CN110868469A - 一种泛在物联网大规模设备管理算法 - Google Patents

一种泛在物联网大规模设备管理算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种泛在物联网大规模设备管理算法，涉及物联网设备管理技术领域，包括构建当前设备的物联网设备软件结构体，根据物联网设备软件结构体的信息内容计算当前设备的索引值，将索引值和物联网设备软件结构体的信息内容存储至分布式存储系统中，并生成用于标识当前设备的三维管理数据；所述三维管理数据为：设备ID、索引值、所在逻辑区域；所在逻辑区域为索引值和物联网设备软件结构体在分布式存储系统中存储的逻辑位置。本发明采用去中心存储的设备管理算法，得到用于标示物联网设备的三维管理数据，并通过分布式存储进行存储，将物联网设备标识内容存入到去中心存储算法维护的节点中来提高数据的安全性和读写性能。

Description

一种泛在物联网大规模设备管理算法
技术领域
本发明涉及物联网设备管理技术领域，具体涉及一种泛在物联网大规模设备管理算法。
背景技术
近年来，随着物联网技术的不断进步，物联网的典型应用已经逐步展开。然而，物联网下硬件设备的异构性问题愈显突出，迫切需要实现接口标准化和数据模型标准化，尽快统一技术标准，形成一个统一设备管理识别机制，提升设备管理效能。
为了解决上述问题，传统的设备管理识别方法直接采用数据库编码方式进行存储管理，并且伴随着数据库的物联网设备编码容易被破解修改、索引性能低下的不足。
发明内容
本发明针对现有技术，提供了一种泛在物联网大规模设备管理算法。
本发明通过下述技术方案实现：所述一种泛在物联网大规模设备管理算法，构建设备的物联网设备软件结构体，根据物联网设备软件结构体的信息内容计算设备的索引值，将索引值和物联网设备软件结构体的信息内容存储至分布式存储系统中，并生成标识设备的三维管理数据；所述三维管理数据为：设备ID、索引值、所在逻辑区域；所在逻辑区域为索引值和物联网设备软件结构体在分布式存储系统中的存储逻辑位置。
上述技术方案采用去中心存储的设备管理算法，得到用于标示物联网设备的三维管理数据，并通过分布式存储进行存储，将物联网设备标识内容存入到去中心存储算法维护的节点中来提高数据的安全性和读写性能。
进一步地，所述物联网结构体的参数包括魔法数、区块大小、上行流量、下行流量、单位时间请求数、单位时间响应数、时间戳、上一个索引值、下一个索引值、设备身份识别码ID、当前索引值、所在逻辑区域、数据完整性；所述魔法数计算方式为：Rand()*设备身份识别码ID；所述上一个索引值、下一个索引值为当前索引值所属的物联网设备相邻的两个物联网设备的索引值；所述当前索引值为当前设备的索引值。
进一步地，所述当前索引值的计算方式如下：
e＝md5(∑(kmagic*ksize*kupflow*kdownflow*kreq*kres*kts*kpre*knext*kcuur*kid*kchecksum)) ；
其中：kmagic是指魔法数；ksize是指区块大小；kdownflow是指下行流量；kupflow是指上行流量；kreq是指单位时间请求数；kres是指单位时间响应数；kts是指时间戳；kpre是指上一个Hash Block索引；knext是指下一个Hash Block索引；kcurr是指当前Hash Block索引；kid是指设备身份识别码ID；klregion是指所在逻辑区域； kchecksum是指数据完整性。
采用上述计算式将任意长度的数据映射成一个长度较短且长度固定的值，只有加密过程，没有解密过程，是一种单向密码体制，提高当前设备的标识的安全性。
由于当前设备的物联网设备软件结构体中存储有上一个物联网设备的索引值，使若上一个物联网设备的数据被篡改可以通过相邻的设备的物联网设备软件结构体的信息内容寻找出上一个物联网设备被篡改之前的索引值。
进一步地，所述数据完整性的值通过以下方式得到：将物联网设备软件结构体中除数据完整性之外的其他参数的值首先转变成二进制数据，然后第一个参数与第二个参数进行异或运算，得到的值与第三个参数进行异或运算，以此类推，直到运算到最后一个参数为止，把最后得到的运算结果的二进制转变成十进制后，得到数据完整性的值。
进一步地，所述索引值和物联网设备软件结构体的信息内容随机存储至分布式存储系统中。
进一步地，所述物联网设备软件结构体的参数需要修改时，重新产生一个新的物联网设备软件结构体，并通过修改后的参数计算得到当前设备的新的索引值，得到当前设备的新的三维管理数据；修改前的物联网设备软件结构体和三维管理数据不变化，便于追索修改前的设备信息。
