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物联网中数据融合的信誉度模型与仿真

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资料介绍

具有巨大市场应用前景的物联网正在掀起第三次信息技术浪潮,其依托的核心技术之一-无线传感器网络具有能量、存储能力、计算能力、通信带宽等资源受限的突出特点,实施数据融合是其必然选择.物联网一般具有信息安全敏感的需求,在数据融合过程中易受到节点数据被伪造或篡改等多种信息安全威胁;为了保障数据融合结果的真实性与可靠性,建立了基于节点信誉度评价的安全数据融合模型(CBDA),仿真结果表明了该模型的有效性和数据融合结果的可靠性.

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V01．3l No-11

Nov．2010

器

表

学

第31卷第11期

Chinese Journal of Scientifie Instrument

2010年11月

物网中数据融合的信誉度模型与仿真

胡向 ’，魏琴芳1，唐慧2

(1重

大学自化学院重 400065；

沙410205)

沙市威科技园通信及端开

部

摘要：具有巨大市

能力、算能力、通信

数据融合程中易受到．点数据被造或改等多种信息安

点信誉度价的安全数据融合模型(CBDA)，仿真果表明了模型的效性和数据融合果的可靠性。

用lji『景的物网正在掀起第一三次信息技浪潮，其依托的核心技之一一无

源受限的突⋯ 特点，施数据融合是其必然

了保障数据融合果的真性与町靠性，建立了基于

感器网具有能量、

存

等

。物网一般具有信息安全敏感的需求，在

威

；

关

中

：物网；数据融合；信誉度；模型；仿真

TP391．9

分

号：TN925+．1

文献

：A

国家准学科分

代

：510．4020

data

for

Model and simulation of

the

aggregation

creditability-based

internet of

things

Hui2

Xiangdon91，Wei Qinfan91，Tang

and

Posts

of Automation，Chongqing University of

and Terminals

Telecommunications，Chongqing 400065，China；

Park，Changsha 410205，China)

(，College

Telecommunications

Developing Department，Weisheng

Intemet of

tremendous market

the third tide of information tech—

prospects，is surging

Abstract：The

things，with

for wireless sensor

one of its

limited resource

technologies，has

network，as

nology；data aggregation

necessary

key

and

Internet of

things

sensitive to information secur-

usually

etc，．The

energy，memory，calculation，bandwidth

could be

threatened

data out of sensor nodes or exterior of the network

during

ity；it

data

easily

by fabricating

tampering

from

the

and

of the data

secure model

aggregation，a

aggregation．To guarantee

data

authenticity

reliability

resulting

effec—

that the model

creditability— based

aggregation(CBDA)is proposed；simulation experiments approve

tire and the result of data

is reliable．

aggregation

words：Intemet

Key

things；data aggregation；creditability；model；simulation

的高潮。物网中的无

束口]，数据融合是其

感器网受到格的能量

能的基本途径之一H‘71；无

1引

言

感器网的开放性分布和无广播通信特征存在安全

患哺】，而数据安全(包括机密性、完整性、真性、可用

8en$or

以无

RFID等核心技

世界有机地融一体，可以极大地提高人的工作效率、

降低作成本、方便在事和民用等域众多不同

模式的构建，特是随着美国“智慧地球”、国内“感知中

感器网 (wireless

network，WSN)、

性、新性、

用的基本要求一4⋯ 。

目前在网安全数据融合方面主要有两个途

径：一是提高原始数据的安全性，即保用于聚合的原始

数据的真性，主要手段是数据，但目前高度的

控制)是物

网

基

信息采集与后

支撑，物网¨剖将物理世界与

用

物

国”的提出，在国内外掀起了物网技

研

与

用示范

Received Date：2010-02

收稿日期：2010．．02

CSTC2009BB2278)、重市教委科技研究划(KJ070518)

