TWM623573U - 以ai機械學習技術應用於物聯網的資訊安全驗證系統 - Google Patents

Abstract

一種以AI機械學習技術應用於物聯網的資訊安全驗證系統，包含一感測裝置設於物聯網設備產生出偵測資訊，資訊儲存裝置透過網際網路接收經過機器學習演算判斷後的偵測資訊，並且先以加密模組運算偵測資訊產生出加密資訊之後儲存起來，認證裝置具有一鑰匙產生模組與一驗證模組，認證裝置透過網際網路同步接收與轉換加密資訊而產生備份資訊，鑰匙產生模組隨機產生一公開金鑰與一私密金鑰，公開金鑰傳送至資訊儲存裝置，資訊儲存裝置以公開金鑰運算加密資訊且傳回一認證資訊至認證裝置，驗證模組再以私密金鑰執行運算比對認證資訊與備份資訊。

Description

以AI機械學習技術應用於物聯網的資訊安全驗證系統

本創作與物聯網有關，特別是指一種以AI機械學習技術應用於物聯網的資訊安全驗證系統。

網際網路的廣泛應用除了大幅改變人們的生活方式以外，也為各種不同的工業、商業領域帶來全面性變革。特別是利用網際網路建構出具有感知、感測能力的物聯網，可以加速整合各種資源、流程、建立大數據，與跨產品、跨領域之間的相互串聯與合作。

雖然運用網際網路、物聯網技術可以帶來許許多多的優點及好處，但是也帶來越趨嚴重的資訊安全問題，例如各種物聯網設備被入侵、駭客竄改、竊取機密資訊的事件越來越多，讓整體物聯網的發展及應用添加了極大的風險。

為了解決上述資訊安全問題，目前大多是利用設置防火牆、網路設備使用密碼，或是定期更新設備韌體的方式達到保護機制。但是，上述機制仍舊會容易被有心人士竄改、竊取的弱點與漏洞。

因此，本創作的主要目的乃在於提供一種以AI機械學習技術應用於物聯網的資訊安全驗證系統，其利用中心制方式加密且儲存資訊，確保各種網路資訊的安全性，同時也可避免網路資訊於傳輸過程遭人竄改或竊取。

為了達成前揭目的，本創作所提供以AI機械學習技術應用於物聯網的資訊安全驗證系統，主要包含一感測裝置、一資訊儲存裝置，以及一認證裝置，該感測裝置設於物聯網設備產生出相對應的偵測資訊；該資訊儲存裝置包含一加密模組，該資訊儲存裝置透過網際網路連通該感測裝置，該資訊儲存裝置接收經過機器學習演算判斷後的該偵測資訊，並且先以該加密模組運算該偵測資訊產生出加密資訊之後，該資訊儲存裝置再儲存該加密資訊；該認證裝置具有一鑰匙產生模組與一驗證模組，該認證裝置透過網際網路連通該資訊儲存裝置，該認證裝置同步接收與轉換該加密資訊而產生備份資訊，該鑰匙產生模組隨機產生一公開金鑰與一私密金鑰，該公開金鑰傳送至該資訊儲存裝置，該資訊儲存裝置以該公開金鑰運算該加密資訊且傳回一認證資訊至該認證裝置，該驗證模組再以該私密金鑰執行運算比對該認證資訊與該備份資訊；藉以確保各種網路資訊的安全性，同時也可避免網路資訊於傳輸過程遭人竄改或竊取。

更佳地，該驗證模組發現該認證資訊與該備份資訊不一致時立即通報警告程序。

更佳地，另包含一以網際網路連通於該感測裝置與該資訊儲存裝置之間的演算裝置，用以同步監聽與分析網路封包。

更佳地，該認證裝置是以安全演算法轉換產生該備份資訊。

更佳地，其中一應用程式先提取該資訊儲存裝置的加密資訊進行解密再運行。

有關本創作所提供的詳細特點，將於後續實施方式的詳細說明中予以描述。然而，本領域技術人員應能瞭解，該實施方式詳細說明以及實施本創作所列舉的特定實施例，僅是用於說明本創作，並非用以限制本創作的權利要求保護範圍。

10:感測裝置

20:資訊儲存裝置

22:加密模組

30:認證裝置

32:驗證模組

34:鑰匙產生模組

36:公開金鑰

38:私密金鑰

40:演算裝置

圖1為本創作較佳實施例的系統架構圖。

以下藉由列舉較佳實施例配合圖式，詳細說明本創作的技術內容及特點，本創作提供以AI機械學習技術應用於物聯網的資訊安全驗證系統，主要應用在各種網際網路或物聯網的使用領域，特別是透過各類型感測裝置產生出設備、環境等偵測資訊，再藉由網際網路溝通串聯所有偵測資訊的應用技術。本創作可應用於包含且不限於各類型的工廠設備、產業機械，或是企業及個人用網路產品，本創作所屬技術領域中具有通常知識者能瞭解本實施方式的說明用語屬於不限制應用領域的上位式描述，各種特定技術用語也僅是較佳的例示說明，所屬技術領域中具有通常知識者依據本創作的技術內容調整近似方法或步驟的順序亦為本創作的保護範圍。

如圖1所示，本創作提供以AI機械學習技術應用於物聯網的資訊安全驗證系統，包含一感測裝置10、一資訊儲存裝置20，以及一認證裝置30。感測裝置10可以是各類型的感測器(Sensor)，感測裝置10設於物聯網設備可產生 出對應的偵測資訊。物聯網設備包含且不限於各種機械、載具、電器產品等等。

