CN114650156B - 一种物联网实时数据传输方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种物联网实时数据传输方法和系统，属于物联网技术领域，解决采集数据被伪造而导致的数据错误和传输数据量大而导致潜在传输效率低的问题。方法包括边缘计算网关从感知终端获取实时监测数据，其内设置有安全认证芯片；边缘计算网关对获取的实时监测数据利用数据传输算法进行计算，得到计算结果；安全认证芯片利用预先存储的秘钥对待传输数据进行加密，待传输数据包括共用数据和指示数据传输算法的ID，或者共用数据和指示数据传输算法的ID和计算结果，共用数据包括感知终端ID、感知终端设备的特定频率和接入的边缘计算网关的ID；通过与云端平台建立的安全通道将加密的待传输数据传输至云端平台。避免采集数据被伪造并提高了传输效率。

Description

一种物联网实时数据传输方法和系统
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种物联网实时数据传输方法和系统。
背景技术
在物联网网关与云端平台的连接过程中，目前大多采用边缘计算网关主动传输数据至云平台的方式，云平台在被动接受边缘端感知设备数据的同时，由于缺乏互信，对边缘端伪造加密数据并通过合法方式进行传输时云端平台无法进行识别，从而导致了云端平台对错误虚假数据的采集，由此会带来云端平台无法真实反映实际情况，从而产生错误的预警和控制指令。
在物联网场景下，感知终端数据往往呈现以时间序列为特征的流式数据传输特点，在两个传输时间段之间感知数据会以序列方式记录，由于受无线感知网络的传输稳定可靠性和带宽原因，在物联网感知数据传输过程中极有可能由于每次传输数据量的大小而出现潜在传输失败、效率低等问题，从而对云端物联网监测平台产生影响。
然而，现有物联网安全加解密技术多是采用协议或认证证书软加密、SSL安全加密通道等技术实现对边缘计算网关数据到云端平台的安全传输，大多未考虑边缘计算网关与云端平台的互信认证，以及对传输数据的真实性进行校验，云端平台往往在接收加密数据后直接解密使用，由此可能带来由于边缘计算网关与云端平台的不互信，或由于边缘计算网关采集数据被伪造导致的数据错误。
现有边缘计算网关在云端平台数据传输过程中，通常采用传统数据压缩方式，只对当前需要传输的数据文本图像进行压缩传输，并未对连续实时数据进行特定处理，由此带来数据的传输压缩量与现有压缩算法呈正向关联，同时由于需要考虑云端平台解压算法的可还原性，因此带来每次传输数据量的大小而出现潜在传输失败、效率低等问题，从而对云端物联网监测平台产生影响。
发明内容
鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种物联网实时数据传输方法和系统，用以解决采集数据被伪造而导致的数据错误和传输数据量大而导致潜在传输效率低等问题。
一方面，本发明实施例提供了一种物联网实时数据传输方法，用于边缘计算网关，包括：所述边缘计算网关从感知终端获取实时监测数据，其中，所述边缘计算网关内设置有安全认证芯片；所述边缘计算网关对获取的所述实时监测数据利用数据传输算法进行计算，得到计算结果；所述安全认证芯片利用预先存储的秘钥对待传输数据进行加密，其中，所述待传输数据包括共用数据和指示数据传输算法的ID，或者包括所述共用数据、所述指示数据传输算法的ID和计算结果，所述共用数据包括感知终端ID、感知终端设备的特定频率和接入的边缘计算网关的ID；以及通过与云端平台建立的安全通道将加密的待传输数据传输至所述云端平台。
上述技术方案的有益效果如下：本申请在实时监测数据加密传输方面，相较现有数据压缩技术具有更为显著的特定优势，本申请针对物联网流式数据的序列化特性，云端平台通过感知终端ID和接入的边缘计算网关的ID能够避免边缘计算网关采集数据被伪造导致的数据错误，感知终端设备的特定频率和指示数据传输算法的ID能够保证在云端平台中准确还原实时监测数据，以及部分待传输数据中不包括计算结果，能够减小传输数据量的大小，从而避免传输失败和效率低等问题。因此对通过实时流式数据计算模型装置，实现透明化支持物联网实时数据的加密认证传输。
基于上述方法的进一步改进，所述数据传输算法包括：重复数据抽帧算法、序列数据偏移数据算法和状态位数据空传算法中的任一种或多种的任意组合。
基于上述方法的进一步改进，在所述边缘计算网关从感知终端获取实时监测数据之前，还包括：在所述感知终端初始化之后，所述边缘计算网关从所述感知终端获取所述实时监测数据的基准值；所述安全认证芯片利用所述秘钥对所述共用数据和所述基准值进行加密并通过所述安全通道传输至所述云端平台。