助目

· 基金目：受重市科委自然科学基金划(CQ

万方数据

2637

第11期

胡向等：物网中数据融合的信誉度模型与仿真

机制因涉及大量的

和能量开

，

于引入到

源受限的物网中¨h12】。二是使用安全聚合算法，利

用相

点采

行

的相似惟和数据冗余的特点，多个

理来抗可能出意数据的危

是聚合点并不得多个有效的冗

原始数据

合

的

害；存在的

能

余数据，且具有

用

型敏感的特点11。141。

r抵抗融合程中点被捕等攻以及量化融

果的不确定性，本文提出了一个基于点信誉度

合

价的安全数据融合模型来解决融合程中的数据源安全

，保融合果的真性。

筒

悃

目

㈠

．-

面

．

王

目

王

～

二

1基于信誉度的安全数据融合模型-CBDA

Model

data

Fig．1

creditability— based

aggregation(CBDA)

2数据融合的信誉度模型-CBDA

定

1：价t‘，=(b，d，u，o)，j 四，亡向量b，d，“和

信任度、不信任度、不确定度和相系数；

a分

2．1安全威

足b+d+Ⅱ=1，b，d，“，口∈[0，1]。

2：价的期望概率：

在无人管和劣的境下，物网容易受到各种

定

型的攻，如捕和窃听，些攻通常会

致点的

E(fO)=b+Ⅱ×Ⅱ

(1)

献

秘密完全暴露

性、完整性、

攻

者，使物

网

得的数据不具有真

。

即口被用于决定不确定度

价的期概率的

性等特征而失去价

程度。本文利用信任模型通

数据融合果的可信程度。

“

价”来衡量物网中

物

网的首要目是受控地准确、及提供趣区

域

感器点感知的数据；其次，了提高系的能量效

一个典型的物网可能包含成千上万的感器

率，物网需要行数据融合。如果点受到攻

送非真的数据，将致融合果的不确定性。

2．2基本思路

假定物网中所用的无

可

点，各个点独立地感一个物理境，所得的感知数

能

据将近似地遵循正分布；如果某个点被捕

，造的

数据将会歪曲iF 分布，融合点将通量化点的信

誉度来曝露些偏差。正随机量的取落在距离中

感器网采用流行的分

簇

构，基站是完全可信的，网的攻者能在合法

点

心

一倍准差范内的概率(即0．68)称理想

率分布(或叫柏努利分布)。在用中率分布

可能不完全和此概率一致，特是存在捕

点

区域内配置一些与合法点一性能的

合法点捕后使其

物理上点采集的信息必定存在冗余，基于

息理，通告的感知数据来衡量每个点可信

的程度，用点的信誉度来表示；每个融合果和一个

信誉度价相关融合果不确定性的度量。

意

点，或者将

成

意

点。于任何融合程，

和信

点

常地

率

近

告

造数据。把点数据落在上述范

率分布。以理想

率分布和率分布的差异用距离来表

的

它

称

点

率

准，理想

点

，

示，个距离可用来表示点的信誉度。距离越短，

就越得信任，反之亦然。

点

基于信誉度的安全数据融合模型(creditability．based

aggregation，CBDA模型)如 1所示。融合点通

data

令一个离散分布的概率函数 P。，另一个离散分布的

簇成

点的采数据

其行，形成成

点的信

概率函数 q。。那么KuUback— Leibler(KL)距离定

：

誉度，它只利用信任点的数据来行融合操作，算融

(2)

合

聚

果，形成融合果的价并将

价

果

D豇=；1。92(

)

点(即基站)，以供基站完成最后的决策。安全数据

令／／={0，1}，0代表数据落在范外，1 相反。

在仃上的两种分布u和IJ,，P，q∈[0，1]分表示u

融合模型能确保即使存在一部分点被捕情况下融

果的真性。

2．3信任模型与信誉度的

信任是在定一个系和它的判

考

合

和Y数据落在范内的概率，即：“(O)=1-p，H(1)=

P。v(o)=1一q，口(1)=q。因此，分布Ⅱ和t，的KL距

算

境

生的主

安全的主度量。里引入Jo．

理数据流中不确定因素的

价的信任度量来表达于某种声

离可表示

：

断，是一个系

sang的信任模型【1

模型包含一个被称

明的可信程度。

真

以

，

“IIy)-I(1一p)l092(譬)+pl092(199)l

(3)

的信誉度定

：

万方数据

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