CN112566059B - 一种基于同态指纹的无线传感器网络数据融合方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于同态指纹的无线传感器网络数据融合方法。该融合方法包括：获取无线传感器网络的感知数据；在无线传感器网络的一个分簇中，每个普通节点利用同态指纹技术和隐私函数对感知数据进行处理、并将处理后的感知数据发送给所在簇的簇头节点；簇头节点对处理后的感知数据进行数据融合，并将融合后的感知数据发送给基站。该方法由于在整个数据融合的过程中，仅使用了轻量级的同态指纹技术和隐私函数进行数据完整性验证和数据隐私保护，且不产生任何冗余数据，所以能有效地平衡能耗和安全性的要求。

Description

一种基于同态指纹的无线传感器网络数据融合方法及系统

技术领域

本发明涉及无线传感器网络安全技术领域，更具体的涉及一种基于同态指纹的无线传感器网络数据融合方法及系统。

背景技术

随着物联网的快速发展，无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)更加广泛地应用于交通、农业、医疗、家居、军事和环境监测等领域。无线传感器网络是由大量传感器节点以无线、多跳的方式构建而成，传感器节点协作采集和处理感知数据后通过多跳的方式发送给基站。由于传感器节点受计算、存储和通信的限制，难以传输大量的感知数据，因此，使用数据融合技术进行数据传输能大大减少网络中数据传输量，降低节点能量消耗，延长整个网络寿命。然而，在某些应用中，节点采集的数据是一些敏感信息，所以在数据融合过程中，不仅要验证数据的完整性，还需要保护数据的隐私性。现有的一些无线传感器网络数据融合方法基于切片思想，源节点将数据切割成片后加密发送，使中继节点无法获得完整的数据，实现了对数据隐私的保护；有些方法在切片思想的基础上通过两棵节点无交集的融合树，对比冗余数据来验证数据的完整性，但冗余数据带来了额外的通信开销；有些方法为了保护隐私性采用逐跳加解密的方式，需要较大的计算开销。这些方法为了同时满足完整性验证和数据隐私保护，大量使用了计算复杂高、通信量大的加密或签名机制，不能很好平衡节能性和安全性要求。

在无线传感器网络数据融合过程中，要同时满足数据隐私保护和数据完整性验证是一项充满挑战性的工作，目前，还未有基于同态指纹技术和隐私函数的相关资料。

发明内容

本发明实施例提供一种基于同态指纹的无线传感器网络数据融合方法，用以解决上述背景技术中提出的问题。

本发明实施例提供一种基于同态指纹的无线传感器网络数据融合方法，包括：

获取无线传感器网络的感知数据；

在无线传感器网络的一个分簇中，每个普通节点利用同态指纹技术和隐私函数对感知数据进行处理、并将处理后的感知数据发送给所在簇的簇头节点；

簇头节点对处理后的感知数据进行数据融合，并将融合后的感知数据发送给基站。

进一步地，所述无线传感器网络，包括：

整个无线传感器网络分成n簇，每簇有m个普通节点，每簇选出一个称之为簇头节点，每个节点i都被分配一个与基站共享的对称密钥K_i，BS、一个独一无二的随机数g_i、一个公共的大素数p；

每次当基站要收集无线传感器网络中的感知数据时，选择一个随机数r，并广播给无线传感器网络中的所有节点；其中，

表示一个q^ω上的有限域，q为素数。

进一步地，所述在无线传感器网络的一个分簇中，每个普通节点利用同态指纹技术和隐私函数对感知数据进行处理，包括：

假设第i簇中的每个普通节点j感知到数据d_j时，首先把数据d_j隐藏到一个隐私函数f_j(x_j)中，然后计算数据d_j的同态指纹fp_j作为数据的认证信息，最后把数据<f_j(x_j)，fp_j，g_j>发送给簇头节点CH_i，具体过程如下：

计算隐私函数：

其中，h(.)为安全的单向哈希函数，

为或异运算，g_i为一个独一无二的随机数，p为大素数；

计算数据dj的同态指纹：

发送数据<f_j(x_j)，fp_j，g_j>给簇头节点CH_i。

进一步地，所述将处理后感知数据发送给所在簇的簇头节点，簇头节点接收本簇的普通节点发送的处理后感知数据、并进行数据融合，包括：

当簇头节点CH_i收到簇内所有节点j发送的数据后，首先对簇内m个节点的隐私函数进行聚合得到聚合隐私函数F_i(x₁，...，x_m)，其次对m个节点的数据认证信息进行聚合得到聚合同态指纹FP_i，然后对m个节点对应的随机数g_j依次执行并运算得到节点的随机数集合G_i，最后把聚合数据<F_i(x₁，...，x_m)，FP_i，G_i>发送给基站，具体过程如下：