基于上述方法的进一步改进，当对获取的所述实时监测数据利用所述重复数据抽帧算法进行计算时，还包括：所述边缘计算网关从所述感知终端获取第M条数据并判断所述第M条数据与所述基准值是否相同；当所述第M条数据与所述基准值相同并且M等于1时，所述安全认证芯片利用所述秘钥将所述共用数据、指示重复数据抽帧算法的ID和所述第1条数据进行加密并通过所述安全通道传输至所述云端平台；当所述第M条数据与所述基准值相同并且M为大于1的正整数时，所述安全认证芯片利用所述秘钥将所述共用数据和所述指示重复数据抽帧算法的ID进行加密；以及当所述第M条数据与所述基准值不同并且M为大于1的正整数时，用所述第M条数据更新所述基准值，所述安全认证芯片利用所述秘钥将所述共用数据所述指示重复数据抽帧算法的ID和所述第M条数据进行加密。
基于上述方法的进一步改进，采用所述重复数据抽帧算法的实时监测数据包括：恒压数据、恒温数据和长时禁止状态数据。
基于上述方法的进一步改进，当对获取的所述实时监测数据利用所述序列数据偏移数据算法进行计算时，还包括：所述边缘计算网关从所述感知终端获取第N条数据，并判断所述第N条数据与所述第N-1条数据是否相同，其中，N为大于等于1的正整数，当N等于1时，第N-1条数据为所述基准值；当所述第N条数据与所述第N-1条数据不相同时，计算所述第N条数据与所述第N-1条数据之间的偏移值；以及所述安全认证芯片利用所述秘钥将所述共用数据、指示序列数据偏移数据算法的ID和所述偏移值进行加密。
基于上述方法的进一步改进，所述序列数据偏移数据算法的所述实时监测数据包括GPS轨迹数据、连续变化的温度数据、连续变化的压力数据和连续变化的浓度数据。
基于上述方法的进一步改进，当对获取的所述实时监测数据利用所述状态位数据空传算法进行计算时，还包括：所述边缘计算网关从所述感知终端获取第K条状态位数据并判断所述第K条状态位数据与所述实时监测数据的基准值是否相同；当所述第K条状态位数据与所述实时监测数据的基准值不相同时，所述安全认证芯片利用所述秘钥将所述共用数据、指示状态位数据空传算法的ID和所述第K条状态位数据进行加密；以及当所述第K条状态位数据与所述实时监测数据的基准值相同时，所述安全认证芯片利用所述秘钥对所述共用数据和所述指示状态位数据空传算法的ID进行加密，其中，所述状态位数据为0或1。
基于上述方法的进一步改进，所述状态位数据空传算法的所述实时监测数据包括开关信号量状态数据或告警信号量状态数据。
基于上述方法的进一步改进，在所述边缘计算网关和云端平台之间预先建立安全通道进一步包括：将所述共用数据和所述数据传输算法传输至所述云端平台，以在所述云端平台处对所述感知终端ID、所述感知终端设备的特定频率和所述接入的边缘计算网关的ID进行注册，并存储与所述数据传输算法逆向的逆向算法；以及在所述边缘计算网关和所述云端平台之间建立所述安全通道。
另一方面，本发明实施例提供了一种物联网实时数据传输方法，用于云端平台，所述云端平台通过与所述边缘计算网关建立的安全通道接收加密的数据包；所述云端平台利用预先存储在安全模块中的秘钥将所述加密的数据包解密为数据包，所述数据包包括共用数据和指示数据传输算法的ID，或者包括所述共用数据、所述指示数据传输算法的ID和计算结果，其中，所述共用数据包括感知终端ID、感知终端设备的特定频率和接入的边缘计算网关的ID，所述云端平台包括所述安全模块；以及所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率通过与指示数据传输算法的ID相对应的逆向算法获得实时监测数据。
基于上述方法的进一步改进，所述逆向算法为重复数据抽帧逆向算法、序列数据偏移数据逆向算法或状态位数据空传逆向算法。
基于上述方法的进一步改进，在接收所述加密的数据包之前，还包括：所述云端平台从所述边缘计算网关接收加密的共用数据和基准值；以及利用所述秘钥对加密的共用数据和基准值进行解密以获取所述共用数据和所述基准值。
基于上述方法的进一步改进，所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率通过与指示数据传输算法的ID相对应的逆向算法获得实时监测数据进一步包括：当所述逆向算法为所述重复数据抽帧逆向算法并且所述数据包包括所述计算结果时，所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率，将所述计算结果作为第1条数据；当所述逆向算法为所述重复数据抽帧逆向算法并且所述数据包包括所述计算结果，但是所述计算结果不同于所述基准值时，所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率，用所述计算结果更新所述基准值并将所述计算结果作为所述第M条数据，所述M为大于1的正整数；以及当所述逆向算法为所述重复数据抽帧逆向算法并且所述数据包不包括所述计算结果时，所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率，将所述基准值赋值给所述第M条数据，所述M为大于1的正整数。