該資訊儲存裝置20於本較佳實施例是以資料伺服器作為舉例，資訊儲存裝置20包含一加密模組22，資訊儲存裝置20透過網際網路以無線通訊或有線通訊方式連通感測裝置10，資訊儲存裝置20接收到感測裝置10產生的偵測資訊，會先以加密模組22運算偵測資訊產生出加密資訊，資訊儲存裝置20再儲存加密資訊。如果應用於物聯網的應用程式需要取得及運算偵測資訊，可以先提取資訊儲存裝置20的加密資訊進行解密，就能再運行相關應用程式之功能。

該認證裝置30於本較佳實施例是以設置在第三方認證中心的資料伺服器作為舉例，認證裝置30具有一驗證模組32與一鑰匙產生模組34，認證裝置30透過網際網路以無線通訊或有線通訊方式連通資訊儲存裝置20，認證裝置30可接收與轉換加密資訊而產生備份資訊儲存起來，於本較佳實施例的轉換方式是以安全演算法(例如SHA Hash值)轉換作為舉例。

於本較佳實施例的鑰匙產生模組34可以設定為每隔預定時間隨機產生相互對應的一公開金鑰36與一私密金鑰38，公開金鑰36會傳送至資訊儲存裝置20，資訊儲存裝置以公開金鑰36運算加密資訊且傳回一認證資訊至認證裝置30。於本較佳實施例的加密資訊運算方式可選擇地先挑選預計作驗證的資料整併成長字串，並且利用公開金鑰36進行演算後得到認證資訊傳回至認證裝置30。

認證裝置30收到公開金鑰36與認證資訊之後，可以確認對應的私密金鑰38與解密認證資訊而執行驗證程式，亦即利用驗證模組32將認證資訊與備份資訊進行比對。如果比對結果沒有發現任何竄改或缺漏資料即屬正常，不會產生無任何警訊，而如果驗證模組發現認證資訊與備份資訊出現不一致，立即產生警告程序，利用推播警示消息或是簡訊方式通報有關單位或資安人員。

利用上述技術特徵，本創作可以將所有感測裝置10產生的偵測資訊先以指定方式加密再儲存至資訊儲存裝置20與認證裝置30，認證裝置30設於第三方認證中心，偵測資訊加密後的加密資訊儲存於資訊儲存裝置20，任何應用程式都必須先以指定方式解密加密資訊才能使用到偵測資訊，提高資訊安全性。

而且，利用認證裝置30的鑰匙產生模組34與驗證模組32每隔預定時間驗證加密資訊與備份資訊之間的正確性，更加確保資訊安全性，再搭配遇到資訊遭到移動、破壞或竄改之狀況的警示程序，即可達成快速應變或執行防範措施。

另外，本創作還可以利用一以網際網路連通於感測裝置10與資訊儲存裝置20之間的演算裝置40同步監聽與分析網路封包，所有從感測裝置10取得的偵測資訊傳輸至資訊儲存裝置20之前，可以經由演算裝置40運用機器學習分類模型，分辨且判斷出偵測資訊是否有異常情形。如果有異常，演算裝置40也會立即推播警示消息給資安人員。於本較佳實施例的偵測資訊可選擇的利用決策樹、K近鄰演算法、支持向量機等機器學習模型，檢測每個於網路傳輸時所使用之封包是否遭到竄改或出現異常情形。

本創作透過認證裝置可以保護感測裝置取得之偵測資訊的安全性，透由即時加密儲存、金鑰演算比對，與網路異常診斷等技術特徵，確保收集、儲存、應用感測裝置的即時偵測資訊，能夠在一開始遭到介入或竄改時發出警示訊息，確保資訊安全。

10:感測裝置

20:資訊儲存裝置

22:加密模組

30:認證裝置

32:驗證模組

34:鑰匙產生模組

40:演算裝置

Claims (5)

1. 一種以AI機械學習技術應用於物聯網的資訊安全驗證系統，包含：一感測裝置，設於物聯網設備產生出相對應的偵測資訊；一資訊儲存裝置，包含一加密模組，該資訊儲存裝置透過網際網路連通該感測裝置，該資訊儲存裝置接收經過機器學習演算判斷後的該偵測資訊，並且先以該加密模組運算該偵測資訊產生出加密資訊之後，該資訊儲存裝置再儲存該加密資訊；以及一認證裝置，具有一鑰匙產生模組與一驗證模組，該認證裝置透過網際網路連通該資訊儲存裝置，該認證裝置同步接收與轉換該加密資訊而產生備份資訊，該鑰匙產生模組隨機產生一公開金鑰與一私密金鑰，該公開金鑰傳送至該資訊儲存裝置，該資訊儲存裝置以該公開金鑰運算該加密資訊且傳回一認證資訊至該認證裝置，該驗證模組再以該私密金鑰執行運算比對該認證資訊與該備份資訊。
2. 如請求項1所述以AI機械學習技術應用於物聯網的資訊安全驗證系統，其中該驗證模組發現該認證資訊與該備份資訊不一致時立即通報警告程序。
3. 如請求項1所述以AI機械學習技術應用於物聯網的資訊安全驗證系統，其中更包含一以網際網路連通於該感測裝置與該資訊儲存裝置之間的演算裝置，用以同步監聽與分析網路封包。
4. 如請求項1所述以AI機械學習技術應用於物聯網的資訊安全驗證系統，其中該認證裝置是以安全演算法轉換該加密資訊而產生該備份資訊。
5. 如請求項1所述以AI機械學習技術應用於物聯網的資訊安全驗證系統，其中一應用程式先提取該資訊儲存裝置的加密資訊進行解密再運行。

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