CN111177756B - 一种防篡改的铁路静态行车数据封装方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种防篡改的铁路静态行车数据封装方法，在综合考量终端计算能力的基础上，通过对静态行车数据的加密、压缩和封装操作，可以有效防止数据的误修改和人工误操作；抵御数据存储、传输等环节中的非法篡改、数据攻击和非法数据注入等危险；极大提升数据的网络传输效率和终端存储空间利用率；降低数据对网络传输质量的依赖，提升数据可靠性和可用性。

Description

一种防篡改的铁路静态行车数据封装方法

技术领域

本发明涉及铁路行车数据处理技术领域，尤其涉及一种防篡改的铁路静态行车数据封装方法。

背景技术

高速铁路行车调度系统是铁路运输日常组织工作的指挥中枢。无论是前期的仿真测试阶段，上线前的联调联试阶段，还是最终的正式运营阶段，静态行车数据和系统运行参数，包括站场信息、进路信息、现场运输设备信息以及行车调度系统各模块运行优化参数等，都是保证各单元模块有序可靠运行的基础。现有行车数据以明文、利用通用工具直接易读的方式存储和使用，存在极易被误修改、被攻击和篡改以及受网络质量波动导致的数据跳变等安全隐患。部分终端以通用加密算法对数据进行加密转存，但仍无法从根本上解决此类问题。此外，部分数据占用空间较大，对网络传输、本地存储有较高要求，对部分老旧线路系统性能压力较大。设计一种安全、可靠和高效的静态行车数据封装方法，防止人为篡改和攻击以及误修改，兼顾数据空间存储效率、计算效率和存储传输安全效能，对提升行车调度系统数据安全性和可靠性，有极大促进作用。

目前方案中，静态行车数据以明文方式存储于各终端节点，被终端模块直接读取和使用。静态行车数据，主要包括站场基本信息、行车信息、系统运行参数等，以二进制数据流存储于终端设备和流通于网络通道，呈现形式包括文本、位图、数字化语音和图像以及专有协议格式数据等。这些形式中，现场数据以文本方式为主，且以ini、xml、cfg等文本格式进行配置中转。这一方式的优点是使用有意义的字符集或公开编码方式对数据进行明文存储，易于理解，可直接使用通用工具(如系统自带的文本编辑器等)进行人工编辑修改。但是，该方案将导致信息在网络传输和本地存储过程中极易被篡改和攻击，无法保证信息完整性，数据安全性极差；在现场试验、施工和问题检查中，配置文件容易被误修改，且修改后难以被觉察，无法保证预期试验数据和上线运行数据的一致性；网络传输中，行车数据信息容易被泄露，且存在受网络服务质量波动而产生数据跳变等问题；数据以原始方式传输和存储，冗余信息大，网络资源和存储资源消耗大。

此外，目前还存在将对静态行车数据以信息项或文件单元的粒度进行通用加密的方案，该方案消除行车数据易被攻击和误修改的安全隐患的直接方式就是在数据存储和传输过程中，对敏感信息进行部分或整体加密，读取和使用时再进行反向解密。加密技术包括对称式加密和非对称式加密两种，常用算法包括简单字符替换、DES算法、MD5算法、RSA算法等等。但是，部分通用加密算法(例如，字符替换这种简易加密方法)由于算法公开，行车关键数据仍存在被攻击可能；加密技术虽可保证数据安全，但使用终端仍无法第一时间察觉数据在本地存储和网络传输中被修改的情况，影响系统运行效率；加密算法及相关技术多样，导致加解密实现方式多样，系统维护难度增大；加密操作可能导致数据量增大，增加终端存储压力。

发明内容

本发明的目的是提供一种防篡改的铁路静态行车数据封装方法，可以提升铁路数据安全性，可靠性和可用性。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种防篡改的铁路静态行车数据封装方法，包括：

将输入的数据转换为静态行车数据，并存储；

对静态行车数据进行遍历，建立静态行车数据的分层多级树形模型；

按照数据的安全等级与数据量大小，对分层多级树形模型中文件节点的数据进行加密、或者压缩、或者加密与压缩处理，并更新分层多级树形模型；

按照协议对更新后的分层多级树形模型进行封装，得到防篡改的压缩加密静态行车数据。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，在综合考量终端计算能力的基础上，通过对静态行车数据的加密、压缩和封装操作，可以有效防止数据的误修改和人工误操作；抵御数据存储、传输等环节中的非法篡改、数据攻击和非法数据注入等危险；极大提升数据的网络传输效率和终端存储空间利用率；降低数据对网络传输质量的依赖，提升数据可靠性和可用性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例提供的一种防篡改的铁路静态行车数据封装方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的操作系统中原始文件结构示意图；