基于上述方法的进一步改进，所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率通过与指示数据传输算法的ID相对应的逆向算法获得实时监测数据进一步包括：当所述逆向算法为所述序列数据偏移数据逆向算法时，所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率，将所述计算结果与所述基准值之和作为第1条数据并进行存储；以及将所述计算结果与第N-1条数据之和作为第N条数据并进行存储，其中，N为大于1的正整数。
基于上述方法的进一步改进，所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率通过与指示数据传输算法的ID相对应的逆向算法获得实时监测数据进一步包括：当所述逆向算法为所述状态位数据空传逆向算法时，所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率，将所述计算结果与所述基准值进行比较；当比较结果相同时，将所述基准值作为第K条状态位数据并进行存储；以及当所述比较结果不同时，将与所述基准值不同的状态位数据作为第K条状态位数据并进行存储，其中，K为大于等于1的正整数并且所述状态位数据为0或1。
又一方面，本发明实施例提供了一种物联网实时数据传输系统，包括感知终端、边缘计算网关和云端平台，其中，实时监测数据获取模块，设置在所述边缘计算网关中，用于从感知终端获取实时监测数据，所述感知终端与所述边缘计算网关物理连接；实时流式数据计算模型装置，设置在所述边缘计算网关中，对获取的所述实时监测数据利用数据传输算法进行计算，得到计算结果；安全认证芯片，设置在所述边缘计算网关内，利用预先存储的秘钥对待传输数据进行加密，其中，所述待传输数据包括共用数据和指示数据传输算法的ID，或者包括共用数据、数据传输算法ID和计算结果，所述共用数据包括感知终端ID、感知终端设备的特定频率和接入的边缘计算网关的ID；以及传输模块，用于通过与云端平台建立的安全通道将加密的待传输数据传输至所述云端平台。
基于上述系统的进一步改进，接收模块，所述云端平台通过与所述边缘计算网关建立的安全通道接收加密的数据包；解密模块，所述云端平台利用预先存储在安全模块中的秘钥将所述加密的数据包解密为数据包，所述数据包包括共用数据和指示数据传输算法的ID，或者包括所述共用数据、所述指示数据传输算法的ID和计算结果，其中，所述共用数据包括感知终端ID、感知终端设备的特定频率和接入的边缘计算网关的ID，所述云端平台包括所述安全模块；以及实时流式数据逆向还原装置，所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率通过与指示数据传输算法的ID相对应的逆向算法获得实时监测数据。
与现有技术相比，本发明至少可实现如下有益效果之一：
1、本申请在安全认证方面，相较现有基于协议加密、证书加密、SSL通道加密具有更为显著的安全认证特点，本申请主要通过在边缘计算网关、云端平台内置可信安全认证芯片模块技术，建立边缘计算网关自发式与云端平台的进行认证连接，确保云端平台接入边缘计算网关的可信安全。
2、本申请在实时数据加密传输方面，相较现有数据压缩技术具有更为显著的特定优势，本申请针对物联网流式数据的序列化特性，通过实时流式数据计算模型装置，实现透明化支持物联网实时数据的加密认证传输。
3、重复数据抽帧：对连续重复的实时监测流数据只传输第1条数据，后面仅传输数据状态直到连续数据值发生变化，从而减少每次传输数据量的大小。
4、网关收到终端数据后，根据终端数据的上一条数据与本条数据计算偏移值，将偏移值发给云端平台，减小了待传输数据的幅值，从而减少表示偏移值的传输数据位数。
5、根据一般状态位(0，1)的监测数据，仅传输第1条状态数据后仅做心跳不进行数据传输，直到状态信息发生变化，从而减少每次传输数据量的大小。
本发明中，上述各技术方案之间还可以相互组合，以实现更多的优选组合方案。本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分优点可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过说明书以及附图中所特别指出的内容中来实现和获得。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。
图1为根据本发明实施例的用于边缘计算网关的物联网实时数据传输方法的流程图。
图2为根据本发明实施例的用于云端平台的物联网实时数据传输方法的流程图。
图3为根据本发明实施例的物联网实时数据传输系统的框图。
图4为根据本发明实施例的物联网实时数据传输系统的结构图。
图5为根据本发明实施例的物联网实时数据传输系统的进行安全认证的示意图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
