CN110557427A - 一种均衡网络性能和安全的智能家居安全控制方法 - Google Patents

一种均衡网络性能和安全的智能家居安全控制方法 Download PDF

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Abstract

一种均衡网络性能和安全的智能家居安全控制方法，包括以下步骤：(1)引入区块链技术，搭建一个智能家居安全架构；(2)构造设备节点；(3)向网络中添加新的设备节点，并对点集的子节点数量进行调整；(4)从网络中删除设备节点，并对点集的子节点数量进行调整；(5)设置数据类型的安全等级；(6)设计一种基于层级的方法来实施原有区块链的PoW机制，根据数据类型的安全等级来分配计算资源，即按需分配资源。本发明提出一种智能家居安全架构，实现完全去中心化，把智能家居的安全风险降低到一个可以接受的程度；提出区别于原有PoW机制的使用基于层级方法实施的PoW机制，这种按需分配资源的方法能有效降低资源消耗和网络延迟。

Description

一种均衡网络性能和安全的智能家居安全控制方法
技术领域
本发明涉及物联网安全技术领域，特别涉及一种均衡网络性能和安全的智能家居安全控制方法。
背景技术
随着物联网技术的发展，物联网的规模日益扩大，智能家居作为物联网领域的一大典型应用已经融入人们的日常生活中，由于大量设备不断连入智能家居中，智能家居的安全变得极其重要。现有的物联网系统架构中，大部分都通过一个中心点来控制所有设备，但是中心点非常容易遭受攻击，如Sybil攻击，DDoS攻击等，即物联网因高度中心化存在极大安全隐患。
针对物联网因高度中心化出现的安全隐患，近年来基于区块链技术的物联网架构不断被提出，但是这类架构主要存在以下缺陷：一种使用云存储技术的区块链物联网架构没能实现完全去中心化。一种基于超边的区块链物联网架构虽然可以降低数据存储空间的消耗，但是网络延迟问题依然没有得到解决。综上可知，尽管基于区块链技术的物联网架构极大提升了智能家居的安全性，但是依然做不到均衡网络性能和安全。
区块链技术是采用分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术实现的一个去中心化的分布式账本。近年的研究表明，区块链技术有助于解决物联网的高度中心化问题，提高物联网的安全性。但是引入区块链技术后又带来了新的问题，区块链技术中的工作量证明机制(即Proof-of-Work，简称PoW)会消耗更多计算资源，并且会增大网络延迟。现有的研究并没有很好地解决上述问题。
发明内容
为了克服已有智能家居控制方式的网络延迟较大的不足,本发明提供了一种网络延迟较小、有效降低资源消耗的均衡网络性能和安全的智能家居安全控制方法，引入区块链技术，提出一种智能家居安全架构，实现完全去中心化，把智能家居的安全风险降低到一个可以接受的程度；提出区别于原有PoW机制的使用基于层级方法实施的PoW 机制，这种按需分配资源的方法能有效降低资源消耗和网络延迟。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种均衡网络性能和安全的智能家居安全控制方法，包括以下步骤：
1)引入区块链技术，搭建一个智能家居安全架构；
2)构造设备节点；
3)向网络中添加新的设备节点，并对点集的子节点数量进行调整；
4)从网络中删除设备节点，并对点集的子节点数量进行调整；
5)设置数据类型的安全等级；
6)设计一种基于层级的方法来实施原有区块链的PoW机制，所谓基于层级的方法就是根据数据类型的安全等级来分配计算资源，即按需分配资源。