图3为本发明实施例提供的分层多级树形模型示意图；

图4为本发明实施例提供的数据转换过程示意图；

图5为本发明实施例提供的数据封装流程图；

图6为本发明实施例提供的专用配置转换工具界面示意图；

图7为本发明实施例提供的转换过程调试信息输出示意图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

本发明实施例提供一种防篡改的铁路静态行车数据封装方法，该方法建立简明的、完整的静态行车数据文件层级结构化模型和标准；该方法还按照安全需求级别，采用静态行车数据的整体或关键敏感部分分级加密技术，实现数据安全等级与其安全级别的统一和关联。同时，该方法还实现统一分级和按需的解压缩方法降低数据冗余度和关联性；在不过多增加设备计算压力的前提下，大幅减少存储占用空间，实现存储效率和传输效率的提升。此外，该方法还提供直接有效的多级数据校验方法，保证敏感数据的机密性和完整性。校验信息所附属的原始数据粒度可调，被篡改的错误数据不影响其他正确数据的继续使用，实现数据安全性和易用性的统一。

本发明实施例提供的一种防篡改的铁路静态行车数据封装方法，其主要包括：

将输入的数据转换为静态行车数据，并存储；

对静态行车数据进行遍历，建立静态行车数据的分层多级树形模型；

按照数据的安全等级与数据量大小，对分层多级树形模型中文件节点的数据进行加密、或者压缩、或者加密与压缩处理，并更新分层多级树形模型；

按照协议对更新后的分层多级树形模型进行封装，得到防篡改的压缩加密静态行车数据。

本发明实施例中，根据数据安全的等级与数据量大小，可以采取相应的处理手段，即，可以将加密和压缩进行组合，主要从数据安全与数据量大小的角度来考虑，具体的可以由用户根据实际情况或者经验自行选定。

例如。一些通用的描述文件(数据安全等级很低)，可以只压缩，不加密；重要行车数据可以“压缩+加密”，或者单纯加密，不压缩(有些数据本身数据量小或冗余度低，压缩的意义不大)。

下面的实施例中，以针对文件节点的数据加密与压缩处理为例进行介绍，仅进行加密或者仅进行压缩时，可以只执行相应的加密或者压缩步骤，其他步骤相同。如图1所述，主要包括：

1、将输入数据转换为静态行车数据，以明文的形式存储。

本步骤可以分为两个阶段：1)制作原始初版静态行车数据。2)制作终版行车数据。

1)制作原始初版静态行车数据。

本发明实施例中，可以将站场设计文件、联锁采集数据、及《技规》与《站细》等规章制度，以及现场情况作为基础输入，在自动化工具辅助下，生成原始初版静态行车数据。该数据以明文和易于理解的编码方式存储于中心工作站。

2)制作终版数据。

通过人员校核和仿真验证，对原始初版数据进行确认，生成终版行车数据。终版行车数据的编码和存储方式同原始初版静态行车数据相同，仅在业务逻辑层面进行现场适配和调整。

2、对静态行车数据进行遍历，建立静态行车数据的分层多级树形模型。

无论是Windows操作系统还是Linux操作系统，行车数据的存储方式都是分散在若干目录中的文件集合。本发明实施例中，对行车数据文件进行遍历，建立静态行车数据的分层多级树形模型。此阶段中，树形模型中的文件节点，存储文件的原始未加密信息。

静态行车数据以信息类别为集合，以文件为单位存储于中心服务器和运行终端。操作系统中，行车文件又按类别组合分布于不同文件目录中。文件、目录的自然层级存储方式，符合多叉树模型特征。因此，以多叉树模型为基础，将操作系统中文件树形结构转换为静态行车数据的分层多级树形结构。图2与图3分别展示了操作系统中原始文件结构和转换后的分层多级树形模型结构。

如图3所示，分层多级树形模型结构中，顶层(层级0)为单一虚拟根节点，文件节点和目录节点可分布在其余任意层级。

不同层级的节点间连线，代表节点间存在从属关联关系，连线箭头方向由父节点指向子节点；归属于同一父节点的同层节点为兄弟节点；兄弟节点集合中，最左侧子节点为父节点的主子节点，其余子节点为从子节点；相同层级的节点间连线，代表两节点点间存在兄弟关联关系；不存在子节点的节点为叶子节点，文件节点为叶子节点，但理论上，叶子节点可为文件节点，也可为目录节点，但实际应用中，空目录意义不大，因而叶子节点一般仅为文件节点。