本发明的一个具体实施例，公开了一种用于边缘计算网关的物联网实时数据传输方法。参考图1，用于边缘计算网关的物联网实时数据传输方法包括：步骤S102，边缘计算网关从感知终端获取实时监测数据，其中，边缘计算网关内设置有安全认证芯片；步骤S104，边缘计算网关对获取的实时监测数据利用数据传输算法进行计算，得到计算结果；步骤S106，安全认证芯片利用预先存储的秘钥对待传输数据进行加密，其中，待传输数据包括共用数据和指示数据传输算法的ID，或者包括共用数据和指示数据传输算法的ID和计算结果，共用数据包括感知终端ID、感知终端设备的特定频率和接入的边缘计算网关的ID；以及步骤S108，通过与云端平台建立的安全通道将加密的待传输数据传输至云端平台。
与现有技术相比，本实施例提供的物联网实时数据传输方法，在实时监测数据加密传输方面，相较现有数据压缩技术具有更为显著的特定优势，本申请针对物联网流式数据的序列化特性，云端平台通过感知终端ID和接入的边缘计算网关的ID能够避免边缘计算网关采集数据被伪造导致的数据错误，感知终端设备的特定频率和指示数据传输算法的ID能够保证在云端平台中准确还原实时监测数据，以及部分待传输数据中不包括计算结果，能够减小传输数据量的大小，从而避免传输失败和效率低等问题。因此对通过实时流式数据计算模型装置，实现透明化支持物联网实时数据的加密认证传输。
下文中，参考图1，对用于边缘计算网关的物联网实时数据传输方法的各个步骤进行详细描述。
首先，在边缘计算网关和云端平台之间预先建立安全通道进一步包括：将共用数据和数据传输算法传输至云端平台，以在云端平台处对感知终端ID、感知终端设备的特定频率和接入的边缘计算网关的ID进行注册，并存储与数据传输算法逆向的逆向算法；以及在边缘计算网关和云端平台之间建立安全通道。
其次，在边缘计算网关从感知终端获取实时监测数据之前，还包括：在感知终端初始化之后，边缘计算网关从感知终端获取实时监测数据的基准值；安全认证芯片利用秘钥对共用数据和基准值进行加密并通过安全通道传输至云端平台。
步骤S102，边缘计算网关从感知终端获取实时监测数据，其中，边缘计算网关内设置有安全认证芯片。
步骤S104，边缘计算网关对获取的实时监测数据利用数据传输算法进行计算，得到计算结果。数据传输算法包括：重复数据抽帧算法、序列数据偏移数据算法和状态位数据空传算法中的任一种或多种的任意组合。例如，数据传输算法包括：重复数据抽帧算法和状态位数据空传算法；序列数据偏移数据算法和状态位数据空传算法；以及重复数据抽帧算法、序列数据偏移数据算法和状态位数据空传算法。
步骤S106，安全认证芯片利用预先存储的秘钥对待传输数据进行加密，其中，待传输数据包括共用数据和指示数据传输算法的ID，或者包括共用数据、指示数据传输算法的ID和计算结果，共用数据包括感知终端ID、感知终端设备的特定频率和接入的边缘计算网关的ID。
下文中，对获取的实时监测数据分别利用重复数据抽帧算法、序列数据偏移数据算法进行计算和状态位数据空传算法进行计算进行详细描述。
当对获取的实时监测数据利用重复数据抽帧算法进行计算时还包括：边缘计算网关从感知终端获取第M条数据并判断第M条数据与基准值是否相同；当第M条数据与基准值相同并且M等于1时，安全认证芯片利用秘钥将共用数据、指示重复数据抽帧算法的ID和第1条数据进行加密并通过安全通道传输至云端平台；当第M条数据与基准值相同并且M为大于1的正整数时，安全认证芯片利用秘钥将共用数据和指示重复数据抽帧算法的ID进行加密；以及当第M条数据与基准值不同并且M为大于1的正整数时，用第M条数据更新基准值，安全认证芯片利用秘钥将共用数据指示重复数据抽帧算法的ID和第M条数据进行加密。采用重复数据抽帧算法的实时监测数据包括：恒压数据、恒温数据、长时禁止状态数据等其他大概率连续出现的重复的监测数据。
当对获取的实时监测数据利用序列数据偏移数据算法进行计算时，还包括：边缘计算网关从感知终端获取第N条数据，并判断第N条数据与第N-1条数据是否相同，其中，N为大于等于1的正整数，当N等于1时，第N-1条数据为基准值；当第N条数据与第N-1条数据不相同时，计算第N条数据与第N-1条数据之间的偏移值；以及安全认证芯片利用秘钥将共用数据、指示序列数据偏移数据算法的ID和偏移值进行加密。序列数据偏移数据算法的实时监测数据包括GPS轨迹数据、连续变化的温度数据、连续变化的压力数据、连续变化的浓度数据等具有连续上下文关系的监测数据。
当对获取的实时监测数据利用状态位数据空传算法进行计算时，还包括：边缘计算网关从感知终端获取第K条状态位数据并判断第K条状态位数据与实时监测数据的基准值是否相同；当第K条状态位数据与实时监测数据的基准值不相同时，安全认证芯片利用秘钥将共用数据、指示状态位数据空传算法的ID和第K条状态位数据进行加密；以及当第K条状态位数据与实时监测数据的基准值相同时，安全认证芯片利用秘钥对共用数据和指示状态位数据空传算法的ID进行加密，其中，状态位数据为0或1。状态位数据空传算法的实时监测数据包括开关信号量、告警信号量等状态数据。
步骤S108，通过与云端平台建立的安全通道将加密的待传输数据传输至云端平台。
本发明的另一个具体实施例，公开了一种用于云端平台的物联网实时数据传输方法。参考图2，对用于云端平台的物联网实时数据传输方法的各个步骤进行详细描述。
