CN108429748A - 投入驱动的物联网资源安全保护方法 - Google Patents

Abstract

一种投入驱动的物联网资源安全保护方法，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。其特征在于将物联网中以数据、信息和知识等形态存在的资源转换类型以增加资源被未经授权用户获取的难度，并将转换后的资源存储在数据图谱，信息图谱和知识图谱上，计算转换代价和存储代价，同时考虑物联网中资源的传输，并计算传输代价，其特征在于计算攻击者通过遍历三层图谱查找原始形态资源的搜索代价，其特征在于根据计算的用户投入和资源安全等级提供经济高效的资源安全保护，同时允许服务提供商综合用户投资和安全等级值在所提供的服务中获取利润。

Description

投入驱动的物联网资源安全保护方法

技术领域

本发明是一种投入驱动的物联网资源安全保护方法，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。

背景技术

随着移动互联网，云计算和大数据的快速发展，以设备为中心的传统物联网（IoT）正在进入一个被称为物联网服务（IOTS）的新时代。物联网中资源的收集和使用会产生价值，然而数据的保护却尚未得到管理。资源维护必须保证资源不会受到未经授权情况下对资源的使用、篡改、丢失、销毁以及其他情况的发生。现有的技术如数据溯源技术（DataProvenance）可提供资源安全保护，然而从资源拥有者的角度出发，提供经济高效的资源安全服务是重要的。现有技术如具有前向安全性的经济高效的数据共享机制可以通过尽可能减少计算和通信成本来提高效率，基于范围的动态分层的经济高效的存储方法能够在满足性能要求的同时将动态功耗降至最低。

本发明提出的一种投入驱动的物联网资源安全保护方法，关键技术在于对在不同层次图谱上存储资源时量化资源的存储代价和搜索代价，同时考虑资源在网络中传输的传输代价，从而计算出在相应用户投入下资源在不同图谱上存储时的安全等级。在为资源拥有者提供资源保护服务时，根据资源拥有者的投入和资源安全等级对其待保护的资源进行合理组织和存储。

发明内容

技术问题：本发明提供一种经济高效的物联网资源安全保护方法，并非只优化单一的目标例如提升资源的安全等级或降低资源安全保护的用户投入，本发明从资源拥有者的角度出发，除了物联网资源的安全关心外，同样考虑期待获取相应资源安全保护服务提供的用户投入成本。数据、信息和知识等类型资源之间的转换可以提升资源被未经授权的用户获取的难度，安全级别的评估需要分析不同类型和不同规模资源的合理存储、资源的获取同时考虑物联网中资源的传输，综合计算用户投入并确定资源安全级别。

技术方案：本发明是一种投入驱动的物联网资源安全保护方法，提供一种对数据、信息和知识等形态的资源的原始表述的自然语言的机器理解、自动处理、自动综合和自动分析方法，本发明提供一种经济高效的资源安全保护服务，从资源拥有者的角度出发，参数化资源保护过程，通过转换资源类型并将其存储在数据图谱、信息图谱和知识图谱上，从而提升资源被未经授权用户获取的难度，从攻击者的角度出发，参数化资源获取过程，计算遍历三层图谱获取原始资源的代价，同时考虑物联网中资源的传输代价，综合计算用户投入和资源的安全等级，本发明根据用户投入驱动所提出的机制提供不同安全等级的资源保护服务。

体系结构

本发明提出在数据图谱（DG_DIK）、信息图谱（IG_DIK）和知识图谱（KG_DIK）上处理待保护的物联网资源，下面我们给出DG_DIK, IG_DIK和KG_DIK的具体说明：

DG_DIK：DG_DIK: = collection {array, list, stack, queue, tree, graph}.

DG_DIK是各种数据结构包括数组（array）、链表（list）、栈（stack）、队列（queue）、树（tree）和图（graph）等的集合（collection），DG_DIK只能对图谱上表示的D_DIK进行静态分析，无法分析和预测D_DIK的动态变化；

IG_DIK：IG_DIK: = combination {related D_DIK}.

IG_DIK是相互关联的D_DIK（related D_DIK）的组合（combination），I_DIK是通过D_DIK和D_DIK组合之后的上下文传达的，经过概念映射和相关关系组合之后的适合分析和解释的信息。在IG_DIK上进行数据清洗，消除冗余数据，根据结点之间的交互度进行初步抽象，提高设计的内聚性；

KG_DIK：KG_DIK: = collection {statistic rules}.