计算m个节点的聚合隐私函数：

计算m个节点的数据认证信息的聚合同态指纹：

初始化随机数集合G_i＝{空}，然后计算G_i＝G_i∪g_j，j＝1...m，其中，∪为集合的并运算；

发送聚合数据<F_i(x₁，...，x_m)，FP_i，G_i>给基站。

进一步地，本发明实施例提供的基于同态指纹的无线传感器网络数据融合方法，还包括：

基站对所有融合后的感知数据进行原始数据恢复；

基站通过比较原始数据的同态指纹和聚合同态指纹进行完整性验证，如果通过验证，则接受收集到的感知数据，否则将删除该感知数据。

进一步地，所述基站对所有融合后的感知数据进行原始数据恢复，包括：

当基站收到所有n个簇头节点发送给的聚合数据后，恢复聚合的原始数据D_BS，具体过程如下：

计算聚合隐私函数：

初始化集合G_BS＝{空}，计算G_BS＝G_BS∪G_i＝{g₁₁，...，g_nm}，i＝1...n，从G_BS中依次取出每个随机数g_ij，i＝1...n，j＝1...m，然后找出对应的节点与BS共享的密钥k_ij，BS，根据k_ij，BS和g_ij依次计算出聚合隐私函数F_BS(x₁₁，...，x_nm)的自变量

恢复原始数据：

进一步地，所述基站通过比较原始数据的同态指纹和聚合同态指纹进行完整性验证，如果通过验证，则接受收集到的感知数据，否则将删除该感知数据，包括：

基站恢复出原始数据

后，首先对n个簇头节点发送给它的同态指纹进行聚合得到聚合同态指纹FP_BS，然后计算恢复出的原始数据D_BS的同态指纹FP′_BS，最后通过比较FP_BS与FP′_BS的结果进行完整性验证，具体过程如下：

计算聚合同态指纹：

计算恢复出的原始数据D_BS的同态指纹：

比较FP_BS与FP′_BS是否相等，若相等则接受此数据，否则表示数据被篡改，将不接受此数据。

本发明实施例提供一种基于同态指纹的无线传感器网络数据融合系统，包括：

数据获取单元，用于获取无线传感器网络的感知数据。

数据处理单元，用于在无线传感器网络的一个分簇中，每个普通节点利用同态指纹技术和隐私函数对感知数据进行处理、并将处理后的感知数据发送给所在簇的簇头节点。

数据融合单元，用于簇头节点对处理后的感知数据进行数据融合，并将融合后的感知数据发送给基站。

本发明实施例提供的基于同态指纹的无线传感器网络数据融合系统，还包括：

数据恢复单元，用于基站对所有融合后的感知数据进行原始数据恢复。

数据验证单元，用于基站通过比较原始数据的同态指纹和聚合同态指纹进行完整性验证，如果通过验证，则接受收集到的感知数据，否则将删除该感知数据。

本发明实施例提供一种基于同态指纹的无线传感器网络数据融合方法及系统，与现有技术相比，其有益效果如下：

为了在无线传感器网络数据融合的过程中不仅满足数据隐私保护和数据完整性验证，还能很好地平衡能耗和安全性的要求，本发明设计了一种基于同态指纹的无线传感器网络数据融合方法，该方法由于在整个数据融合的过程中，仅使用了轻量级的同态指纹技术和隐私函数进行数据完整性验证和数据隐私保护，且不产生任何冗余数据，所以能有效地平衡能耗和安全性的要求。具体地，在一个分簇的无线传感器网络中，每个普通传感器节点利用同态指纹技术和隐私函数对采集到的感知数据进行处理，然后把处理后的数据发送给它所在簇的簇头节点，簇头节点收到本簇节点发送的数据后执行数据聚合操作，最后将聚合后的数据发送给基站，基站收到所有聚合数据后进行验证，如果通过验证，则接受收集到的感知数据，否则将删除该感知数据。在整个数据融合的过程中，采用同态指纹技术对数据的完整性进行验证，采用隐私函数对数据隐私进行保护。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种基于同态指纹的无线传感器网络数据融合方案实施总体架构；

