CN110602698B - 一种基于混沌映射的车联网完全会话密钥协商方法 - Google Patents
一种基于混沌映射的车联网完全会话密钥协商方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开一种基于混沌映射的车联网完全会话密钥协商方法,包括系统的初始化、车辆结点与雾服务器结点注册、群管理员车辆与雾服务器结点之间的相互认证和密钥协商以及群内车辆结点之间的群密钥协商。本发明基于切比雪夫混沌映射算法,其中混沌映射用于提供单向散列,而切比雪夫多项式用于建立公共多方密钥,避免在椭圆曲线上进行模乘指数或标量乘法,计算开销较低。
Description
技术领域
本发明涉及车联网通信安全技术,具体涉及一种基于混沌映射的车联网完全会话密钥协商方法。
背景技术
车联网(VANETs)是一种无线自组织网络,随着技术的进步,人们依赖移动通信,VANETs的应用得到了广泛的应用。由于它为驾驶员提供信息和帮助,避免各种碰撞,提供导航以提高交通效率,因此VANETs是智能交通系统(ITS)的重要组成部分。VANETs就是将车辆作为信息网络中的节点,通过无线通信等手段,实现人、车、路及环境的协同交互,从而实现智能交通。
为了保证安全通信,在部署VANETs期间应该仔细考虑安全性,隐私性和效率。但是,与传统无线网络不同的是,由于这些车辆节点是高度移动的,而且是长距离大范围的移动。因此导致VANETs具有动态拓扑。VANETs的高移动性和网络拓扑变化快等独特特性使其易受各种外部和内部攻击。这些攻击使安全性和隐私性成为VANETs方案设计中的难题。VANETs属于无线网络系列,由于开放信道,消息很容易被窃听,因此,有必要使用加密技术来保证安全通信。为此,在VANETs通信中引入了密钥协商技术。其中组密钥协议(GKA)为车辆通信提供安全通道。GKA协议允许一组参与者通过协议在不安全的网络上建立用于安全通信信道的公共会话密钥。
然而,传统的密钥协商方案效率低并且消耗太多资源。随着车辆数量的快速增长和服务需求增加的变化,产生和需要处理的数据量也持续快速增加。目前已经有使用云计算的方案来解决这些问题,但同时也存在一些不足。例如,由于云服务器远离车辆终端,因此对需要实时处理道路信息,可能存在时延问题。
最近雾计算被重新定义和运用,成为了一种面向物联网的分布式计算基础设施,从而得到广泛传播和应用。在雾计算模式中,数据、(数据)处理和应用程序集中在网络边缘的设备中,而不是几乎全部保存在云中。它是云计算的延伸概念,将云计算模式扩展到网络边缘。但是现有技术中,通过雾计算来进行车联网密钥协商的过程,其计算开销较大、数据传输有延迟且带宽消耗大。
发明内容
发明目的:本发明的目的在于解决现有技术中存在的不足,提供一种基于混沌映射的车联网完全会话密钥协商方法。
技术方案:本发明的一种基于混沌映射的车联网完全会话密钥协商方法,依次包括以下步骤:
(1)准备过程:
(1.1)系统的初始化:系统包括可信机构TA、路边单元RSU、雾服务器Fog以及配备有OBU的车辆Vi;通过TA进行初始化:TA确定基于混沌映射的哈希散列函数h:{0,1}*→{0,1}l,TA私钥为δ;
(1.2)雾服务器节点注册;
(1.2.1)雾服务器节点将其自身身份IDf发送给TA;
(1.2.2)TA收到雾服务器节点的身份信息后,首先选择随机数x,kδ,大素数n,并且为雾服务器节点计算伪身份PIDf=h(IDf||kδ),以及私钥TA广播公共参数{x,n,T(·),PIDf},其中T(·)为切比雪夫多项式,并将{PIDf,kδ,SKf}通过安全通道发送给对应的雾服务器节点;
(1.2.3)雾服务器节点接收并将{kδ,SKf}存储为私钥;
(1.3)车辆节点注册;
(2)会话密钥协商过程:
(2.1)群管理员车辆节点与雾服务器节点之间的密钥协商;
(2.1.3)TA检查然后通过验证是否与相等,若相等,即完成对雾服务器节点的验证,然后计算再通过验证是否与相等,若相等,即验证群车辆管理员节点,只有经过验证后,才能进行以下密钥协商的步骤,否则丢弃消息;
(2.1.4)雾服务器节点首先检查随机选择β∈Zn,计算ξ2=Tβ(x)mod n,然后计算和群管理员车辆节点之间的会话密钥SKif≡Tβ(ξ1)mod n,Mif=h(SKif||IDf||ξ1||ξ2),将{σf,ξ2,TFi}发送给群管理员车辆节点;
(2.1.5)群管理员车辆节点首先检查时间戳然后计算SK′if≡Tα(ξ2)mod n,M′if=h(SK′if||IDf||ξ1||ξ2),然后通过验证等式验证σf,若相等,则存储与雾服务器节点之间的会话密钥,否则丢弃消息;
