{S}}_j(p_l,q)=\frac{1}{\left|\right|{\hat{a}}_j\left(l\right)|{|}^2}\·{\hat{a}}_j^H\left(l\right)\×\left[\begin{array}{c}{\tilde{X}}_1(p_l,q)\\ {\tilde{X}}_2(p_l,q)\\ .\\ .\\ .\\ {\tilde{X}}_M(p_l,q)\end{array}\right]\\ j\underset{j_0=1:\hat{N}}{\arg \max }\left(\right|{\[{\tilde{X}}_1\left(p_l,q\right),{\tilde{X}}_2\left(p_l,q\right),\mathrm{...},{\tilde{X}}_M\left(p_l,q\right)\]}^H\×{\hat{a}}_{j0}\left(l\right)\left|\right)\\ \begin{array}{cc}{\tilde{S}}_m(p_l,q)=0& m=1,2,\mathrm{...},M,m\≠j\end{array}\\ q=0,1,2,\mathrm{...},N_{fft}-1\end{array}\right.;$

与微处理器有线连接，用于对采集的数据进行比对、采样、查询和存储的RAM存储器、MRAM存储器和大容量存储器；

与微处理器有线连接，用于数据安全监控的数据监控模块；所述数据监控模块的数据收敛加密方法包括：

(1)数据拥有者首先计算数据m的哈希值h(m)，其中h(·)是密码学中的一个强哈希函数，h(m)作为加密数据m的密钥；

(2)用h(m)加密数据，假设E是一个对称密钥加密函数，则产生的密文就是E_h(m)(m)；

(3)用所有的授权用户的公钥加密h(m)，密文是：(C，C′)，其中C＝E_h(m)(m)，C′＝F_PK(h(m))，F是一个公钥加密函数，PK是公钥；

(4)数据只能被授权用户解密，合法用户首先用自己的私钥解密得到h(m)，最后用h(m)来恢复m，表示如下：

与微处理器有线连接，用于无用数据滤出的数据过滤模块；

与微处理器通过数据分析模块有线连接，用于对接收的数据进行进一步分析和处理的数据处理模块；

与微处理器通过GPRS无线网络无线连接，用于进行数据传输与交换的云服务器；

所述电源模块与微处理器有线连接，用于提供电源；

所述数据操控终端的外部安装有警示灯，警示灯与微处理器有线连接。

2.如权利要求1所述的基于互联网网络安全的大数据实施控制系统，其特征在于，所述GPRS无线网络的极限容量计算方法如下：

利用Laguerre多项式计算得到：

$C={\∫}_0^{\mathrm{\∞}}{\log }_2(1+\frac{1}{n_t}\mathrm{\ξ}\mathrm{\λ}\underset{k=0}{\overset{m-1}{\Σ}}\frac{k!}{(k+n+m)!}{\[L_k^{n-m}\left(\mathrm{\λ}\right)\]}^2{\mathrm{\λ}}^{n-m}{e}^{-\mathrm{\λ}}d\mathrm{\λ};$

其中，m＝min(N_t,N_r)；

n＝max(N_t,N_r)；

为次数为k的Laguerre多项式；

如果令λ＝n/m，推导出如下归一化后的信道容量表示式；

$\underset{n\→\mathrm{\∞}}{lim}\frac{C}{m}=\frac{1}{2\mathrm{\π}}{\∫}_{v_1}^{v_2}{\log }_2(1+\frac{m\mathrm{\ξ}}{N_t}v)\sqrt{(\frac{v_2}{v}-1(1-\frac{v_1}{v})}dv;$

其中，

$v_2={(\sqrt{\mathrm{\τ}}+1)}^2;$

在快速瑞利衰落的情况下，令m＝n＝N_t＝N_r，则v₁＝0，v₂＝4；

渐进信道容量为：

$\underset{n\→\mathrm{\∞}}{lim}\frac{C}{n}=\frac{1}{\mathrm{\π}}{\∫}_0^4{\log }_2(1+\mathrm{\ξ}v)\sqrt{(\frac{1}{v}-\frac{1}{4})}dv;$

利用不等式：

log₂(1+x)≥log₂(x)；

式简化为：

$\underset{n\→\mathrm{\∞}}{lim}\frac{C}{n}=\frac{1}{\mathrm{\π}}{\∫}_0^4{\log }_2\left(\mathrm{\ξ}v\right)\sqrt{(\frac{1}{v}-\frac{1}{4})}dv\≥{\log }_2\left(\mathrm{\ξ}\right)-1.$

3.如权利要求1所述的基于互联网网络安全的大数据实施控制系统，其特征在于，所述微处理器的信号离散函数模型获取包括：

利用分数阶离散微积分的方法，将经典的Logistic方程修正为如下差分方程：

$\mathrm{\Δ}_a^v{}_{C}u\left(t\right)=Ku(t+v-1)(1-u(t+v-1\left)\right);$

式中，为分数阶差分算子，t＝1-ν，2-ν,....，a为初始点；

将上式中取a＝0，进而将上式转换为离散函数模型：

$u\left(n\right)=u\left(0\right)+\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}\mathrm{\α}(\mathrm{\μ},v,j,n)u(j-1)(1-u(j-1\left)\right).$

4.如权利要求1所述的基于互联网网络安全的大数据实施控制系统，其特征在于，所述数据采集模块接收信号的信号模型表示为：

$y\left(t\right)=\underset{i}{\Σ}{x}_i\left(t\right)+n\left(t\right)=\underset{i}{\Σ}\sqrt{S_i}{e}^{{\mathrm{j\θ}}_i}{e}^{{\mathrm{jw}}_{i}t}\underset{k}{\Σ}{c}_{ik}{h}_i(t-{\mathrm{kTs}}_i)+\sqrt{N}w\left(t\right);$

其中x_i(t)i＝1,2…p是时频重叠的分量信号，p为分量信号的个数，t为时间；为方差为N加性高斯白噪声；为分量信号x_i(t)的幅度；c_ik为调制信号；h_i(t)(i＝1,...,N)为滚降系数α的升余弦成形滤波函数，且T_si为各分量信号的码元速率；f_ci为各分量信号的载波频率，且w_i＝2πf_ci；j为虚数的表示形式，且满足j²＝-1；各分量信号之间以及分量信号和噪声之间相互独立。