CN111429724B - 一种交通数据去重获取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种交通数据去重获取方法,该方法通过利用布隆过滤器和收敛加密的性质对车辆上传数据作重复性检测查询,两种技术的结合有效地检测交通数据的重复并删除,简便地实现数据的重复性检测,同时保证了数据的隐私性。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域,尤其涉及一种交通数据去重获取方法。
背景技术
车联网是物联网技术在交通系统领域的应用,也是下一代移动互联网络的重要组成部分。车联网系统包括三个参与方:部署在车辆上的车载单元OBU,固定于道路两侧的路边单元RSU和可信机构TA。在车联网中,高度智能的OBU可根据自身状况与城市交通信息网络、智能电网以及社区信息网络等链接,随时随地获得即时信息,从而避免交通事故或道路堵塞等问题,提高驾驶效率和安全性。
随着车联网的快速发展,车辆参与收集和上传附近交通状况越来越多,数据容量越来越大,可能会生成更多的重复数据,从而带来不必要的通信开销,浪费不必要的存储空间。在目前车联网领域,对重复数据去重的技术,主要依据数据的内容比较,从而实现相同数据内容的去重,实现起来效率较低,对重复数据的去重结果效率低、准确性差,目前还没有提出有效的解决办法。
发明内容
本发明提供了一种交通数据去重获取方法,旨在简便地实现数据的重复性检测,同时保证了数据的隐私性。
本发明提供了一种交通数据去重获取方法,其包括:
云服务器生成并公布所需参数,并对实体单元进行初始化,所述实体单元包括车辆、路侧单元以及监测终端;
所述监测终端向所述云服务器发送包含预设内容的任务信息,所述云服务器将所述任务信息分发至相应的所述路侧单元,再由所述路侧单元将所述任务信息发送至相应的所述车辆;
若所述车辆参与所述任务信息,所述车辆根据所述任务信息收集交通状况信息,并对所述交通状况信息数据作隐私保护后上传至所述路侧单元;
所述路侧单元接收到所述交通状况信息数据后,利用布隆过滤器和收敛加密的性质对所述交通状况信息数据进行检测去重,并验证去重后的所述交通状况信息数据的正确性;
所述路侧单元将通过正确性验证的所述交通状况信息数据上传至所述云服务器;
所述监测终端从所述云服务器上获取到所述交通状况信息数据,并对所述交通状况信息数据进行解密后获知所述交通状况信息。
本发明实施例通过利用布隆过滤器和收敛加密的性质对车辆上传数据作重复性检测查询,两种技术的结合有效地检测交通数据的重复并删除,简便地实现数据的重复性检测,同时保证了数据的隐私性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,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的附图。
图1是本发明实施例提供的一种交通数据去重获取方法的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的一种交通数据去重获取方法所构建的交通数据去重系统的模型图;
图3是本发明实施例提供的一种交通数据去重获取方法中车辆上传交通报告示意图。
具体实施方式
下面将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,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,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,都属于本发明保护的范围。
应当理解,当在本说明书和所附权利要求书中使用时,术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解,在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样,除非上下文清楚地指明其它情况,否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解,在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