进一步地，当前设备的参数传输和存储是否被篡改通过以下方式判断：将设备当前的除数据完整性的其他数据的值进行异或运算，并将运算结果与之前的数据完整性的值进行比较，若一致则说明数据的传输和存储过程安全，若不一致，则说明数据被篡改了。
进一步地，设备的当前物联网设备软件结构体的参数相较于原参数修改超过 1/3，则放弃该数据，选择原物联网设备软件结构体的参数。
本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
(1)本发明所提供的一种泛在物联网大规模设备管理算法，采用去中心存储的设备管理算法，得到用于标示物联网设备的三维管理数据，并通过分布式存储进行存储，将物联网设备标识内容存入到去中心存储算法维护的节点中来提高数据的安全性和读写性能。
(2)本发明所提供的一种泛在物联网大规模设备管理算法采用Hash block 函数将任意长度的数据映射成一个长度较短且长度固定的值，只有加密过程，没有解密过程，提高当前设备的标识的安全性。
(3)本发明所提供的一种泛在物联网大规模设备管理算法采用异或运算将设备的参数进行数据转化后储存、对比，防止设备参数在传输或存储过程中被篡改。
(4)本发明所提供的一种泛在物联网大规模设备管理算法中设备的三维管理数据被随机存储至分布式存储系统中，避免人为设定设备的三维管理数据的存储逻辑区域，提高安全性。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
区块链(Blockchain)，是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块是区域链的基本组成，用于承载数据。
一种泛在物联网大规模设备管理算法，包括以下步骤：
1)构建当前设备的物联网设备软件结构体，并对当前设备并进行初始化设置，包含设置当前物联网系统的时间戳、上行流量、下行流量、单位时间请求数、单位时间响应数、上一个索引值，下一个索引值、设备身份识别码ID、所在逻辑区域；当前索引值设置为空；物联网设备软件结构体包括魔法数(Magic)、区块大小(Size)、上行流量(Upflow)、下行流量(Downflow)、单位时间请求数(Req)、单位时间响应数(Respon)、时间戳(Timestamp)、上一个索引值(Pre_HB_Index)、下一个索引值(Next_HB_Index)、设备身份识别码ID(ID)、当前索引值 (Curr_HB_Index)、所在逻辑区域(Lregion)、数据完整性(Checksum)；
其中，区块大小为区块的数据承载空间；分布式存储系统中的区块个数为＝分布式存储容量(Storage_Size_MB)/区块大小(Size)。
2)计算魔法数：魔法数的结算方式为：Rand()*设备身份识别码ID；
3)计算数据完整性：将物联网设备软件结构体中除数据完整性之外的其他参数的值首先转变成二进制数据，然后第一个参数与第二个参数进行异或运算，得到的值与第三个参数进行异或运算，以此类推，直到运算到最后一个参数为止，把最后得到的运算结果的二进制转变成十进制后，得到数据完整性的值。
4)计算当前索引值：输入物联网设备身份识别码ID后，结合当前设备的时间戳、魔法数、上行流量、下行流量、单位时间响应数、单位时间请求数，采用 Hash Block函数进行运算，得出当前设备的当前索引值；
Hash Block函数的计算式为：
e＝md5(∑(kmagic*ksize*kupflow*kdownflow*kreq*kres*kts*kpre*knext*kcuur*kid*kchecksum)) ；
其中：kmagic是指魔法数；ksize是指区块大小；kdownflow是指下行流量；kupflow是指上行流量；kreq是指单位时间请求数；kres是指单位时间响应数；kts是指时间戳；kpre是指上一个Hash Block索引；knext是指下一个Hash Block索引；kcurr是指当前Hash Block索引；kid是指设备身份识别码ID；klregion是指所在逻辑区域； kchecksum是指数据完整性。
上一个索引值、下一个索引值为当前索引值所属的待接入物联网的当前设备相邻的两个物联网设备的索引值；当前索引值为当前待接入物联网的设备的索引值。
5)上一个索引值参与当前设备的索引值计算，以此类推，更新所有的物联网设备的信息内容；
由于每一个设备的物联网设备软件结构体不仅包括当前索引值，还包括了当前设备相邻的上一个设备和下一个设备的索引值，因此将上一个设备的索引值存储到当前设备的物联网设备软件结构体中，并参与当前设备的索引值计算，依次更新所有的物联网设备的信息内容。
6)将上述设定和计算得到的当前设备的物联网设备软件结构体的信息内容随机存储到分布式存储系统，并根据存储区域更新所在逻辑区域的值；并生成用于标识当前设备的三维管理数据；所述三维管理数据为：设备ID、索引值、所在逻辑区域；所在逻辑区域为索引值和物联网设备软件结构体在分布式存储系统中存储的逻辑位置；