(2.2)群内车辆节点密钥协商:
(2.2.2)车辆节点Vi选择随机数ri∈Zn,然后计算 以及sidi=h(IDi||h(k1)||...||h(kn)),然后在群内广播Ki,i+1、zi、Ci、MACi和sidi则分别为群内秘钥协商过程中为便于计算而使用的参数;
(2.2.5)车辆节点Vi从群内广播的消息得到T1,T2....Tm,然后验证在验证等式相等后,计算群会话密钥:ski=h(k1||...||kn),最后计算confi=h((yi,ki)||...||(yn,kn))进行会话确认,然后计算sci=h(sidi||confi)mod n和在群内广播
ski、confi、yn、kn、Dj和sci则分别是会话秘钥确认过程中为便于计算而使用的参数;
有益效果:本发明在VANETs中提出一个完全的安全会话密钥协商技术方案,包括雾服务器节点和群管理员车辆之间的密钥协议以及群内车辆节点之间的密钥协议。本发明中会话密钥的安全性基于混沌映射假设,通过相关实施例证明表明本发明的安全性能。此外,本发明通过混沌映射的使用极大地提高了计算效率,并降低了计算成本。
附图说明
图1为本发明的整体系统结构图;
图2为本发明的方法流程示意图;
图3至5均为实施例中的计算代价示意图。
具体实施方式
下面对本发明技术方案进行详细说明,但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。
如图1所示,本发明系统中涉及以下参与者:可信机构(TA)、路边单元(RSU)、雾服务器(Fog)以及配备有OBU的车辆Vi。借助OBU提供的无线通讯能力,车辆能够与TA及其他车辆通信。
本实施例的基于混沌映射的车联网完全会话密钥协商方法,具体包括以下步骤:
(1)准备过程,TA的初始化、雾服务器节点注册和车辆节点注册。
系统初始化阶段,首先TA生成系统参数,然后TA将这些系统参数通过安全的通信渠道预加载到车辆的OBU和雾服务器节点中。然后,TA确定基于混沌映射的哈希散列函数h:{0,1}*→{0,1}l,选取私钥δ。
雾服务器节点注册阶段,TA利用雾服务器节点提供的身份信息,为雾服务器节点完成注册,该注册过程雾服务器节点只执行一次,具体步骤如下所示:
1)雾节点向TA发送提供自己的真实身份IDf。
2)TA选择随机数x,kδ,大素数n,并且为雾服务器节点计算伪身份PIDf=h(IDf||kδ),私钥TA广播公共参数{x,n,T(·),PIDf},并将{PIDf,kδ,SKf}通过安全通道发送给雾服务器节点。
3)雾服务器节点接收并将{kδ,SKf}存储为私钥。
车辆节点注册阶段,TA利用车辆节点提供的身份信息,为车辆节点完成注册,该注册过程车辆节点只执行一次,具体步骤如下所示:
(2)通信过程,群管理员车辆节点与雾服务器节点之间的密钥协商和群内车辆节点的密钥协商。
步骤(2)主要的过程包括:群管理员车辆向雾服务器发送密钥协商请求,然后雾服务器将车辆的请求信息进行签名发送给TA,经由TA对车辆和雾节点进行验证。在验证身份后,雾服务器与车辆群管理员之间进行密钥协商;然后群内车辆节点进行密钥协商。
群管理员车辆节点与雾服务器节点之间的密钥协商的具体过程描述如下:
3)TA检查通过验证C′Fi=h(Mvi||SKf||TFi)是否与VFi相等,来验证雾服务器节点,然后计算再通过验证B′Vi=h(Avi||ID′i||TVi)是否与Bvi相等,来验证群车辆管理员节点。只有经过验证成立后,才能进行以下密钥协商的步骤,否则丢弃消息。
4)雾服务器节点首先检查随机选择β∈Zn,计算ξ2=Tβ(x)mod n,然后计算雾服务器节点和群管理员车辆节点之间的会话密钥SKif≡Tβ(ξ1)mod n,Mif=h(SKif||IDf||ξ1||ξ2),并将发送给群管理员车辆节点。
5)群管理员车辆节点首先检查时间戳然后计算SK′if≡Tα(ξ2)mod n,M′if=h(SK′if||IDf||ξ1||ξ2),然后通过验证等式是否成立进而验证σf,若相等,则存储与雾服务器节点之间的会话秘钥,否则丢弃消息。
群内车辆节点的密钥协商的具体过程描述如下:
5)车辆节点Vi通过群内广播消息得到T1,T2....Tm,然后验证在验证等式相等后,计算群会话密钥:ski=h(k1||...||kn),进行会话确认,计算confi=h((yi,ki)||...||(yn,kn)),然后计算sci=h(sidi||confi)mod n和在群内广播