请参阅图1,是本发明实施例提供的一种交通数据去重获取方法的流程示意图,该交通数据去重获取方法包括以下步骤S101-S106。
步骤S101:云服务器生成并公布所需参数,并对实体单元进行初始化,所述实体单元包括车辆、路侧单元以及监测终端;
步骤S102:所述监测终端向所述云服务器发送包含预设内容的任务信息,所述云服务器将所述任务信息分发至相应的所述路侧单元,再由所述路侧单元将所述任务信息发送至相应的所述车辆;
步骤S103:若所述车辆参与所述任务信息,所述车辆根据所述任务信息收集交通状况信息,并对所述交通状况信息数据作隐私保护后上传至所述路侧单元;
步骤S104:所述路侧单元接收到所述交通状况信息数据后,利用布隆过滤器和收敛加密的性质对所述交通状况信息数据进行检测去重,并验证去重后的所述交通状况信息数据的正确性;
步骤S105:所述路侧单元将通过正确性验证的所述交通状况信息数据上传至所述云服务器;
步骤S106:所述监测终端从所述云服务器上获取到所述交通状况信息数据,并对所述交通状况信息数据进行解密后获知所述交通状况信息。
具体地,通过利用布隆过滤器和收敛加密的性质对车辆上传数据作重复性检测查询,两种技术的结合有效地检测交通数据的重复并删除,简便地实现数据的重复性检测,同时保证了数据的隐私性。
下面结合附图2对本发明做进一步说明,本发明分为以下几个步骤:
(1)系统初始化阶段:
被给安全参数l,两个大素数p,q,椭圆曲线y2=x3+ax+b,a,b∈Fp,云服务器(以下简称CS)选择随机数并计算Ppub=xP,其中x是系统主私钥。CS选择相关的加密一次哈希函数:CS定义二进制长度为w,长度为L1布隆姆过滤器放在路侧单元(以下简称RSU)上用于数据的重复检测
CS公布系统参数:parmas={p,q,P,Ppub,H0,H1,H2,h0,h}
(2)实体初始化阶段:
(2.1)车辆初始化
在本发明中,车辆被分为初始上传车辆和后续上传车辆,但是注册方式是一致的。CS验证车辆的有效性后,为车辆分配唯一的身份标识RIDi。选择随机数作为私钥,计算作为车辆的公钥车辆自己生成假名:CS为每一个注册成功的车辆颁发一个积分值credit,存储(i,RIDi,credit)到数据库中
(2.2)RSU初始化
CS验证RSU的有效性后,为RSU分配唯一的身份IDfn,选择随机数作为私钥,计算fpkr=xrP作为RSU的公钥
(2.3)交通管理局(TMC)初始化
(3)任务分发阶段:
监测终端,(可例如为交通管理局(TMC),以下以交通管理局为例)想要知道某城市某区域的交通情况,会先向云服务器CS发送一个任务请求消息:
TMC→CS:(loc ali,Re quest,Re ward)
云服务器CS收到请求后,首先选择N作为Request的身份标识,并且根据local选择RSU,通过安全通道将(N,Request,Reward)发送给RSU。这里,为了保护请求的安全性,RSU计算:
σr=xrH0(IDfn||Re quest||Re ward||ti)
RSU向区域内的车辆广播请求Rr=IDfn||Re quest||σr||Re ward||ti当区域内的车辆接收到RSU广播的请求后,车辆会首先验证请求的正确性:
σrP=[xr H0(IDfn||Re quest||Re ward||ti)]P
=fpkr H0(IDfn||Re quest||Re ward||ti)
区域内的车辆会根据任务的Request和Reward来决定是否执行这样的任务。
(4)交通报告生成阶段:
这里我们将车辆分为初始上传车辆和后续上传车辆(上传的先后性由上传时间的先后性决定,但是车辆的初始化都是相同的)
(4.1)初始上传阶段:
Ti=riP
Li=riH1(IDfn||Mi)
车辆发送标签和报告Re porti=(N,Ti,Li,Ci,Si)给RSU
(4.2)后续上传阶段:
后续上传车辆Vj在上传交通数据之前,和初始上传阶段作同样的操作,首先计算标签值T=h(h(Mj)P),随后上传标签T给RSU