在接收加密的数据包之前，云端平台首先获取基准值。云端平台获取基准值还包括：云端平台从边缘计算网关接收加密的共用数据和基准值；以及利用秘钥对加密的共用数据和基准值进行解密以获取共用数据和基准值。
步骤S202，云端平台通过与边缘计算网关建立的安全通道接收加密的数据包。
步骤S204，云端平台利用预先存储在安全模块中的秘钥将加密的数据包解密为数据包，数据包包括共用数据和指示数据传输算法的ID，或者包括共用数据、指示数据传输算法的ID和计算结果，其中，共用数据包括感知终端ID、感知终端设备的特定频率和接入的边缘计算网关的ID，云端平台包括安全模块。
步骤S206，云端平台基于感知终端设备的特定频率通过与指示数据传输算法的ID相对应的逆向算法获得实时监测数据。逆向算法为重复数据抽帧逆向算法、序列数据偏移数据逆向算法或状态位数据空传逆向算法。
在具体实施例中，云端平台基于感知终端设备的特定频率通过与指示数据传输算法的ID相对应的逆向算法获得实时监测数据进一步包括：当逆向算法为重复数据抽帧逆向算法并且数据包包括计算结果时，云端平台基于感知终端设备的特定频率，将计算结果作为第1条数据；当逆向算法为重复数据抽帧逆向算法并且数据包包括计算结果，但是计算结果不同于基准值时，云端平台基于感知终端设备的特定频率，用计算结果更新基准值并将计算结果作为第M条数据，M为大于1的正整数；以及当逆向算法为重复数据抽帧逆向算法并且数据包不包括计算结果时，云端平台基于感知终端设备的特定频率，将第1条数据赋值给第M条数据，M为大于1的正整数。
在具体实施例中，云端平台基于感知终端设备的特定频率通过与指示数据传输算法的ID相对应的逆向算法获得实时监测数据进一步包括：当逆向算法为序列数据偏移数据逆向算法时，云端平台基于感知终端设备的特定频率，将计算结果与基准值之和作为第1条数据并进行存储；以及将计算结果与第N-1条数据之和作为第N条数据并进行存储，其中，N为大于1的正整数。
在具体实施例中，云端平台基于感知终端设备的特定频率通过与指示数据传输算法的ID相对应的逆向算法获得实时监测数据进一步包括：当逆向算法为状态位数据空传逆向算法时，云端平台基于感知终端设备的特定频率，将计算结果与基准值进行比较；当比较结果相同时，将基准值作为第K条状态位数据并进行存储；以及当比较结果不同时，将与基准值不同的状态位数据作为第K条状态位数据并进行存储，其中，K为大于等于1的正整数并且状态位数据为0或1。
本发明的又一个具体实施例，公开了一种物联网实时数据传输系统。参考图3，物联网实时数据传输系统包括感知终端、边缘计算网关和云端平台，其中，实时监测数据获取模块302，设置在边缘计算网关中，用于从感知终端获取实时监测数据，感知终端与边缘计算网关物理连接；实时流式数据计算模型装置304，设置在边缘计算网关中，对获取的实时监测数据利用数据传输算法进行计算，得到计算结果；安全认证芯片306，设置在边缘计算网关内，利用预先存储的秘钥对待传输数据进行加密，其中，待传输数据包括共用数据和指示数据传输算法的ID，或者包括共用数据、数据传输算法ID和计算结果，共用数据包括感知终端ID、感知终端设备的特定频率和接入的边缘计算网关的ID；以及传输模块308，用于通过与云端平台建立的安全通道将加密的待传输数据传输至云端平台。在本实施例中，物联网实时数据传输系统还包括：接收模块，云端平台通过与边缘计算网关建立的安全通道接收加密的数据包；解密模块，云端平台利用预先存储在安全模块中的秘钥将加密的数据包解密为数据包，数据包包括共用数据和指示数据传输算法的ID，或者包括共用数据、指示数据传输算法的ID和计算结果，其中，共用数据包括感知终端ID、感知终端设备的特定频率和接入的边缘计算网关的ID，云端平台包括安全模块；以及实时流式数据逆向还原装置，云端平台基于感知终端设备的特定频率通过与指示数据传输算法的ID相对应的逆向算法获得实时监测数据。
物联网实时数据传输系统还包括多个其他模块。由于物联网实时数据传输系统与物联网实时数据传输方法相对应，所以为了避免赘述，本申请省略了其他模块的详细描述。
下文中，参考图4和图5，以具体实例的方式对物联网实时数据传输方法进行详细描述。
本申请首先构建一整套边缘计算网关与物联网云平台的互信认证机制，实现在边缘网关自发式与云端建立互信机制，并根据互信认证建立边缘网关与云端平台的通信加密通道，实现对边缘计算结果的数据传输，确保云端平台数据采集的可信性。
在数据传输方面，区别于传统数据加解密技术，首先在传输数据方面，结合物联网实时流式数据的特性，参考图4，在边缘计算网关中采用重复数据抽帧、序列数据偏移、状态位数据空传等算法模型，通过实时流式数据计算模型装置，并结合边缘计算内置数据安全模块，实现对连续实时物联网数据的加密传输。
实时流式数据计算模型装置内置重复数据抽帧、序列数据偏移、状态位数据空传等算法模型，对具有连续实时特性的物联网感知数据进行处理。