所述步骤1)中，智能家居安全架构构包含以下部分：Miner(矿工节点)，Node(设备节点)，CN(子节点),VS(点集)和LN(本地网络)，其中，设备节点就是智能家居中所有具有存储功能的设备，每个设备节点都有若干个子节点，每个子节点分别存储一种类型的数据；点集包含属于不同设备节点的但存储相同类型数据的子节点；子区块链由包含相同类型数据的点集构成，一方面，由于要保证智能家居系统的安全性，点集中的子节点数量要足够多，至少minn个，minn 为任意正整数；另一方面，为了减少存储空间的消耗，点集中的子节点数量也不能太多，最多maxn个，maxn为任意正整数，并且定义 minn＝maxn/4；因为该智能家居架构属于开放式架构，所以其矿工节点、设备节点和子节点的数量都可以根据实际情况来调整，也就是说该架构是可伸缩的。
再进一步，所述步骤2)中，设备节点的数据结构包含以下部分：区块链列表、子区块链和相关性向量，区块链列表用来存储子节点的数据类型索引(k)，数据类型索引就是数据类型的下标，索引的总数等于与该节点相关的所有数据类型的数量；子区块链存储在子节点中，这些子区块链存储与该节点相关的数据，每个子区块链存储的数据类型不同；相关性向量(r1,r2,r3,...,rk)用于记录与该节点相关并且位于其他节点中的子节点的数据类型索引。
更进一步，所述步骤3)中，由步骤1)可知，该架构属于开放式架构，其中设备节点、矿工节点和子节点的数量都可以按照实际情况来增减。向网络中添加新的设备节点，并对点集的子节点数量进行调整。具体方法就是将新设备节点的子节点都添加到网络中，首先按照步骤2)的节点数据结构来构造新设备节点，再通过新设备节点中的相关性向量查找与该设备节点有关的子节点，然后将新设备节点的每一个子节点都添加进与新节点有关联的并且存储的数据类型与对应子节点相同的点集中；如果不存在与新设备节点有关联的点集，那么新设备节点的子节点将被任意添加到存储的数据类型与对应子节点相同的点集中；增加新设备节点以后，检查所有点集的子节点数量，如果发现某一个点集中的子节点数量达到规定的最大数量maxn，则将这一点集分成两个点集，其中一个点集的子节点数量为规定的最小数量 minn，另一个点集的子节点数量为maxn-minn。
所述步骤4)中，删除设备节点只要将该节点的所有子节点从其所在的点集中删除即可；删除设备节点以后，检查所有点集的子节点数量，如果发现某一个点集中的子节点数量少于规定的最小数量minn，则将该点集与任意子节点数量不超过maxn-minn的点集合并。
所述步骤5)中，对于一种数据而言，只需要保证它由数量足够多的节点存储，并且对这种数据的安全保障水平处于可以接受的范围即可。这就需要将每种数据类型设置为一个安全等级，具体方法就是在矿工节点之间建立一个子区块链，用来存储每种数据类型索引与其对应安全等级之间的映射关系。具体的安全等级由实际的安全要求决定。
所述步骤6)，在上一个步骤设置的安全等级的基础上，设计一种基于层级的方法来实施原有区块链的PoW机制，所谓基于层级的方法就是根据数据类型的安全等级来分配计算资源，即按需分配资源。为节省资源，在一个事件发生时，只需要与其有关联的节点对其进行验证并存储即可；当有事件发生时，该事件的子节点会构造时间戳、数据类型索引和事件内容。矿工节点通过读取该事件的数据类型索引，获取其安全等级对应的PoW算法难度值，从而执行相应难度的计算。对于安全等级越高的事件，PoW算法的难度值就越高，运行时间就越长；对于安全等级较低的事件，PoW算法的难度值就较低，运行时间就较短。
本发明中，一方面，引入区块链技术，提出一种基于区块链技术的智能家居安全架构，该架构是开放式的、可伸缩的，从而实现智能家居完全去中心化，把其安全风险降低到一个可以接受的程度。另一方面，对原有区块链技术中的Proof-of-Work机制(即工作量证明机制，简称PoW机制)进行改进，使用一种基于层级的方法来实现PoW机制，所谓基于层级的方法就是根据数据类型的安全等级来分配计算资源，这种按需分配资源的方法能有效降低由于引入区块链技术导致的智能家居系统资源消耗和网络延迟问题，从而达到均衡网络性能和安全的目的。