(5)交通报告去重阶段:
(5.1)初次去重阶段:
当RSU收到初始上传者上传的报告Re porti=(N,Ti,Li,Ci,Si)后,RSU会对上传的报告作一个相同报告的重复性检测,因为在对交通数据Mi的隐私保护过程涉及到收敛加密的概念,Li的生成和数据Mi有关,是支持重复数据的检测的,所以可以根据Li和Ti来判断数据是否重复上传。
TiLj=riP·rjH1(IDfn||Mj)
=rjP·riH1(IDfn||Mj) ①
TjLi=rjP·riH1(IDfn||Mi) ②
①=②相等的条件是Mi=Mj
(5.2)二次去重阶段:
当RSU收到后续上传者上传的标签T后,RSU对标签T进行K次哈希操作,T1=h1(T),T2=h2(T),...,Tk=hk(T),哈希的结果映射到布隆过滤器相应的对应位,判断这K个位置是否均等于1。如果这K个对应位置有一个不等于1,则RSU向车辆发送上传数据的回复,上传的过程和初始上传的过程相同;否则RSU将会回复该车辆已存在该数据,不需要再上传。
(6)交通报告验证阶段:
RSU对收到的交通报告进行验证,这里我们使用批验证的方法,同时引入小向量检测的方法来检测无效的报告。在[1,2t]中随机选择小向量vi,验证下面的等式是否成立:
分为两种情况:
(i∈k)
若报告验证成功,RSU通知CS根据查找数据库,对车辆的积分进行处理:credit=credit+1;否则credit=credit-1(当credit小于一定的阈值之后撤销该车辆,并向周围的车辆广播撤销的消息)。
(7)交通报告处理阶段:
方案分析
(1)身份隐私保护:
在本发明中,车辆的真实身份RIDi是被假名隐藏的,敌手想要获取车辆的真实身份RIDi,敌手需要计算xiPpub=x·xi·P,(已知Ppub=xP),因此,敌手必须解决CDH问题:已知两个未知的被给P,aP,bP∈G,我们能够计算出abP∈G是困难的,我们称这样的问题为CDH问题。根据CDH问题的困难性,本发明是可以保护车辆的身份隐私的。
(2)可追踪性:
(3)安全的数据去重:
在本发明中,结合布隆过滤器(Bloom Filter)和收敛加密的性质有效地检测重复的报告并删除。初始阶段,初始车辆首先根据任务请求收集和上传报告到RSU,利用收敛加密的性质对初始上传的报告作去重检测;后续上传阶段,车辆只上传数据的标签值如果车辆上传的交通报告是相同的,RSU是能够在交通数据是密文的情况下检测重复报告的。
(4)有效的奖罚机制:
在本发明中,一个有效的奖罚机制是能够调动车辆参与收集和上传交通数据的积极性。诚实匿名的车辆上传有效的交通报告应该被奖励积分,相反,贪婪不可信的车辆应该给予一定的惩罚。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,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揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改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以权利要求的保护范围为准。
Claims (3)
1.一种交通数据去重获取方法,其特征在于,包括:
云服务器生成并公布所需参数,并对实体单元进行初始化,所述实体单元包括车辆、路侧单元以及监测终端;
所述云服务器生成并公布所需参数为:
parmas={p,q,P,Ppub,H0,H1,H2,h0,h};
对所述车辆进行初始化包括对所述车辆进行标识,给每个所述车辆分配唯一身份标识,并生成对应所述车辆的公私钥对,根据所述身份标识生成对应的所述车辆的假名,所述云服务器为每个注册成功的车辆颁发一个积分值,并存储(i,RIDi,credit)到数据库;
所述车辆的私钥为随机数:
所述车辆的公钥的计算公式为:
对应所述车辆的假名生成公式为:
其中,RIDi为车辆的唯一身份标识,ti为当前时间戳,credit为每个注册成功的车辆的积分值;