实施例:
为了表明本发明在通信中计算开销的优势,将本发明与其他三个车联网中关于密钥协商的方案在计算开销方面进行了对比。
其中,PPDAS方案是基于双线性配对的操作,ABAKA和PSAKA方案都是基于椭圆曲线(ECC)上的无双线性配对的操作,本发明是基于切比雪夫混沌映射的操作。
为了方便起见,本实施定义一些符号执行时间如下:
Tbp≈1.537ms:是一个双线性配对操作的执行时间。
Tsm-ecc≈0.063075ms:是一个ECC操作的标量乘法的执行时间。
TH≈0.0005ms:是一个通用哈希函数操作的执行时间。
Tsym=0.0087ms:是对称密钥加解密操作的执行时间。
Tch≈0.021025ms:是一个切比雪夫映射操作的执行时间。
表1
为了更方便的比较,将本实施例分成两部分,其中第一部分表示雾服务器节点与群管理员车辆之间的相互认证与密钥协商的过程,第二部分表示群内车辆节点密钥协商的过程。
在第一部分中,群管理员车辆用到4个切比雪夫混沌映射操作和3个哈希函数操作,所以群管理员车辆的执行时间是:4Tchev+3Thash≈0.0856ms;雾服务器节点用到3个切比雪夫混沌映射操作和2个哈希函数操作,所以群管理员车辆的执行时间是:3Tchev+2Thash≈0.064075ms;TA用到2个哈希函数操作,所以TA的执行时间是:3Thash≈0.0005ms。
在第二部分中,群内车辆用到一个对称加密操作,8个切比雪夫混沌映射操作和8个哈希函数操作,所以群内车辆的执行时间是:Tenc+8Tchev+8Thash≈0.1809ms;群管理员车辆用到2个对称加密操作,10个切比雪夫混沌映射操作和9个哈希函数操作,所以群管理员车辆的执行时间是:10Tchev+2Tenc+9Thash≈0.23215ms。
经过以上分析,在表2中可以看到不同方案不同实体的计算开销对比结果。图3至图5均给出了不同方案在计算开销方面的对比。
表2
Claims (3)
1.一种基于混沌映射的车联网完全会话密钥协商方法,其特征在于:依次包括以下步骤:
(1)准备过程:
(1.1)系统的初始化:系统包括可信机构TA、路边单元RSU、雾服务器Fog以及配备有OBU的车辆节点Vi;通过TA进行初始化:TA确定基于混沌映射的哈希散列函数h:{0,1}*→{0,1}l,TA私钥为δ;
(1.2)雾服务器节点注册;
(1.2.1)雾服务器节点将其自身身份IDf发送给TA;
(1.2.2)TA收到雾服务器节点的身份信息后,首先选择随机数x和kδ,大素数n,并且为雾服务器节点计算伪身份PIDf=h(IDf||kδ),以及其私钥TA广播公共参数{x,n,T(·),PIDf},其中T(·)为切比雪夫多项式,并将{PIDf,kδ,SKf}通过安全通道发送给对应的雾服务器节点;
(1.2.3)雾服务器节点接收并将{kδ,SKf}存储为私钥;
(1.3)车辆节点Vi注册;
(2)会话密钥协商过程:
(2.1)群管理员车辆节点Vi与雾服务器节点之间的密钥协商;
(2.2)群内车辆节点Vi密钥协商:
2.根据权利要求1所述的基于混沌映射的车联网完全会话密钥协商方法,其特征在于:所述步骤(2.1)中雾服务器节点与群管理员车辆节点Vi之间的密钥协商具体步骤为:
(2.1.3)TA检查然后通过验证等式是否相等,若相等,即完成对雾服务器节点的验证,然后计算再通过验证等式是否相等,若相等,即验证群车辆管理员节点,当两次验证均通过后进行步骤(2.1.4),否则丢弃消息;
(2.1.4)雾服务器节点首先检查随机选择β∈Zn,计算ξ2=Tβ(x)modn,然后计算和群管理员车辆节点Vi之间的会话密钥SKif≡Tβ(ξ1)modn,Mif=h(SKif||IDf||ξ1||ξ2),将发送给群管理员车辆节点Vi;
3.根据权利要求1所述的基于混沌映射的车联网完全会话密钥协商方法,其特征在于:所述步骤(2.2)中群内车辆节点Vi密钥协商的具体步骤如下:
(2.2.5)车辆节点Vi从群内广播的消息得到T1,T2....Tm,然后验证是否成立,在验证等式相等后,则计算群会话密钥:ski=h(k1||...||kn),最后计算confi=h((yi,ki)||...||(yn,kn))进行会话确认,然后计算sci=h(sidi||confi)mod n和在群内广播
ski、confi、yn、kn、Di和sci则分别是会话秘钥确认过程中为便于计算而使用的参数;
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