CN109818697A - 基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法；该方法将协作频谱感知数据处理成一对数据的组合，并将这对数据分别发送至融合中心与辅助融合中心进行融合判决，暴露的数据不具有频谱感知特征，以防止攻击者通过截获数据获得CR次用户位置信息。本发明采用的感知数据保护方法基于安全两方计算，相较于现有隐私保护方案采用的密码学同态计算方法，具有更简便的计算过程，网络资源消耗更少。本发明对于部分加密数据的丢失，具有舍弃机制，相较于现有的秘密共享机制中的(n,n)门限方法即需要所有用户共同解密的方法，不需要在部分密钥丢失后更新全体密钥。该机制降低了对数据完整度的依赖，在数据融合阶段具有较强灵活性。

Description

基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：认知无线网络允许非授权用户在不干扰授权用户的前提下，伺机利用空闲谱，有效提高频谱资源的利用率，满足更多用户的需求。频谱感知技术是认知无线网络发展的前提和基础，准确可靠的频谱感知数据是频谱分配的可靠保证。多个认知无线用户协作进行频谱感知已经得到了广泛的关注。融合中心通过融合多用户的认知结果对感知情况做出判决，提高了频谱感知的准确性，有效提升认知无线网络的频谱利用率。但随着协作频谱感知技术的发展，多用户参与的感知过程引发了一些隐私问题。若融合中心按照规则进行数据融合，但融合中心本身不可信，有可能因某种利益关系而泄露次用户的感知数据，因此造成次用户的位置信息泄露，导致次用户的位置完全暴露在认知无线网络中。一些自私或恶意的攻击者在得到次用户位置后，通过发起模拟用户攻击(PUE攻击)，篡改频谱感知数据(SSDF攻击)或直接攻击次级用户实体，使认知无线网络面临严重安全问题，甚至导致网络瘫痪。

协作频谱感知中如何保护次用户位置隐私信息，对恶意攻击进行有效防御，保感知数据的准确性，稳固网络结构，是急需解决的问题。现有技术一针对感知数据泄露导致的位置隐私暴露问题，提出了两种方案，一种是基于秘密共享的感知数据聚合方案，该方案创造性地将感知报告用私钥加密，且密文共享与所有用户，只有所有用户全部提交加密结果才能恢复感知数据，并利用对称性使其恢复计算简便。方案二是分布式虚报注入方案，即在CR用户离开或加入网络时，其余次用户阶段性向融合中心提交虚拟报告，当CR用户切换完成后恢复正常，此方案可有效预防攻击者利用感知信号的变化情况推断用户位置。文献用两种方案配合解决了感知数据泄露导致的位置隐私问题，但方案存在一定不足之处。首先，对于每个感知报告需要生成私钥加密，加密和解密过程虽然不复杂，但是某一密钥的丢失会导致整体解密无法进行，这是(n，n)秘密共享机制的通病；其次，该机制在用户加入和离开时设计了一个复杂删除旧密钥加入新密钥的过程，这会带来不必要的消耗。

现有技术二提出了一种引入PriCSS管理员管理频谱数据库的模型，通过差异隐私工具对基于敏感输入数据集发布输出所引起的隐私泄漏提供统计保证。现有技术三中提出了LP-3PSS(三方频谱感知的位置隐私架构)，它提供高位置隐私和低开销，并在网络中建立另一个实体网关GW。GW通过阻止FC学习LPOS中允许的SU的加密RSS值的顺序来实现更高的隐私。GW也只学习RSS值和门限的安全比较结果，因此，除了成对安全比较之外，没有实体学习关于RSS的任何信息，可以有效保证感知隐私信息。以上文献中提出的方法都能对协作频谱感知中的位置隐私做有效保护，但都存在一些不足。有的隐私保护方案设计机制复杂，开销较大，实现困难；有的方案在保护隐私数据的过程中，本身具有很强的限定条件，还有的方案使用额外网络设备来保护感知数据不被窃取，不具有普适性。

综上所述，现有技术存在的问题是：现有的协作感知位置隐私保护方法存在实现过程复杂，开销较大，具有较强限定性的问题，无法达到最大的效用。

解决上述技术问题的难度和意义：

计算复杂度高是同态加密技术的特点，选择同态加密感知数据带来的高计算复杂度可以通过设计密钥来降低，但始终不能完全解决。若能采用一种便捷的方法处理感知数据，达到数据加密同等效果，则能在保证网络系统算力宽裕的前提下，保护认知无线网络的用户隐私。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法。

本发明是这样实现的，一种基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法，所述基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法将协作频谱感知数据处理成一对数据的组合，并将这对数据分别发送至融合中心与辅助融合中心进行融合判决，暴露的数据不具有频谱感知特征，以防止攻击者通过截获数据获得CR次用户位置信息。