对所述路侧单元进行初始化包括对所述路侧单的有效性进行验证,验证通过后为所述路侧单元分配唯一的身份标识IDfn,并生成对应所述路侧单元的公私钥对;
所述路侧单元的私钥为随机数:
所述路侧单元的公钥生成公式为:
fpkr=xrP
所述监测终端向所述云服务器发送包含预设内容的任务信息:
所述任务信息表达为:
TMC→CS:(locali,Re quest,Re ward)
其中,locali为目标区域信息,Re quest为请求信息,Re ward为奖励信息;
所述云服务器收到所述任务信息后,首先对所述任务信息设置一个身份标识,并且根据所述目标区域信息选择相应的所述路侧单元,通过安全通道将所述身份标识和所述任务信息发送给所述路侧单元;
所述路侧单元通过安全认证公式进行安全认证计算后,向所述目标区域内的车辆发出认证请求,所述车辆接收到所述认证请求后对所述认证请求的正确性进行验证:
所述安全认证公式为:
σr=xrH0(IDfn||Re quest||Re ward||ti)
所述认证请求的表达式为:
Rr=IDfn||Re quest||σr||Re ward||ti
所述对所述认证请求的正确性进行验证的表达式为:
若所述车辆参与所述任务信息,所述车辆根据所述任务信息收集交通状况信息,并对所述交通状况信息数据作隐私保护后上传至所述路侧单元,所述车辆将所述交通状况信息数据作隐私保护后上传至至所述路侧单元包括初始上传阶段和后续上传阶段;
所述初始上传阶段对初始上传所述交通状况信息数据的初始车辆生成对应的标签值,并根据预设隐私保护步骤对所述交通状况信息数据作隐私保护,再将所述标签值和隐私保护后的所述交通状况信息数据报告至所述路侧单元;
所述标签值的表达式为:
Ti=h(h(Mi)P)
其中Mi为所述交通状况信息数据;
所述报告的表达式为:
Re porti=(N,Ti,Li,Ci,Si)
其中,Re porti表示所述报告的表达式,Ti为所生成的标签表达式,Li为报告去重的辅助验证参数,Ci为隐私保护后的所述交通状况信息数据,Si表示车辆报告信息数据的认证公式;
选取随机数为:
Ti=riP
报告去重的辅助验证参数为:
Li=riH1(IDfn||Mi);
对所述交通状况信息数据作隐私保护的表达式为:
车辆报告信息数据的认证公式为:
所述后续上传阶段对后续上传所述交通状况信息数据的后续车辆生成对应的标签值,将对应所述后续车辆的所述标签值上传至所述路侧单元;
所述路侧单元接收到所述交通状况信息数据后,利用布隆过滤器和收敛加密的性质对所述交通状况信息数据进行检测去重,并验证去重后的所述交通状况信息数据的正确性,所述利用布隆过滤器和收敛加密的性质对所述交通状况信息数据进行检测去重包括初次去重阶段和二次去重阶段;
所述初次去重阶段包括当所述路侧单元接收到所述初始车辆分别上传的第一报告和第二报告后,所述路侧单元判断对应所述第一报告的第一报告计算公式的计算结果与对应所述第二报告的第二报告计算公式计算结果是否相同:
所述第一报告的计算公式为:
RiLj=riP·rjH1(IDfn||Mj)
=rjP·riH1(IDfn||Mj)
=Rj·riH1(IDfn||Mj)
所述第二报告的计算公式为:
RjLi=rjP·riH1(IDfn||Mi)
=riP·rjH1(IDfn||Mi)
=Ri·rjH1(IDfn||Mi)
若所述第一报告计算公式的计算结果与所述第二报告计算公式的计算结果相同,则判定为重复报告,所述路侧单元至保留其中的一个报告;
所述二次去重阶段包括所述路侧单元对后续车辆上传的标签值进行预设次哈希,计算的哈希结果映射到预先设定的的布隆过滤器的对应数量的位置,判断所述对应数量的位置是否都等于1,若所述对应数量的位置有一个不等于1,则上传所述交通状况信息数据,若所述对应数量的位置都等于1,则不上传所述交通状况信息数据;
所述路侧单元将通过正确性验证的所述交通状况信息数据上传至所述云服务器;
所述监测终端从所述云服务器上获取到所述交通状况信息数据,并对所述交通状况信息数据进行解密后获知所述交通状况信息。
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