本发明的有益效果主要表现在：引入区块链技术来搭建智能家居安全架构，并且该架构是开放式的、可伸缩的，同时设计一种基于层级的方法来实施PoW机制。一方面，该架构很好地实现完全去中心化，保证数据的安全性在可接受的范围内。另一方面，基于层级的PoW机制有效减少了所需的计算资源，降低网络延迟，提高效率。因此，本发明提出的基于区块链技术的智能家居安全架构和方法很好地均衡了网络性能和安全。
附图说明
图1是基于区块链的智能家居安全架构图。
图2是设备节点的数据结构图。
图3是增加设备节点的流程图。
图4是删除设备节点的流程图。
图5是设置安全等级的流程图。
图6是使用基于层级的方法实施PoW机制的流程图。
图7是针对智能家居实验平台搭建的智能家居安全架构图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1～图7，一种均衡网络性能和安全的智能家居安全控制方法，包括以下步骤：
1)引入区块链技术，搭建一个智能家居安全架构；
2)构造设备节点；
3)向网络中添加新的设备节点，并对点集的子节点数量进行调整；
4)从网络中删除设备节点，并对点集的子节点数量进行调整；
5)设置数据类型的安全等级；
6)设计一种基于层级的方法来实施原有区块链的PoW机制，所谓基于层级的方法就是根据数据类型的安全等级来分配计算资源，即按需分配资源。
所述步骤1)中，智能家居安全架构构包含以下部分：Miner(矿工节点)，Node(设备节点)，CN(子节点),VS(点集)和LN(本地网络)，其中，设备节点就是智能家居中所有具有存储功能的设备，每个设备节点都有若干个子节点，每个子节点分别存储一种类型的数据；点集包含属于不同设备节点的但存储相同类型数据的子节点；子区块链由包含相同类型数据的点集构成，一方面，由于要保证智能家居系统的安全性，点集中的子节点数量要足够多，至少minn个，minn 为任意正整数；另一方面，为了减少存储空间的消耗，点集中的子节点数量也不能太多，最多maxn个，maxn为任意正整数，并且定义 minn＝maxn/4；因为该智能家居架构属于开放式架构，所以其矿工节点、设备节点和子节点的数量都可以根据实际情况来调整，也就是说该架构是可伸缩的。
再进一步，所述步骤2)中，设备节点的数据结构包含以下部分：区块链列表、子区块链和相关性向量，区块链列表用来存储子节点的数据类型索引(k)，数据类型索引就是数据类型的下标，索引的总数等于与该节点相关的所有数据类型的数量；子区块链存储在子节点中，这些子区块链存储与该节点相关的数据，每个子区块链存储的数据类型不同；相关性向量(r1,r2,r3,...,rk)用于记录与该节点相关并且位于其他节点中的子节点的数据类型索引。
更进一步，所述步骤3)中，由步骤1)可知，该架构属于开放式架构，其中设备节点、矿工节点和子节点的数量都可以按照实际情况来增减。向网络中添加新的设备节点，并对点集的子节点数量进行调整。具体方法就是将新设备节点的子节点都添加到网络中，首先按照步骤2)的节点数据结构来构造新设备节点，再通过新设备节点中的相关性向量查找与该设备节点有关的子节点，然后将新设备节点的每一个子节点都添加进与新节点有关联的并且存储的数据类型与对应子节点相同的点集中；如果不存在与新设备节点有关联的点集，那么新设备节点的子节点将被任意添加到存储的数据类型与对应子节点相同的点集中；增加新设备节点以后，检查所有点集的子节点数量，如果发现某一个点集中的子节点数量达到规定的最大数量maxn，则将这一点集分成两个点集，其中一个点集的子节点数量为规定的最小数量 minn，另一个点集的子节点数量为maxn-minn。
所述步骤4)中，删除设备节点只要将该节点的所有子节点从其所在的点集中删除即可；删除设备节点以后，检查所有点集的子节点数量，如果发现某一个点集中的子节点数量少于规定的最小数量minn，则将该点集与任意子节点数量不超过maxn-minn的点集合并。
所述步骤5)中，对于一种数据而言，只需要保证它由数量足够多的节点存储，并且对这种数据的安全保障水平处于可以接受的范围即可。这就需要将每种数据类型设置为一个安全等级，具体方法就是在矿工节点之间建立一个子区块链，用来存储每种数据类型索引与其对应安全等级之间的映射关系。具体的安全等级由实际的安全要求决定。