进一步，所述基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法包括以下步骤：

步骤一，建立协作频谱感知模型；

步骤二，初始化感知数据；利用能量检测法，每一个次用户都基于自己对主用户信号的观测进行本地感知，将感知结果处理成能量表示，得到每个次用户能量感知数据；

步骤三，生成无特征随机数，每个次用户生成一个一定范围内的随机数，将随机数转发至辅助融合中心，辅助融合中心将收到的数据求和；

步骤四，处理感知数据，每个次用户将生成的随机数与能量感知数据相加，将结果转发至融合中心，融合中心将收到的数据求和；

步骤五，感知数据融合，辅助融合中心将得到的和取反并转发至融合中心，在验证数据来源的完整匹配后，融合中心将两部分数据相加，获得真实感知数据和，完成数据融合；

步骤六，判决，融合中心继续对融合数据处理并比较判决，完成本轮协作频谱感知过程。

进一步，所述步骤二中的能量检测法是次用户将接受到的信号经过带通滤波器处理，再经过平方率检测器和积分器，得到单位时间T内的能量S_i，以分贝表示，其中i表示次用户，i的范围为[1，M]，M为参与感知次用户数。

进一步，所述步骤三具体是次用户生成的随机数记为R_i，以分贝为单位表示，随机数取值应在[30，100]范围内。所有次用户都生成自己本轮的随机数据；次用户在此轮频谱感知中生成的随机数不适用于下一轮频谱感知过程；辅助融合中心将收到的随机数求和得R₀，并记录收到数据的身份来源。

进一步，所述步骤四方法具体次用户的本地感知结果S_i与其生成的随机数R_i相加记为X_i，单位为分贝；X_i与其对应的R_i互称匹配项；融合中心将收到的X_i求和得X₀，并记录收到数据的身份来源。

进一步，所述步骤五的方法具体包括：

(一)辅助融合中心将R₀取反得到R₀’发送至融合中心；

(二)辅助融合中心与融合中心交换数据身份来源，若身份来源完全重合，执行(四)；若辅助融合中心获得的数据身份来源与融合中心数据来源不重合，执行(三)；

(三)比对两融合中心数据来源，剔除无匹配项的数据，两中心重新计算R₀与X₀；返回(一)；

(四)辅助融合中心将X₀与R₀’相加，获得真实感知数据和记S₀；

(五)所描述的融合中心和辅助融合中心始终是受信任的，其交换的是身份信息，及不具有用户特征的和数据。

进一步，所述步骤六中的比较判决方法是对感知数据和S₀平均分配——即认为协作感知数据S₀’＝S₀/M，将S₀’与判决门限——即白噪声门限N₀比较，得出判决结果，完成协作频谱感知过程。

本发明的另一目的在于提供一种应用所述基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法的无线通信系统。

本发明的另一目的在于提供一种应用所述基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法的认知无线网络控制平台。

综上所述，本发明的优点及积极效果为：本发明采用的感知数据保护方法基于安全两方计算，相较于现有隐私保护方案采用的密码学同态计算方法，具有更简便的计算过程，网络资源消耗更少。

本发明对于部分加密数据的丢失，具有舍弃机制，相较于现有的秘密共享机制中的(n,n)方法即需要所有用户共同解密的方法，不需要在部分密钥丢失后更新全体密钥。该机制降低了对数据完整度的依赖，在数据融合阶段具有较强灵活性。

以下是基于安全两方计算的隐私保护方法和背景技术提到的三种技术的指标对比。以下简称为本技术，技术一，技术二，技术三。我们对比n个CR次用户对一个主用户进行本地感知时的计算复杂度，并考虑到加密运算，感知数据可用v bits表示。可见本方法基于安全两方计算复杂度低的优点和舍弃机制带来的数据还原难度低有明显体现。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法流程图。

图2是本发明实施例提供的应用场景示意图。

图3是本发明实施例提供的基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法实现流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明利用安全两方计算原理，在协作频谱感知中保护次级用户的位置隐私信息，使认知无线网络结构更加安全可靠。可以保护真实的感知数据，即使被攻击者截取也不会泄露次用户位置信息，保护次用户位置从而稳固认知无线网络。