KG_DIK实质是语义网络和由I_DIK总结出的统计规则（statistic rules）的集合（collection）。KG_DIK蕴含丰富的语义关系，在KG_DIK上能通过信息推理和实体链接提高KG_DIK的边密度和结点密度，KG_DIK的无结构特性使得其自身可以无缝链接。信息推理需要有相关关系规则的支持，这些规则可以由人手动构建，但往往耗时费力，得到复杂关系中的所有推理规则更加困难。使用路径排序算法将每个不同的关系路径作为一维特征，通过在KG_DIK中构建大量的关系路径来构建关系分类的特征向量和关系分类器来提取关系；

本发明定义资源元素（REL_DIK）为：

REL_DIK:=<D_DIK, I_DIK, K_DIK>, 其中D_DIK,I_DIK和K_DIK 分别表示数据、信息和知识，表1所示为对D_DIK、I_DIK和K_DIK等形态的资源以及对应图谱层次的介绍，

将图谱资源（Graphs）定义为：Graph_DIK: =< (DG_DIK), (IG_DIK), (KG_DIK) >.

将待保护的物联网资源集合定义为SR:=<SRT, SRS>，SRT的类型集合为SRT:={srt_D,srt_I,srt_K}，每种资源的规模为SRS ={srs_D, srs_I, srs_K}，将在Graph_DIK上的资源定义为GR:=<GRT, GRS>，GRT的类型集合为GRT ={grt_D, grt_I, grt_K}, 每种资源的规模为GRS ={grs_D, grs_I, grs_K}，假定SR中所有类型资源已在当前资源存储空间(GR)以任意一种存储方案存储完毕。类型变量集合为REL_DIK={D_DIK, I_DIK, K_DIK}。图1给出了投入驱动的物联网资源安全保护方法的流程图，表2所示为单位图谱资源不同类型之间的原子转换代价，表3所示为单位待保护物联网资源不同类型之间的原子转换代价，表3所示为REL_DIK类型转换的原子代价。

表1.资源类型的渐进形式

表2.GR中单位资源类型转换的原子代价

表3.SR中单位资源类型转换的原子代价

表4.REL_DIK类型转换的原子代价

有益效果：

本发明提出了一种投入驱动的物联网资源安全保护方法，该方法具有如下优点：

1）对资源类型的划分

将待保护的物联网资源分为D_DIK、I_DIK和K_DIK，D_DIK没有指定利益相关者，可以用数据结构来表达，I_DIK指定利益相关者，I_DIK可以通过概念映射和关系组合来表达，K_DIK是对已知信息进行的抽象，可以被用来做推理与预测；

2）允许跨层存储资源

仅仅通过资源类型无法判断出资源应存储在哪一类图谱上，本发明提出资源存储代价和搜索代价的计算，根据代价和安全等级确定资源的存储位置；

3）经济高效的资源安全保护

并非是对单一目标例如提升资源安全等级或降低用于保护资源的用户投入，本发明提出一种经济高效的资源安全服务，提出在不同图谱上存储代价和安全等级的衡量，通过参数化存储过程和搜索过程，同时考虑物联网中传输资源的传输代价，根据资源拥有者的用户投入和资源安全等级确定资源的存储方案。

附图说明

图1是一种投入驱动的物联网资源安全保护方法的具体流程图。

具体实施方式

1. 一种投入驱动的物联网资源安全保护方法，其特征在于将物联网中以数据、信息和知识等形态存在的资源转换其资源类型以增加原始形态资源被未经授权用户获取的难度，并将转换后的资源存储在数据图谱，信息图谱和知识图谱上。

2. 本发明是一种投入驱动的物联网资源安全保护方法，其特征在于计算在三层图谱上检索原始形态资源的搜索代价，同时考虑物联网中资源的传输代价，综合用于保护资源的用户投入来评估资源安全等级，为用户提供经济高效的资源安全服务。