所述步骤6)，在上一个步骤设置的安全等级的基础上，设计一种基于层级的方法来实施原有区块链的PoW机制，所谓基于层级的方法就是根据数据类型的安全等级来分配计算资源，即按需分配资源。为节省资源，在一个事件发生时，只需要与其有关联的节点对其进行验证并存储即可；当有事件发生时，该事件的子节点会构造时间戳、数据类型索引和事件内容。矿工节点通过读取该事件的数据类型索引，获取其安全等级对应的PoW算法难度值，从而执行相应难度的计算。对于安全等级越高的事件，PoW算法的难度值就越高，运行时间就越长；对于安全等级较低的事件，PoW算法的难度值就较低，运行时间就较短。
参照图1所示架构，所述步骤1)中，针对一个智能家居实验平台，搭建基于区块链技术的智能家居安全架构。智能家居实验平台如图7所示，该平台共包含7个智能家居设备。针对该实验平台搭建的智能家居架构，该架构主要包括以下五个部分：7个设备节点(Node1～Node7)，2个矿工节点(Miner1和Miner2)，5个点集(VS1～VS5)， 19个子节点(CN1～CN19)和2个本地网络(LN1和LN2)。规定点集中子节点的数量不能超过maxn，也不能低于minn。maxn和minn可以视实际情况进行调整。
参照图2所示流程，所述步骤2)中构造设备节点。节点的数据结构包含区块链列表，数据类型索引和相关性向量。区块链列表包含所有子节点。每个子节点下有子区块链头，创始区块和块。子区块链头包含子节点的数据类型索引。创始区块包含当前块哈希值和块数据。块包含当前块哈希值、前一个块哈希值和块数据。
参照图3所示流程，所述步骤3)中，在网络中添加新的设备节点，并且对点集中子节点的数量进行检查和调整。定义变量NewAddSet 为新节点集合，定义变量k为子节点数据类型索引，定义变量rk为子节点的相关性，定义变量size为点集中子节点数量。遍历集合NewAddSet，获取每个子节点的数据类型索引(k)，通过新节点中的相关性向量 ((r1,r2,...,rk))查找与该设备节点有关的子节点，然后将新设备节点的每一个子节点都添加进与新节点有关联的并且存储的数据类型与对应子节点相同的点集中。如果不存在与新设备节点有关联的点集，那么新设备节点的子节点将被任意添加到存储的数据类型与对应子节点相同的点集中。增加新设备节点以后，对所有点集的子节点数量(size) 进行检查，如果发现某一个点集中的子节点数量达到规定的最大数量 maxn，则将这一点集分成两个点集，其中一个点集的子节点数量为规定的最小数量minn，另一个点集的子节点数量为maxn-minn。
参照图4所示流程，所述步骤4)中，在网络中删除不需要的设备节点，并且对点集中子节点的数量进行检查和调整。定义变量 deletedSet为删除节点的集合，定义变量i为子节点所在点集索引。遍历集合deletedSet，获取所有子节点的数据类型索引(k)，将所有子节点从其所在点集中删除。删除设备节点以后，对所有点集的子节点数量(size)进行检查，如果发现某一个点集中的子节点数量少于规定的最小数量minn，则将该点集与任意子节点数量不超过maxn-minn的点集合并。
参照图5所示流程，所述步骤5)中，设置数据类型的安全等级。具体方法就是在矿工节点之间建立一个子区块链，存储每种数据类型索引与对应安全等级之间的映射关系。每种数据类型都对应一种安全等级，具体的安全等级与该数据类型的安全性要求相关，视实际情况进行设置。
参照图6所示方法，所述步骤6)中，矿工节点使用基于层级方法的PoW机制，当一个事件发生时，只需要与其有关联的节点对其进行验证并存储。当有事件发生时，该事件的子节点会构造时间戳、数据类型索引和事件内容。矿工节点通过读取该事件的数据类型索引，获取其安全等级对应的PoW算法难度值，从而执行相应难度的计算。

Claims (7)