1、重复数据抽帧：对连续重复的实时监测流数据只传输第1条数据，后面仅传输数据状态直到连续数据值发生变化，云端根据状态进行逆向还原(适用于对恒压、恒温计、长时禁止状态等连续大概率连续出现重复监测数据)；例如：重复数据抽帧：传感器产生20条重复的相同数据(数据一样，时间不一样)，发给网关，网关通过抽帧算法只发一条数据给云端，抽走19条数据不发给云端，云端还原后可以获取全部的数据。网关将抽帧后的数据发给云端时，同时将抽帧算法的标识发给云端，云端根据自身的与抽帧算法对应的逆向算法对数据进行还原，传感器采集数据的频率是特定的(属于设备特有属性)，设备在云端注册时将传感器的ID保存在云端，云端根据ID找到传感器采集数据的频率根据频率对数据进行还原(可以还原数据和时间)。
2、序列数据偏移：对重复线性变化的监测数据，传输从变化开始的第1条数据，后面仅传输数据偏移值，直到线形结束，云端根据线形重新拟合还原数据(适用于GPS轨迹、温度、压力等多数具有连续上下文关系的监测数据)；网关收到终端数据后，根据终端数据的上一条数据与本条数据计算偏移值，将偏移值发给云端。
3、状态为数据空传：根据一般状态位(0，1)的监测数据，仅传输第1条状态数据后仅做心跳不进行数据传输，直到状态信息发生变化，云端根据数据还原(适用于开关信号量、告警信号量等状态数据)；由于只有0和1两种状态数据(也可以只有开和关、报警和不报警)，所以状态相同时就不传，不同时才传输。
4、根据连续实时监测数据特性，实时流式数据计算模型装置可灵活拼接计算处理，并可支持云端通过实时流式数据计算模型装置逆向还原(参考图4)。
参考图5，本申请通过在物联网云平台增加安全芯片模块，对接收的边缘计算网关数据进行解密，并根据在云端平台针对物联网感知终端配置的数据压缩逆向算法模型，对解密数据进行逆向处理，最终形成真实的感知终端数据，并提供业务平台使用。
参考图5，本申请提出的物联网实时数据加密认证传输装置，通过在边缘网关嵌入安全认证芯片和实时流式数据计算模型装置以及在云端平台嵌入安全认证芯片或安全模块和实时流式数据逆向还原装置，在实现边缘网关与云端平台的端到端互信认证的同时，对传输数据结合流式数据特性进行加密传输，在保障边缘端与云端平台的安全可信的基础上对数据安全稳定可靠传输。
技术方案的创新点如下：
1、本申请构建了一整套至边缘计算网关与物联网云平台可信互认装置，采用一种自发式的边缘计算网关与云端的互信认证机制，透明化的为边缘计算网关与云端平台的安全认证。
2、本申请结合物联网实时连续数据的特性，在数据加解密的基础上，通过加入实时流式数据计算模型装置实现对实时数据的加密认证传输。
技术方案的关键技术点如下：
1、本申请主要应用在物联网场景下，尤其涉及物联网边缘计算网关与云端平台的远程透传场景下，针对边缘计算网关与云端平台的安全互信认证、实时数据加密传输的一种数据加密认证传输装置。
2、本申请重点是针对在物联网监测数据传输场景下，尤其是具有连续实时传输特性的物联网感知终端数据传输，通过实时流式数据计算模型装置，完成对连续实时感知数据的可靠传输。
3、本申请具有透明化、硬安全、高可靠的显著特点，特别是在边缘计算网关与物联网云平台在设备认证、加密传输的场景下，提供物联网实时数据加密认证传输。
技术方案的优势/有益效果如下：
1、本申请在安全认证方面，相较现有基于协议加密、证书加密、SSL通道加密具有更为显著的安全认证特点，本方案主要通过在边缘网关、云端平台内置可信安全认证芯片模块技术，建立边缘计算网关自发式与云端平台的进行认证连接，确保云端平台接入边缘计算网关的可信安全。
2、本申请在实时数据加密传输方面，相较现有数据压缩技术具有更为显著的特定优势，本方案针对物联网流式数据的序列化特性，通过实时流式数据计算模型装置，实现透明化支持物联网实时数据的加密认证传输。
与现有技术相比，本发明至少可实现如下有益效果之一：
1、本申请在安全认证方面，相较现有基于协议加密、证书加密、SSL通道加密具有更为显著的安全认证特点，本申请主要通过在边缘计算网关、云端平台内置可信安全认证芯片模块技术，建立边缘计算网关自发式与云端平台的进行认证连接，确保云端平台接入边缘计算网关的可信安全。
2、本申请在实时数据加密传输方面，相较现有数据压缩技术具有更为显著的特定优势，本申请针对物联网流式数据的序列化特性，通过实时流式数据计算模型装置，实现透明化支持物联网实时数据的加密认证传输。
3、重复数据抽帧：对连续重复的实时监测流数据只传输第1条数据，后面仅传输数据状态直到连续数据值发生变化，从而减少每次传输数据量的大小。
4、网关收到终端数据后，根据终端数据的上一条数据与本条数据计算偏移值，将偏移值发给云端平台，减小了待传输数据的幅值，从而减少表示偏移值的传输数据位数。
5、根据一般状态位(0，1)的监测数据，仅传输第1条状态数据后仅做心跳不进行数据传输，直到状态信息发生变化，从而减少每次传输数据量的大小。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读存储介质中。其中，所述计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