3. 一种投入驱动的物联网资源安全保护方法，其特征在于允许服务提供商综合用户投资和安全等级值在所提供的资源安全服务中获取利润。

4. 一种投入驱动的物联网资源安全保护方法，其特征在于包含以下步骤：

本发明将待保护的物联网资源集合定义SR:=<SRT, SRS>，SRT的类型集合为SRT:={srt_D,srt_I,srt_K}，每种资源的规模为SRS ={srs_D,srs_I,srs_K}，将在Graph_DIK上的资源定义为GR=<GRT, GRS> ，GRT的类型集合为GRT ={grt_D, grt_I, grt_K}, 每种资源的规模为GRS ={ grs_D, grs_I, grs_K}，假定SR中所有类型资源已在当前资源存储空间(GR)以任意一种存储方案存储完毕。类型变量集合为REL_DIK={D_DIK, I_DIK, K_DIK}，具体实现步骤为：

步骤1）对应于图1中的001，依次向{grt_D, grt_I, grt_K}集合配置资源类型；

步骤2）对应于图1中的002，计算C _gr ，使用公式1计算GR中资源当前情形向每种情形转换的代价（C _gr ）：

其中，grs_i’表示GR中资源的规模，UCgr表示转换GRT单位资源类型的原子代价；

步骤3）对应于图1中的003，依次向{srt_D, srt_I, srt_K}集合配置资源类型；

步骤4）对应于图1中的004，计算C_sto，根据公式2计算在GR中资源存储SR中资源的存储代价（C_sto）：

步骤5）对应于图1中的005，计算C_sec，根据公式3计算在GR中搜索SR中资源所要花费的代价 (C_sec)：

其中，srs_i表示通过遍历不同类型的图谱资源获得的SR中资源的规模；

步骤6）对应于图1中的006，计算F, 本发明定义带宽使用均衡度（BUE_res）和资源转发的等待时间来评估网络资源优化模型的性能，其中带宽使用均衡度为带宽空闲率（BIR_net）的方差，带宽空闲率和带宽使用均衡度的计算方式如公式4和5：

其中B_ij表示从节点i到节点j的链路的带宽，F_ij表示链路上的流量，l表示平均分组长度；

在一个节点上资源转发的等待时间包括转发等待率（FWR_net）和资源转发等待均衡度（FWE_res），等待均衡度为资源转发等待率的方差，转发等待率和等待均衡度可根据就公式5和6计算：

其中N_i表示第i个节点需转发的资源的平均分组个数，H_i表示节点i的缓冲区长度。本发明定义网络资源的优化目标函数为：

其中α和β分别表示带宽使用均衡度和等待均衡度的权重系数，可通过数据训练得出，F的值越小，表示网络流量分布越均衡；

步骤7）对应于图1中的007，计算Ctrans，根据公式8计算传输SR中资源的代价：

其中，C_transi表示传输SR中单位数据、信息和知识资源的原子代价；

步骤8）对应于图1中的008，计算总代价TotalCost和用户投入UserCost，本发明设定一个用户用于保护SR的总代价（TotalCost），包括GRT中资源转换代价、存储代价和传输代价，可根据公式9计算得出，相应的用户投入（UserCost）可根据公式10计算得出：

步骤9）对应于图1中的009，计算安全等级SL, 本发明设定一个安全等级用来表示每种资源保护方案的资源安全级别，根据公式11计算当前方案下资源的安全等级：

步骤10）对应于图1中的010，判断条件UserCost _i < UserCost ₀ & SL _i > SL ₀ ，若条件满足，即该方案在不超过用户投入的投资下获取到大于预期安全等级的资源安全保护，顺序执行下一步，若条件不满足，则跳转到步骤12；

步骤11）对应于图1中的011，更新UserCost ₀ 和SL ₀ ，为了找到在最大安全等级下最小的用户投入的资源安全保护方案，我们根据不同资源方案不断更新比当前UserCost ₀ 值大的UserCost _i ，和比当前SL ₀ 值小的SL _i ；

步骤12）对应于图1中的012，判断资源保护方案是否穷举完毕，若未完毕，则返回到步骤1，若完毕，继续顺序执行下一步；

步骤13）对应于图1中的013，根据最大的资源安全等级和最小的用户投入对应的资源保护方案存储SR中的资源。

Claims (1)