数据文件和目录按照在实际终端设备的存储位置，各自作为文件节点和目录节点分布在其余任意层级。

如图3所示，节点信息附属于节点之上。

1)虚拟根节点的节点信息包括：树形结构概要以及主子节点指针。树形结构概要主要包括原始配置文件(夹)的基本信息。根据现场需求，概要信息的详细程度不同，可以包括：分层多级树形模型的层级(即原始文件夹的层级)、分层多级树形模型中的文件夹总数、文件总数、文件原始总长度、压缩后总长度。更详细的还可以包括空文件夹数、0字节文件数、最大文件大小、各种格式文件数，等等。

2)目录节点的节点信息包括四类：目录信息概要、主子节点指针(由指针可检索定位到主子节点信息)、本节点的父节点指针(由指针可检索定位到本节点的父节点)、以及兄弟节点指针(指针可检索到右侧最近兄弟节点)。

3)文件节点的节点信息包括四类：文件信息概要、文件内容指针、父节点指针、兄弟节点指针；其中，文件内容指针能够检索定位到文件的具体数据内容。不同阶段，文件数据内容为未加密信息(原始二进制数据信息)、加密信息、压缩信息、或者压缩的加密信息。

本发明实施例中，通过“目录节点存储主子节点指针、左侧兄弟节点存储相邻右侧兄弟节点指针”的链条式链接方式，可以规范节点数据空间大小，提升数据检索效率，避免“目录节点存储所有子节点指针”方式所带来的目录信息堆积和膨胀问题。树形模型的遍历和检索时间上限为树形层级与兄弟节点个数的乘积。实际使用中，树形结构层级较低，兄弟节点数不大，模型的遍历和检索效率较高。

3、按照数据的安全等级，采用加密算法对分层多级树形模型中的文件节点数据进行加密，并更新分层多级树形模型，得到加密的分层多级树形模型。

静态行车数据的数据量不大，但铁路运输行业的使用场景对数据安全要求较高。本发明实施例中，可以采用非对称加密算法或者对称加密算法，优选为非对称加密方法对数据进行加密。加密过程中，密钥执行对数据的单向处理，公私密钥是数据安全的关键，示例性的，可以选用RSA加密方法，密钥长度1024位，此外，根据行车数据安全等级，可通过调整密钥长度，实现数据子项的安全提升。加密过程中，通过密钥执行对数据的单向处理，服务端使用公钥进行加密，设备终端使用私钥进行反向解密。

加密完成后，需更新多叉树文件结构中文件节点的“文件内容指针”由指向原始未加密文件内容更改为指向加密文件内容。原始分层多级树形模型变更为加密分层多级树形模型。

本发明实施例中，对不同等级数据，可以采用不同加密技术，如“文字描述”字段就可以使用明文、字符替换等简易快速加密方法，“密码”等高等级数据采用RAS等高安全性的加密技术。

4、再通过压缩算法对加密后的文件节点进行压缩，并更新分层多级树形模型，得到压缩的加密分层多级树形模型。

行车数据压缩可在不丢失信息的前提下，缩减数据量，提升数据传输、转存和处理效率。常见压缩库包括Zlib、LZ4、gzip、Compress等。

根据行车调度系统要求，本发明方案选用Zlib通用压缩库实现数据的解压缩操作。Zlib库适用于Windows和Linux操作系统，压缩等级共分0～9级共10级：0级压缩速度最快，压缩率最低；9级压缩速度最慢，压缩率最高。示例性的，本发明实施例中，可以采用7级压缩。实际使用中，可以根据网络通道质量、终端计算和存储资源来综合调整压缩等级。

5、按照协议对压缩的加密分层多级树形模型进行封装，得到防篡改的压缩加密静态行车数据。

行车数据的封装过程，就是把静态行车数据映射到封装协议的净荷中，然后填充对应协议的包头，形成封装协议的数据，并完成速率适配。数据解封装，就是通过协议包的拆解、包头和净荷部分的业务信息分别提取，实现封装的逆操作。

如图4所示，原始的静态行车数据通过加密、压缩和封装操作，最终获取由概要数据、校验数据和压缩的加密数据3部分组成的封装数据包。

数据封装流程如图5所示，主要包括：

S1)由于网络通道波动、存储介质故障等，压缩加密行车数据在传输和存储过程中可能产生数字跳变。数字签名技术不仅可以第一时间发现受污染的数据，还可以减少污染数据对计算资源的浪费。本发明实施例中，采用CRC校验算法对文件节点中的压缩加密数据生成节点校验值，并更新至相应文件节点的概要信息中。在完成所有节点的CRC校验计算后，更新树形模型。