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揭露的技术范围内，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。

Claims (16)

1.一种物联网实时数据传输方法，用于边缘计算网关，其特征在于，包括：
所述边缘计算网关从感知终端获取实时监测数据，其中，所述边缘计算网关内设置有安全认证芯片；
所述边缘计算网关对获取的所述实时监测数据利用数据传输算法进行计算，得到计算结果；
所述安全认证芯片利用预先存储的秘钥对待传输数据进行加密，其中，所述待传输数据包括共用数据和指示数据传输算法的ID，或者包括所述共用数据和所述指示数据传输算法的ID和计算结果，所述共用数据包括感知终端ID、感知终端设备的特定频率和接入的边缘计算网关的ID；以及通过与云端平台建立的安全通道将加密的待传输数据传输至所述云端平台，其中，所述数据传输算法包括：重复数据抽帧算法、序列数据偏移数据算法和状态位数据空传算法中的任一种或多种的任意组合。
2.根据权利要求1所述的物联网实时数据传输方法，其特征在于，在所述边缘计算网关从感知终端获取实时监测数据之前，还包括：
在所述感知终端初始化之后，所述边缘计算网关从所述感知终端获取所述实时监测数据的基准值；
所述安全认证芯片利用所述秘钥对所述共用数据和所述基准值进行加密并通过所述安全通道传输至所述云端平台。
3.根据权利要求2所述的物联网实时数据传输方法，其特征在于，当对获取的所述实时监测数据利用所述重复数据抽帧算法进行计算时，还包括：
所述边缘计算网关从所述感知终端获取第M条数据并判断所述第M条数据与所述基准值是否相同；
当所述第M条数据与所述基准值相同并且M等于1时，所述安全认证芯片利用所述秘钥将所述共用数据、指示重复数据抽帧算法的ID和所述第1条数据进行加密并通过所述安全通道传输至所述云端平台；以及
当所述第M条数据与所述基准值相同并且M为大于1的正整数时，所述安全认证芯片利用所述秘钥将所述共用数据和所述指示重复数据抽帧算法的ID进行加密；
当所述第M条数据与所述基准值不同并且M为大于1的正整数时，用所述第M条数据更新所述基准值，所述安全认证芯片利用所述秘钥将所述共用数据所述指示重复数据抽帧算法的ID和所述第M条数据进行加密。
4.根据权利要求3所述的物联网实时数据传输方法，其特征在于，采用所述重复数据抽帧算法的实时监测数据包括：恒压数据、恒温数据和长时禁止状态数据。
5.根据权利要求2所述的物联网实时数据传输方法，其特征在于，当对获取的所述实时监测数据利用所述序列数据偏移数据算法进行计算时，还包括：
所述边缘计算网关从所述感知终端获取第N条数据，并判断所述第N条数据与所述第N-1条数据是否相同，其中，N为大于等于1的正整数，当N等于1时，第N-1条数据为所述基准值；
当所述第N条数据与所述第N-1条数据不相同时，计算所述第N条数据与所述第N-1条数据之间的偏移值；以及
所述安全认证芯片利用所述秘钥将所述共用数据、指示序列数据偏移数据算法的ID和所述偏移值进行加密。
6.根据权利要求5所述的物联网实时数据传输方法，其特征在于，所述序列数据偏移数据算法的所述实时监测数据包括GPS轨迹数据、连续变化的温度数据、连续变化的压力数据和连续变化的浓度数据。
7.根据权利要求2所述的物联网实时数据传输方法，其特征在于，当对获取的所述实时监测数据利用所述状态位数据空传算法进行计算时，还包括：
所述边缘计算网关从所述感知终端获取第K条状态位数据并判断所述第K条状态位数据与所述实时监测数据的基准值是否相同；
当所述第K条状态位数据与所述实时监测数据的基准值不相同时，所述安全认证芯片利用所述秘钥将所述共用数据、指示状态位数据空传算法的ID和所述第K条状态位数据进行加密；以及
当所述第K条状态位数据与所述实时监测数据的基准值相同时，所述安全认证芯片利用所述秘钥对所述共用数据和所述指示状态位数据空传算法的ID进行加密，其中，所述状态位数据为0或1。
8.根据权利要求7所述的物联网实时数据传输方法，其特征在于，所述状态位数据空传算法的所述实时监测数据包括开关信号量状态数据或告警信号量状态数据。
9.根据权利要求7所述的物联网实时数据传输方法，其特征在于，在所述边缘计算网关和云端平台之间预先建立安全通道进一步包括：
将所述共用数据和所述数据传输算法传输至所述云端平台，以在所述云端平台处对所述感知终端ID、所述感知终端设备的特定频率和所述接入的边缘计算网关的ID进行注册，并存储与所述数据传输算法的逆向算法；以及
在所述边缘计算网关和所述云端平台之间建立所述安全通道。
10.一种物联网实时数据传输方法，用于云端平台，其特征在于，
所述云端平台通过与边缘计算网关建立的安全通道接收加密的数据包；
所述云端平台利用预先存储在安全模块中的秘钥将所述加密的数据包解密为数据包，所述数据包包括共用数据和指示数据传输算法的ID，或者包括所述共用数据、所述指示数据传输算法的ID和计算结果，其中，所述共用数据包括感知终端ID、感知终端设备的特定频率和接入的边缘计算网关的ID，所述云端平台包括所述安全模块；以及