下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法包括以下步骤：

S101：建立协作频谱感知模型；

S102：初始化感知数据，利用能量检测法，每一个次用户都基于自己对主用户信号的观测进行本地感知，将感知结果处理成能量表示，得到每个次用户能量感知数据；

S103：生成无特征随机数，每个次用户生成一个一定范围内的随机数，将随机数转发至辅助融合中心，辅助融合中心将收到的数据求和；

S104：处理感知数据，每个次用户将生成的随机数与能量感知数据相加，将结果转发至融合中心，融合中心将收到的数据求和；

S105：感知数据融合，辅助融合中心将得到的和取反并转发至融合中心，在验证数据来源的完整匹配后，融合中心将两部分数据相加，获得真实感知数据和，完成数据融合；

S106：判决，融合中心继续对融合数据处理并比较判决，完成本轮协作频谱感知过程。

下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。

如图2所示，本发明的应用场景是分布式认知无线网络，网络包括主用户，次用户，融合中心和辅助融合中心等部分。次用户将本地感知数据通过安全两方计算处理，再交由融合中心进行数据融合，融合中心与辅助融合中心交流。使暴露的数据不具有频谱感知特征，防止攻击者截获数据泄露CR次用户位置信息，保护次用户安全。模型中假设融合中心和辅助融合中心不共谋，即不交互单个次级用户的数据信息。

如图3所示，本发明实施例提供的基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法具体包括以下步骤：

步骤一，建立协作频谱感知模型，在一般的协作频谱感知模型中，次用户数量至少在三个以上。本方法考虑到部分数据丢失下的问题解决，次用户数量设置在四个或以上。

步骤二，初始化感知数据。利用能量检测法，每一个次用户都基于自己对主用户信号的观测进行本地感知，将感知结果处理成能量表示，得到每个次用户能量感知数据。即次用户将接受到的信号经过带通滤波器处理，再经过平方率检测器和积分器，得到单位时间T内的能量S_i，以分贝表示，其中i表示次用户，i的范围为[1，M]，M为参与感知次用户数。使用RSS方法同样能得到分贝数表示的能量强度值。

步骤三，每个次用户生成一个随机数，将随机数转发至辅助融合中心，辅助融合中心将收到的数据求和。次用户生成的随机数记为R_i，以分贝为单位表示。为了能成功混淆真实感知数据，随机数取值应近似于一般信号强度值，取在[30，100]范围内。所有次用户都生成自己本轮的随机数据。次用户在此轮频谱感知中生成的随机数不适用于下一轮频谱感知过程。辅助融合中心将收到的随机数求和得R₀，并记录收到数据的身份来源。这表明，辅助融合中心除了存储随机数列，还需要记录每个数据来源的身份。

步骤四，每个次用户将生成的随机数与能量感知数据相加，将结果转发至融合中心，融合中心将收到的数据求和。用户的本地感知结果S_i与其生成的随机数R_i相加记为X_i，单位为分贝。X_i与其对应的R_i互称匹配项。融合中心将收到的X_i求和得X₀，并记录收到数据的身份来源。由此。每个真实的感知数据被处理成一组匹配的数据对，即R_i和X_i，攻击者截获任一数据无法推断正确的位置关系，这利用了安全两方计算的思想。

步骤五，辅助融合中心将得到的和取反并转发至融合中心，在验证数据完整性后，融合中心将两部分数据相加，获得真实感知数据和，完成数据融合。

其具体包括以下步骤：

1)辅助融合中心将R₀取反得到R₀’发送至融合中心。

2)辅助融合中心与融合中心交换数据身份来源，若身份来源完全重合，执行步骤4)；若辅助融合中心获得的数据身份来源与融合中心数据来源不重合，执行步骤3)。此处的来源重合指的是，辅助融合中心会向融合中心提交一份身份来源名单，融合中心通过与自身的数据来源对比，发现缺失的匹配项。

3)比对两融合中心数据来源，剔除无匹配项的数据，两中心重新计算R₀与X₀。返回步骤1)。

4)辅助融合中心将X₀与R₀’相加，获得真实感知数据和记S₀。

5)所描述的融合中心和辅助融合中心始终是受信任的，它们不会与恶意用户交换信息。两中心之间交换的是身份信息，以及数据和，都不具有位置隐私特征。为了防止感知数据在融合中心和辅助融合中心交换时被窃听，感知数据总是在一个中心求和后再转发到另一个中心，无法推断特定用户位置，保证了每个环节的安全性。

步骤六，隐私保护方案完成，融合中心继续对融合数据处理并比较判决，完成本轮协作频谱感知过程。采用的是一种经典的频谱感知判决方法，对感知数据和S₀平均分配——即认为的协作感知数据S₀’＝S₀/M，再将S₀’与判决门限——即预先设置的白噪声门限N₀比较，得出判决结果。

下面结合具体实验对本发明的效果做进一步的描述。

1.实验条件

本发明的实验平台分为感知数据获取与数据处理两部分，感知数据获取平台是USRP硬件外设结合GNU Radio环境，数据处理采用Matlab 2014a。

2.实验结果与分析

本发明使用USRP仿真，选择次用户1到次用户10对主用户1的十个本地感知数据；对主用户2的十个感知数据；对主用户3的十个感知数据。若攻击者截获以上数据，可以对次用户进行定位。在Matlab软件仿真实验中得到的定位准确率为90％。