1.一种投入驱动的物联网资源安全保护方法，其特征在于将物联网中以数据、信息和知识等形态存在的资源转换其资源类型以增加原始形态资源被获取的难度，并将转换后的资源存储在数据图谱，信息图谱和知识图谱上；其特征在于计算在三层图谱上检索原始形态资源的搜索代价，同时考虑物联网中资源的传输代价，综合用于保护资源的用户投入来评估资源安全等级，为用户提供经济高效的资源安全服务；其特征在于允许服务提供商综合用户投资和安全等级值在所提供的服务中获取利润；本发明将搜索目标资源集合定义SR:=<SRT, SRS>. SRT的类型集合为SRT:={srt_D,srt_I,srt_K}，每种资源的规模为SRS ={srs_D,srs_I,srs_K}，将在Graph_DIK上的资源定义为GR=<GRT, GRS>. GRT的类型集合为GRT ={grt_D, grt_I, grt_K}, 每种资源的规模为GRS ={ grs_D, grs_I, grs_K}，假定SR中所有类型资源已在当前资源存储空间(GR)以任意一种存储方案存储完毕，类型变量集合为REL_DIK={D_DIK, I_DIK, K_DIK}，一种投入驱动的物联网资源安全保护方法，其特征在于包含以下步骤：

步骤1）依次向{grt_D, grt_I, grt_K}集合配置资源类型；

步骤2）计算C _gr ，使用公式1计算GR中资源当前情形向每种情形转换的代价（C _gr ）：

(1)

其中，grs_i’表示GR中资源的规模，UCgr表示转换GRT单位资源类型的原子代价；

步骤3）依次向{srt_D, srt_I, srt_K}集合配置资源类型；

步骤4）计算C_sto，根据公式2计算在GR中资源存储SR中资源的存储代价（C_sto）：

（2）

其中，srs_i’表示SR中i类型资源的规模,UCsr 表示转换SRT中单位资源类型的原子代 价，和表示SRT中资源类型转换代价和转换后资源规模对存储代价的影响，可通过数据 训练得出；

步骤5）计算C_sec，根据公式3计算在GR中搜索SR中资源所要花费的代价 (C_sec)：

(3)

其中，srs_i表示通过遍历不同类型的图谱资源获得的SR中资源的规模；

步骤6）计算F, 本发明定义带宽使用均衡度（BUE_res）和资源转发的等待时间来评估网络资源优化模型的性能，其中带宽使用均衡度为带宽空闲率（BIR_net）的方差，带宽空闲率和带宽使用均衡度的计算方式如公式4和5：

(4)

(5)

其中B_ij表示从节点i到节点j的链路的带宽，F_ij表示链路上的流量，l表示平均分组长度；

在一个节点上资源转发的等待时间包括转发等待率（FWR_net）和资源转发等待均衡度（FWE_res），等待均衡度为资源转发等待率的方差，转发等待率和等待均衡度可根据就公式5和6计算：

(5)

(6)

其中N_i表示第i个节点需转发的资源的平均分组个数，H_i表示节点i的缓冲区长度；

本发明定义网络资源的优化目标函数为：

(7)

其中α和β分别表示带宽使用均衡度和等待均衡度的权重系数，可通过数据训练得出，F的值越小，表示网络流量分布越均衡；

步骤7）计算Ctrans，根据公式8计算传输SR中资源的代价：

（8）

其中，Ctrans表示传输SR中单位数据、信息和知识资源的原子代价；

步骤8）计算总代价TotalCost和用户投入UserCost，本发明设定一个用户用于保护SR的总代价（TotalCost），包括GRT中资源转换代价、存储代价和传输代价，可根据公式9计算得出，相应的用户投入（UserCost）可根据公式10计算得出：

（9）

（10）

其中表示单位代价所需用户投入，可通过数据训练得出；

步骤9）计算安全等级SL, 本发明设定一个安全等级用来表示每种资源保护方案的资源安全级别，根据公式11计算当前方案下资源的安全等级：

（11）

步骤10）判断条件UserCost _i < UserCost ₀ & SL _i > SL ₀ ，若条件满足，即该方案在不超过用户投入的投资下获取到大于预期安全等级的资源安全保护，顺序执行下一步，若条件不满足，则跳转到步骤12；

步骤11）更新UserCost ₀ 和SL ₀ ，为了找到在最大安全等级下最小的用户投入的资源安全保护方案，我们根据不同资源方案不断更新比当前UserCost ₀ 值大的UserCost _i ，和比当前SL ₀ 值小的SL _i ；

步骤12）判断资源保护方案是否穷举完毕，若未完毕，则返回到步骤1，若完毕，继续顺序执行下一步；

步骤13）根据最大的资源安全等级和最小的用户投入对应的资源保护方案存储SR中的资源。