图2为本发明实施例提供的隐私数据产生过程示意图；

图3为本发明实施例提供的数据聚合过程示意图；

图4为本发明实施例提供的数据恢复过程示意图；

图5为本发明实施例提供的数据验证过程示意图。

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。

参见图1，本发明实施例提供一种基于同态指纹的无线传感器网络数据融合方法，该方法包括：

步骤1，获取无线传感器网络的感知数据。

步骤2，在无线传感器网络的一个分簇中，每个普通节点利用同态指纹技术和隐私函数对感知数据进行处理、并将处理后的感知数据发送给所在簇的簇头节点。

步骤3，簇头节点对处理后的感知数据进行数据融合，并将融合后的感知数据发送给基站。

步骤4，基站对所有融合后的感知数据进行原始数据恢复。

步骤5，基站通过比较原始数据的同态指纹和聚合同态指纹进行完整性验证，如果通过验证，则接受收集到的感知数据，否则将删除该感知数据。

对于上述步骤1～5的具体分析如下：

(1)系统初始化

整个网络分成n簇，每簇有m个普通节点，每簇选出一个称之为簇头的节点(Cluster Head，CH)，每个节点i都被分配一个与基站(Base Station，BS)共享的对称密钥K_i，BS、一个独一无二的随机数g_i和一个公共的大素数p。每次当基站要收集网络中的感知数据时，它首先选择一个随机数r，

表示一个q^ω上的有限域，其中q为素数，并广播给网络中的所有节点。

(2)隐私数据产生

参见图2，假设第i簇中的每个普通节点j感知到数据d_j时，它先把数据d_j隐藏到一个隐私函数f_j(x_j)中，然后计算数据d_j的同态指纹fp_j作为数据的认证信息，最后把数据<f_j(x_j)，fp_j，g_j>发送给簇头节点G_i，具体执行过程如下：

1)计算隐私函数：

其中，h(.)为安全的单向哈希函数，

为或异运算，g_i为一个独一无二的随机数，p为大素数。

2)计算数据d_j的同态指纹：

3)发送数据<f_j(x_j)，fp_j，g_j>给簇头节点CH_i。

(3)数据聚合

参见图3，当簇头节点CH_i收到簇内所有节点j发送的数据后，它先对簇内m个节点的隐私函数进行聚合得到聚合隐私函数F_i(x₁，...，x_m)，然后对m个节点的数据认证信息进行聚合得到聚合同态指纹FP，再对m个节点对应的随机数g_j依次执行并运算得到节点的随机数集合G_i，最后把聚合数据<F_i(x₁，...，x_m)，FP_i，G_i>发送给基站，具体执行过程如下：

1)计算m个节点的聚合隐私函数：

2)计算m个节点的数据认证信息的聚合同态指纹：

3)初始化随机数集合G_i＝{空}，然后计算G_i＝G_i∪g_j，j＝1...m，其中，∪为集合的并运算。

4)发送聚合数据<F_i(x₁，...，x_m)，FP_i，G_i>给基站。

(4)数据恢复

参见图4，当基站收到所有n个簇头节点发送给它的聚合数据后，它先计算聚合隐私函数F_BS(x₁₁，...，x_nm)，然后通过每个节点对应的随机数g_ij，i＝1...n，j＝1...m，找出与之对应的节点与基站共享的密钥k_ij，BS，根据k_ij，BS和g_ij依次计算出聚合隐私函数F_BS(x₁₁，...，x_nm)的自变量

其中h(.)为安全的单向哈希函数，

为或异运算，最后通过隐私函数F_BS(x₁₁，...，x_nm)恢复出聚合的原始数据D_BS，恢复聚合的原始数据D_BS的具体执行过程如下：

1)计算聚合隐私函数：

2)初始化集合G_BS＝{空}，计算G_BS＝G_BS∪G_i＝{g₁₁，...，g_nm}，i＝1...n，从G_BS中依次取出每个随机数g_ij，i＝1...n，j＝1...m，然后找出与之对应的节点与BS共享的密钥k_ij，BS，根据k_ij，BS和g_ij依次计算出聚合隐私函数F_BS(x₁₁，...，x_nm)的自变量