所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率通过与指示数据传输算法的ID相对应的逆向算法获得实时监测数据，其中，所述逆向算法为重复数据抽帧逆向算法、序列数据偏移数据逆向算法或状态位数据空传逆向算法。
11.根据权利要求10所述的物联网实时数据传输方法，其特征在于，在接收所述加密的数据包之前，还包括：
所述云端平台从所述边缘计算网关接收加密的共用数据和基准值；以及
利用所述秘钥对加密的共用数据和基准值进行解密以获取所述共用数据和所述基准值。
12.根据权利要求11所述的物联网实时数据传输方法，其特征在于，所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率通过与指示数据传输算法的ID相对应的逆向算法获得实时监测数据进一步包括：
当所述逆向算法为所述重复数据抽帧逆向算法并且所述数据包包括所述计算结果时，所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率，将所述计算结果作为第1条数据；
当所述逆向算法为所述重复数据抽帧逆向算法并且所述数据包包括所述计算结果，但是所述计算结果不同于所述基准值时，所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率，用所述计算结果更新所述基准值并将所述计算结果作为第M条数据，所述M为大于1的正整数；以及
当所述逆向算法为所述重复数据抽帧逆向算法并且所述数据包不包括所述计算结果时，所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率，将所述基准值赋值给所述第M条数据，所述M为大于1的正整数。
13.根据权利要求11所述的物联网实时数据传输方法，其特征在于，所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率通过与指示数据传输算法的ID相对应的逆向算法获得实时监测数据进一步包括：
当所述逆向算法为所述序列数据偏移数据逆向算法时，所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率，将所述计算结果与所述基准值之和作为第1条数据；以及
将所述计算结果与第N-1条数据之和作为第N条数据，其中，N为大于1的正整数。
14.根据权利要求11所述的物联网实时数据传输方法，其特征在于，所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率通过与指示数据传输算法的ID相对应的逆向算法获得实时监测数据进一步包括：
当所述逆向算法为所述状态位数据空传逆向算法时，所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率，将所述计算结果与所述基准值进行比较；
当比较结果相同时，将所述基准值作为第K条状态位数据并进行存储；以及
当所述比较结果不同时，将与所述基准值不同的状态位数据作为第K条状态位数据并进行存储，其中，K为大于等于1的正整数并且所述状态位数据为0或1。
15.一种物联网实时数据传输系统，其特征在于，包括感知终端、边缘计算网关和云端平台，其中，
实时监测数据获取模块，设置在所述边缘计算网关中，用于从感知终端获取实时监测数据，所述感知终端与所述边缘计算网关物理连接；
实时流式数据计算模型装置，设置在所述边缘计算网关中，对获取的所述实时监测数据利用数据传输算法进行计算，得到计算结果；
安全认证芯片，设置在所述边缘计算网关内，利用预先存储的秘钥对待传输数据进行加密，其中，所述待传输数据包括共用数据和指示数据传输算法的ID，或者包括共用数据、数据传输算法ID和计算结果，所述共用数据包括感知终端ID、感知终端设备的特定频率和接入的边缘计算网关的ID；以及
传输模块，用于通过与云端平台建立的安全通道将加密的待传输数据传输至所述云端平台，其中，所述数据传输算法包括：重复数据抽帧算法、序列数据偏移数据算法和状态位数据空传算法中的任一种或多种的任意组合。
16.根据权利要求15所述的物联网实时数据传输系统，其特征在于，
接收模块，所述云端平台通过与所述边缘计算网关建立的安全通道接收加密的数据包；
解密模块，所述云端平台利用预先存储在安全模块中的秘钥将所述加密的数据包解密为数据包，所述数据包包括共用数据和指示数据传输算法的ID，或者包括所述共用数据、所述指示数据传输算法的ID和计算结果，其中，所述共用数据包括感知终端ID、感知终端设备的特定频率和接入的边缘计算网关的ID，所述云端平台包括所述安全模块；以及
实时流式数据逆向还原装置，所述云端平台基于所述感知终端设备的特定频率通过与指示数据传输算法的ID相对应的逆向算法获得实时监测数据。
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