S2)使用MD5信息摘要算法获取静态行车数据的唯一MD5信息摘要，并作为封装数据包头部的校验数据部分。

S3)获取数据包的编译版本、封装协议版本、更新时间、涉及路局局码和站码、以及各节点信息，作为封装数据包头部的概要数据部分。

S4)为封装数据包增加包头甄别码，得到最终的封装数据包，也即防篡改的压缩加密静态行车数据。

表1示例性的给出了封装协议：

表1封装协议

本发明实施例上述方案，主要获得如下有益效果：

1)在综合考量终端计算能力的基础上，通过对静态行车数据的加密、压缩和封装操作，可以有效防止数据的误修改和人工误操作；抵御数据存储、传输等环节中的非法篡改、数据攻击和非法数据注入等危险；极大提升数据的网络传输效率和终端存储空间利用率；降低数据对网络传输质量的依赖，提升数据可靠性和可用性。

2)封装操作的附属信息，增加了数据的描述和版本等信息，便于数据归档、查询和比对。通过对历史数据的统计分析，可以调优系统，优化运输资源配置，提升调度效率。

3)实际应用中，可以提升铁路天窗期内施工数据的推送、传输和使用质量，保证铁路施工顺利完成。

为了便于本发明上述方案的实施，还基于上述方案设计了配套的“专用配置转换工具”。

如图6所示，为专用配置转换工具的界面示意图。

执行方式如下：启动专用配置转换工具，在图6方框中输入要转换的配置文件信息，包括：数据制作版本、局码、站码、站名、其他备注等等。

点击“打开目录并转换”按钮，在弹出的文件夹选择对话框中，选择欲转换的配置文件夹，点击确认。此后，工具将按照发明上述方案的原理与方式进行处理，自动将目标文件夹转换为单一的封装加密压缩文件，并保存在同目录。转换过程中的调试信息输出到工具下方红色对话框中，如图7所示。

封装数据到原始可视数据的解析过程，是上述过程的逆过程。切换到工具的“配置解压”页面，选中待解析的文件，执行反向解析操作。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种防篡改的铁路静态行车数据封装方法，其特征在于，包括：

将输入的数据转换为静态行车数据，并存储；

对静态行车数据进行遍历，建立静态行车数据的分层多级树形模型；

按照数据的安全等级与数据量大小，对分层多级树形模型中文件节点的数据进行加密、或者压缩、或者加密与压缩处理，并更新分层多级树形模型；

按照协议对更新后的分层多级树形模型进行封装，得到防篡改的压缩加密静态行车数据。

2.根据权利要求1所述的一种防篡改的铁路静态行车数据封装方法，其特征在于，所述所建立的静态行车数据的分层多级树形模型包括：

顶层为单一虚拟根节点；不同层级的节点间连线，代表节点间存在从属关联关系，连线箭头方向由父节点指向子节点；归属于同一父节点的同层节点为兄弟节点；兄弟节点集合中，最左侧子节点为父节点的主子节点，其余子节点为从子节点；相同层级的节点间连线，代表两节点点间存在兄弟关联关系；不存在子节点的节点为叶子节点，文件节点为叶子节点；

数据文件和目录按照在实际终端设备的存储位置，各自作为文件节点和目录节点分布在其余任意层级。

3.根据权利要求2所述的一种防篡改的铁路静态行车数据封装方法，其特征在于，节点信息附属于节点之上，虚拟根节点的节点信息包括：树形结构概要以及主子节点指针；

目录节点的节点信息包括四类：目录信息概要、主子节点指针、本节点的父节点指针、以及兄弟节点指针；

文件节点的节点信息包括四类：文件信息概要、文件内容指针、父节点指针、兄弟节点指针；其中，文件内容指针能够检索定位到文件的具体数据内容，不同阶段，文件数据内容为未加密信息、加密信息、压缩信息、或者压缩的加密信息。

4.根据权利要求1所述的一种防篡改的铁路静态行车数据封装方法，其特征在于，加密算法包括：非对称加密算法或者对称加密算法；加密过程中，通过密钥执行对数据的单向处理，服务端使用公钥进行加密，设备终端使用私钥进行反向解密。

5.根据权利要求1所述的一种防篡改的铁路静态行车数据封装方法，其特征在于，在压缩阶段，根据网络通道质量、终端计算和存储资源来综合确定压缩等级。

6.根据权利要求1所述的一种防篡改的铁路静态行车数据封装方法，其特征在于，封装阶段，

采用CRC校验算法对文件节点中的压缩加密数据生成节点校验值，并更新至相应文件节点的概要信息中；

使用MD5信息摘要算法获取静态行车数据的唯一MD5信息摘要，并作为封装数据包头部的校验数据部分；

获取数据包的编译版本、封装协议版本、更新时间、涉及路局局码和站码、以及各节点信息，作为封装数据包头部的概要数据部分；

以及，为封装数据包增加包头甄别码，得到最终的封装数据包，也即防篡改的压缩加密静态行车数据。

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