3)恢复原始数据

(5)数据验证

参见图5，基站恢复出原始数据

后，它先对n个簇头节点发送给它的同态指纹进行聚合得到聚合同态指纹FP_BS，然后计算恢复出的原始数据D_BS的同态指纹FP′_BS，最后通过比较FP_BS与FP′_BS的结果进行完整性验证，具体的完整性验证过程如下：

1)计算聚合同态指纹：

2)计算恢复出的原始数据D_BS的同态指纹

3)比较FP_BS与FP′_BS是否相等，若相等则接受此数据，否则表示数据被篡改，

将不接受此数据。

本发明与现有技术相比，其优点包括：

(1)现有的具有隐私保护和完整性验证的无线传感器网络数据融合方法为了同时满足完整性验证和数据隐私保护，大量使用了计算复杂度高的加密或签名机制。本发明优点是采用同态指纹技术和隐私函数进行数据完整性验证和数据隐私保护，其计算开销主要是执行了哈希函数运算、指纹函数运算、异或运算、集合并运算、指纹函数加运算及隐私函数加运算，其中指纹函数运算本质上是一种哈希函数运算，计算哈希函数的开销与其它方案采用的公钥运算相比几乎是可以忽略的，而异或运算和集合并运算都是密码学中最基本的操作，所以本发明是一种计算复杂度低的轻量级安全有效的数据融合方法。

(2)现有很多无线传感器网络数据融合方法为了实现对数据隐私的保护，采用融合树或切片思想，这些方法需要进行多轮信息交互，从而产生冗余数据，冗余数据会带来额外的通信开销。本发明优点是基于分簇的思想，普通传感器节点利用同态指纹技术和隐私函数对采集到的感知数据进行处理，然后把处理后的数据发送给它所在簇的簇头节点，簇头节点收到本簇节点发送的数据后执行数据聚合操作，最后将聚合后的数据发送给基站，基站收到所有聚合数据后进行验证，所以本发明不需要多轮信息交互，不产生任何冗余数据，大大减少了网络的通信开销。

基于同一发明构思，本发明实施例提供了一种基于同态指纹的无线传感器网络数据融合系统，该系统包括：

数据获取单元，用于获取无线传感器网络的感知数据。

数据处理单元，用于在无线传感器网络的一个分簇中，每个普通节点利用同态指纹技术和隐私函数对感知数据进行处理、并将处理后的感知数据发送给所在簇的簇头节点。

数据融合单元，用于簇头节点对处理后的感知数据进行数据融合，并将融合后的感知数据发送给基站。

数据恢复单元，用于基站对所有融合后的感知数据进行原始数据恢复。

数据验证单元，用于基站通过比较原始数据的同态指纹和聚合同态指纹进行完整性验证，如果通过验证，则接受收集到的感知数据，否则将删除该感知数据。

以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围，但是，本发明实施例并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于同态指纹的无线传感器网络数据融合方法，其特征在于，包括：

获取无线传感器网络的感知数据；

在无线传感器网络的一个分簇中，每个普通节点利用同态指纹技术和隐私函数对感知数据进行处理、并将处理后的感知数据发送给所在簇的簇头节点；

簇头节点对处理后的感知数据进行数据融合，并将融合后的感知数据发送给基站；

所述在无线传感器网络的一个分簇中，每个普通节点利用同态指纹技术和隐私函数对感知数据进行处理，包括：

假设第i簇中的每个普通节点j感知到数据d_j时，首先把数据d_j隐藏到一个隐私函数f_j(x_j)中，然后计算数据d_j的同态指纹fp_j作为数据的认证信息，最后把数据＜f_j(x_j),fp_j,g_j＞发送给簇头节点CH_i，具体过程如下：

计算隐私函数：

其中，h(.)为安全的单向哈希函数，

为或异运算，g_i为一个独一无二的随机数，p为大素数；

计算数据d_j的同态指纹：

发送数据＜f_j(x_j),fp_j,g_j＞给簇头节点CH_i。

2.如权利要求1所述的基于同态指纹的无线传感器网络数据融合方法，其特征在于，所述无线传感器网络，包括：

整个无线传感器网络分成n簇，每簇有m个普通节点，每簇选出一个称之为簇头节点，每个节点i都被分配一个与基站共享的对称密钥K_i,BS、一个独一无二的随机数g_i、一个公共的大素数p；

每次当基站要收集无线传感器网络中的感知数据时，选择一个随机数r，并广播给无线传感器网络中的所有节点；其中，

表示一个q^ω上的有限域，q为素数。

3.如权利要求1所述的基于同态指纹的无线传感器网络数据融合方法，其特征在于，所述将处理后感知数据发送给所在簇的簇头节点，簇头节点接收本簇的普通节点发送的处理后感知数据、并进行数据融合，包括：