1.一种均衡网络性能和安全的智能家居安全控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
1)引入区块链技术，搭建一个智能家居安全架构；
2)构造设备节点；
3)向网络中添加新的设备节点，并对点集的子节点数量进行调整；
4)从网络中删除设备节点，并对点集的子节点数量进行调整；
5)设置数据类型的安全等级；
6)设计一种基于层级的方法来实施原有区块链的PoW机制，所谓基于层级的方法就是根据数据类型的安全等级来分配计算资源，即按需分配资源。
2.如权利要求1所述的一种均衡网络性能和安全的智能家居安全控制方法，其特征在于，所述步骤1)中，智能家居安全架构构包含以下部分：Miner(矿工节点)，Node(设备节点)，CN(子节点),VS(点集)和LN(本地网络)，其中，设备节点就是智能家居中所有具有存储功能的设备，每个设备节点都有若干个子节点，每个子节点分别存储一种类型的数据；点集包含属于不同设备节点的但存储相同类型数据的子节点；子区块链由包含相同类型数据的点集构成。
3.如权利要求1或2所述的一种均衡网络性能和安全的智能家居安全控制方法，其特征在于，所述步骤2)中，设备节点的数据结构包含以下部分：区块链列表、子区块链和相关性向量，区块链列表用来存储子节点的数据类型索引(k)，数据类型索引就是数据类型的下标，索引的总数等于与该节点相关的所有数据类型的数量；子区块链存储在子节点中，这些子区块链存储与该节点相关的数据，每个子区块链存储的数据类型不同；相关性向量(r1,r2,r3,...,rk)用于记录与该节点相关并且位于其他节点中的子节点的数据类型索引。
4.如权利要求3所述的一种均衡网络性能和安全的智能家居安全控制方法，其特征在于，所述步骤3)中，由步骤1)可知，该架构属于开放式架构，其中设备节点、矿工节点和子节点的数量都可以按照实际情况来增减，向网络中添加新的设备节点，并对点集的子节点数量进行调整；将新设备节点的子节点都添加到网络中，首先按照步骤2)的节点数据结构来构造新设备节点，再通过新设备节点中的相关性向量查找与该设备节点有关的子节点，然后将新设备节点的每一个子节点都添加进与新节点有关联的并且存储的数据类型与对应子节点相同的点集中；如果不存在与新设备节点有关联的点集，那么新设备节点的子节点将被任意添加到存储的数据类型与对应子节点相同的点集中；增加新设备节点以后，检查所有点集的子节点数量，如果发现某一个点集中的子节点数量达到规定的最大数量maxn，则将这一点集分成两个点集，其中一个点集的子节点数量为规定的最小数量minn，另一个点集的子节点数量为maxn-minn。
5.如权利要求4所述的一种均衡网络性能和安全的智能家居安全控制方法，其特征在于，所述步骤4)中，删除设备节点只要将该节点的所有子节点从其所在的点集中删除即可；删除设备节点以后，检查所有点集的子节点数量，如果发现某一个点集中的子节点数量少于规定的最小数量minn，则将该点集与任意子节点数量不超过maxn-minn的点集合并。
6.如权利要求2所述的一种均衡网络性能和安全的智能家居安全控制方法，其特征在于，所述步骤5)中，在矿工节点之间建立一个子区块链，用来存储每种数据类型索引与其对应安全等级之间的映射关系，安全等级由实际的安全要求决定。
7.如权利要求6所述的一种均衡网络性能和安全的智能家居安全控制方法，其特征在于，所述步骤6)，根据数据类型的安全等级来分配计算资源，即按需分配资源；在一个事件发生时，只需要与其有关联的节点对其进行验证并存储即可；当有事件发生时，该事件的子节点会构造时间戳、数据类型索引和事件内容；矿工节点通过读取该事件的数据类型索引，获取其安全等级对应的PoW算法难度值，从而执行相应难度的计算；对于安全等级越高的事件，PoW算法的难度值就越高，运行时间就越长；对于安全等级较低的事件，PoW算法的难度值就较低，运行时间就较短。
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