该值指向当前设备的物联网设备软件结构体的信息内容在分布式存储系统中的存储位置，保证了物联网设备软件结构体和分布式存储映射的一致性和连续性。
物联网设备软件结构体的信息内容随机存储到分布式存储系统
7)当需要查询设备的时候，输入待查询设备的ID，则通过三维管理数据查询到物联网设备软件结构体的存储位置，进而得到该设备在物联网设备软件结构体的信息内容。
8)当需要恢复物联网设备的数据时，首先对该设备进行数据完整性计算，并将该计算结果与物联网设备软件结构体的信息内容中存储的Checksum值进行比较，判断是否一致；若一致则说明数据的传输和存储过程安全；若不一致，则说明数据被篡改了。
9)当物联网设备软件结构体中的信息内容被修改，重新产生一个新的物联网设备软件结构体，并通过修改后的参数计算得到当前设备的新的索引值，得到当前设备的新的三维管理数据；修改前的物联网设备软件结构体和三维管理数据不变化，便于追索修改前的设备信息。
10)设备的当前物联网设备软件结构体的参数相较于原参数修改超过1/3，则放弃该数据，选择原物联网设备软件结构体的参数。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种泛在物联网大规模设备管理算法，其特征在于，具体包括：构建当前设备的物联网设备软件结构体，根据物联网设备软件结构体的信息内容计算当前设备的索引值，将索引值和物联网设备软件结构体的信息内容存储至分布式存储系统中，并生成用于标识当前设备的三维管理数据；所述三维管理数据为：设备ID、索引值、所在逻辑区域；所在逻辑区域为索引值和物联网设备软件结构体在分布式存储系统中存储的逻辑位置。
2.根据权利要求1所述的一种泛在物联网大规模设备管理算法，其特征在于：所述物联网结构体的参数包括魔法数、区块大小、上行流量、下行流量、单位时间请求数、单位时间响应数、时间戳、上一个索引值、下一个索引值、设备身份识别码ID、当前索引值、所在逻辑区域、数据完整性；所述魔法数计算方式为：Rand()*设备身份识别码ID；所述上一个索引值、下一个索引值为当前索引值所属的物联网设备相邻的两个物联网设备的索引值；所述当前索引值为当前设备的索引值。
3.根据权利要求2所述的一种泛在物联网大规模设备管理算法，其特征在于：所述当前索引值的计算方式如下：
e＝md5(∑(kmagic*ksize*kupflow*kdownflow*kreq*kres*kts*kpre*knext*kcuur*kid*kchecksum))；
其中：kmagic是指魔法数；ksize是指区块大小；kdownflow是指下行流量；kupflow是指上行流量；kreq是指单位时间请求数；kres是指单位时间响应数；kts是指时间戳；kpre是指上一个HashBlock索引；knext是指下一个Hash Block索引；kcurr是指当前Hash Block索引；kid是指设备身份识别码ID；kchecksum是指数据完整性。
4.根据权利要求2所述的一种泛在物联网大规模设备管理算法，其特征在于：所述数据完整性的值通过以下方式得到：将物联网设备软件结构体中除数据完整性之外的其他参数的值首先转变成二进制数据，然后第一个参数与第二个参数进行异或运算，得到的值与第三个参数进行异或运算，以此类推，直到运算到最后一个参数为止，把最后得到的运算结果的二进制转变成十进制后，得到数据完整性的值。
5.根据权利要求1～5任一项所述的一种泛在物联网大规模设备管理算法，其特征在于：所述索引值和物联网设备软件结构体的信息内容随机存储至分布式存储系统中。
6.根据权利要求5所述的一种泛在物联网大规模设备管理算法，其特征在于：所述物联网设备软件结构体的参数需要修改时，重新产生一个新的物联网设备软件结构体，并通过修改后的参数计算得到当前设备的新的索引值，得到当前设备的新的三维管理数据；修改前的物联网设备软件结构体和三维管理数据不变化，便于追索修改前的设备信息。
7.根据权利要求6所述的一种泛在物联网大规模设备管理算法，其特征在于，当前设备的参数传输和存储是否被篡改通过以下方式判断：将设备当前的除数据完整性的其他数据的值进行异或运算，并将运算结果与之前的数据完整性的值进行比较，若一致则说明数据的传输和存储过程安全；若不一致，则说明数据被篡改了。
8.根据权利要求7所述的一种泛在物联网大规模设备管理算法，其特征在于：设备的当前物联网设备软件结构体的参数相较于原参数修改超过1/3，则放弃该数据，选择原物联网设备软件结构体的参数。
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