当簇头节点CH_i收到簇内所有节点j发送的数据后，首先对簇内m个节点的隐私函数进行聚合得到聚合隐私函数F_i(x₁,...,x_m)，其次对m个节点的数据认证信息进行聚合得到聚合同态指纹FP_i，然后对m个节点对应的随机数g_j依次执行并运算得到节点的随机数集合G_i，最后把聚合数据＜F_i(x₁,...,x_m),FP_i,G_i＞发送给基站，具体过程如下：

计算m个节点的聚合隐私函数：

计算m个节点的数据认证信息的聚合同态指纹：

初始化随机数集合G_i＝{空}，然后计算G_i＝G_i∪g_j,j＝1...m，其中，∪为集合的并运算；

发送聚合数据＜F_i(x₁,...,x_m),FP_i,G_i＞给基站。

4.如权利要求3所述的基于同态指纹的无线传感器网络数据融合方法，其特征在于，还包括：

基站对所有融合后的感知数据进行原始数据恢复；

基站通过比较原始数据的同态指纹和聚合同态指纹进行完整性验证，如果通过验证，则接受收集到的感知数据，否则将删除该感知数据。

5.如权利要求4所述的基于同态指纹的无线传感器网络数据融合方法，其特征在于，所述基站对所有融合后的感知数据进行原始数据恢复，包括：

当基站收到所有n个簇头节点发送给的聚合数据后，恢复聚合的原始数据D_BS，具体过程如下：

计算聚合隐私函数：

初始化集合G_BS＝{空}，计算G_BS＝G_BS∪G_i＝{g₁₁,...,g_nm},i＝1...n，从G_BS中依次取出每个随机数g_ij,i＝1...n,j＝1...m，然后找出对应的节点与BS共享的密钥k_ij,BS，根据k_ij,BS和g_ij依次计算出聚合隐私函数F_BS(x₁₁,...,x_nm)的自变量

恢复原始数据：

6.如权利要求5所述的基于同态指纹的无线传感器网络数据融合方法，其特征在于，所述基站通过比较原始数据的同态指纹和聚合同态指纹进行完整性验证，如果通过验证，则接受收集到的感知数据，否则将删除该感知数据，包括：

基站恢复出原始数据

后，首先对n个簇头节点发送给它的同态指纹进行聚合得到聚合同态指纹FP_BS，然后计算恢复出的原始数据D_BS的同态指纹FP'_BS，最后通过比较FP_BS与FP'_BS的结果进行完整性验证，具体过程如下：

计算聚合同态指纹：

计算恢复出的原始数据D_BS的同态指纹：

比较FP_BS与FP'_BS是否相等，若相等则接受此数据，否则表示数据被篡改，将不接受此数据。

7.一种基于同态指纹的无线传感器网络数据融合系统，其特征在于，包括：

数据获取单元，用于获取无线传感器网络的感知数据；

数据处理单元，用于在无线传感器网络的一个分簇中，每个普通节点利用同态指纹技术和隐私函数对感知数据进行处理、并将处理后的感知数据发送给所在簇的簇头节点；

数据融合单元，用于簇头节点对处理后的感知数据进行数据融合，并将融合后的感知数据发送给基站；

所述数据处理单元，包括：

假设第i簇中的每个普通节点j感知到数据d_j时，首先把数据d_j隐藏到一个隐私函数f_j(x_j)中，然后计算数据d_j的同态指纹fp_j作为数据的认证信息，最后把数据＜f_j(x_j),fp_j,g_j＞发送给簇头节点CH_i，具体过程如下：

计算隐私函数：

其中，h(.)为安全的单向哈希函数，

为或异运算，g_i为一个独一无二的随机数，p为大素数；

计算数据d_j的同态指纹：

发送数据＜f_j(x_j),fp_j,g_j＞给簇头节点CH_i。

8.如权利要求7所述的基于同态指纹的无线传感器网络数据融合系统，其特征在于，还包括：

数据恢复单元，用于基站对所有融合后的感知数据进行原始数据恢复；

数据验证单元，用于基站通过比较原始数据的同态指纹和聚合同态指纹进行完整性验证，如果通过验证，则接受收集到的感知数据，否则将删除该感知数据。

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