生成一些随机数，模拟融合中心对感知数据的处理过程。将以上三组数据每个都处理成数据对形式。当这些数据被用于次用户进行定位，对此时的虚假感知数据，即使存在随机数与感知数据刚好相似的情况，定位准确率低于10％。

实验中，在分布式的认知无线网络中，存在着很多安全威胁，这些安全威胁都是由认知无线网络分布式的特性带来的安全威胁，所以传统现有技术的无线网络频谱感知方案很难抵抗和防御这些攻击。其中，协作频谱感知中的位置隐私泄露问题，会导致次用户的位置完全暴露在认知无线网络中。一些自私或恶意的攻击者在得到次用户位置后，通过发起其他攻击或直接攻击次级用户实体，使认知无线网络面临严重安全问题，甚至导致网络瘫痪。本发明基于安全两方计算，将协作频谱感知数据处理成一对数据的组合，并将这对数据分别发送至融合中心与辅助融合中心进行融合判决，暴露的数据不具有频谱感知特征，防止攻击者通过截获数据获得CR次用户位置信息，保障了次用户安全，使认知无线网络系统更稳固。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法，其特征在于，所述基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法将协作频谱感知数据处理成一对数据的组合，并将这对数据分别发送至融合中心与辅助融合中心进行融合判决，暴露的数据不具有频谱感知特征，以防止攻击者通过截获数据获得CR次用户位置信息。

2.如权利要求1所述的基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法，其特征在于，所述基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法包括以下步骤：

步骤一，建立协作频谱感知模型；

步骤二，初始化感知数据；利用能量检测法，每一个次用户都基于自己对主用户信号的观测进行本地感知，将感知结果处理成能量表示，得到每个次用户能量感知数据；

步骤三，生成无特征随机数，每个次用户生成一个一定范围内的随机数，将随机数转发至辅助融合中心，辅助融合中心将收到的数据求和；

步骤四，处理感知数据，每个次用户将生成的随机数与能量感知数据相加，将结果转发至融合中心，融合中心将收到的数据求和；

步骤五，感知数据融合，辅助融合中心将得到的和取反并转发至融合中心，在验证数据来源的完整匹配后，融合中心将两部分数据相加，获得真实感知数据和，完成数据融合；

步骤六，判决，融合中心继续对融合数据处理并比较判决，完成本轮协作频谱感知过程。

3.如权利要求2所述的基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法，其特征在于，所述步骤二中的能量检测法是次用户将接受到的信号经过带通滤波器处理，再经过平方率检测器和积分器，得到单位时间T内的能量S_i，以分贝表示，其中i表示次用户，i的范围为[1，M]，M为参与感知次用户数。

4.如权利要求2所述的基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法，其特征在于，所述步骤三具体是次用户生成的随机数记为R_i，以分贝为单位表示，随机数取值应在[30，100]范围内；所有次用户都生成自己本轮的随机数据；次用户在此轮频谱感知中生成的随机数不适用于下一轮频谱感知过程；辅助融合中心将收到的随机数求和得R₀，并记录收到数据的身份来源。

5.如权利要求2所述的基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法，其特征在于，所述步骤四方法具体次用户的本地感知结果S_i与其生成的随机数R_i相加记为X_i，单位为分贝；X_i与其对应的R_i互称匹配项；融合中心将收到的X_i求和得X₀，并记录收到数据的身份来源。

6.如权利要求2所述的基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法，其特征在于，所述步骤五的方法具体包括：

(一)辅助融合中心将R₀取反得到R₀’发送至融合中心；

(二)辅助融合中心与融合中心交换数据身份来源，若身份来源完全重合，执行步骤(四)；若辅助融合中心获得的数据身份来源与融合中心数据来源不重合，执行步骤(三)；

(三)比对两融合中心数据来源，剔除无匹配项的数据，两中心重新计算R₀与X₀；返回步骤(一)；

(四)辅助融合中心将X₀与R₀’相加，获得真实感知数据和记S0；

(五)所描述的融合中心和辅助融合中心始终是受信任的，其交换的是身份信息，及不具有用户特征的和数据。

7.如权利要求2所述的基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法，其特征在于，所述步骤六中的比较判决方法是对感知数据和S₀平均分配——即认为协作感知数据S₀’＝S₀/M，将S₀’与判决门限——即白噪声门限N₀比较，得出判决结果，完成协作频谱感知过程。

8.一种应用权利要求1～7任意一项所述基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法的无线通信系统。

9.一种应用权利要求1～7任意一项所述基于安全两方计算的认知无线网络位置隐私保护方法的认知无线网络控制平台。