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物联网信息传输数据精确性优化仿真研究

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资料介绍

由于物联网信息传输环境是多向传输环境,不同链路中文件的类型和内容都存在较大差异,传统方法采用单向密钥链的ID认证防御机制,只能对文件的类型进行识别,不能识别文件的内容,导致攻击者能轻而易举的获取系统的权限,随意篡改、泄露用户的隐私信息,出现传输数据精确性下降的问题,给物联网使用者带来极大的安全隐患.提出一种基于物联网信息的复数隐私保护差异数据融合计算方法CNPD(Complex Number-based Privacy Data Aggregation),主要利用传输数据的复数代数表达方式,在物联网信息传输时以节点向节点发送和接收数据信息时运用数据隐藏进行融合,当数据被窃取时,立刻受到一点一密钥限制,有效保护了窃取数据被恢复敏感信息.保证了物联网信息传输数据的精确性.仿真结果表明,通过使用物联网信息的复数隐私保护差异数据融合计算方法CNPD,数据融合的速度大大提高,保证了物联网信息传输数据精确性与机密性,具有良好的实用价值.

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第33卷第10期

计算机仿真

2016年lO月

文章编号：l006—9348(2016)lO一0258一04

物联网信息传输数据精确性优化仿真研究

王甜甜．王颖

(郑州大学西亚斯国际学院，河南郑州451150)

摘要：由于物联网信息传输环境是多向传输环境，不同链路中文件的类型和内容都存在较大差异，传统方法采用单向密钥链

的ID认证防御机制，只能对文件的类型进行识别，不能识别文件的内容，导致攻击者能轻而易举的获取系统的权限，随意篡

改、泄露用户的隐私信息，出现传输数据精确性下降的问题，给物联网使用者带来极大的安全隐患。提出一种基于物联网信

Dgta

息的复数隐私保护差异数据融合计算方法cNPD(compl“Number—basedPriv们y

Ag目啷ation)，主要利用传输数据的复

数代数表达方式，在物联网信息传输时以节点向节点发送和接收数据信息时运用数据隐藏进行融合，当数据被窃取时，立刻

受到一点一密钥限制，有效保护了窃取数据被恢复敏感信息。保证了物联网信息传输数据的精确性。仿真结果表明，通过

使用物联网信息的复数隐私保护差异数据融合计算方法cNPD，数据融合的速度大大提高，保证了物联网信息传输数据精

确性与机密性，具有良好的实用价值。

关键词：物联网；信息传输；差异数据；融合

中图分类号：7rP391

文献标识码：B

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计算时极易被攻击，影响物联网信的息差异数据融合的效

引言

物联网信息网络在近20年发展迅速，是一个集综合、查

果，给物联网使用者带来极大隐患。

提出一种基于物联网信息的复数隐私保护差异数据融

Data

Ag-

询、计算等于一体的智能网络，在军事、医学、生活、工业等领

域都有很大的应用空间。21世纪以来，各国的科学家和研究

者都对物联网信息进行研究，其中物联网信息交互的差异数

据融合方法为物联网研究的重要课题之一。

合计算方法CNPD(Complex Number—b鹪ed蹦vacy

gregati∞)，主要利用传输数据的复数代数表达方式，在物联

网信息传输时以节点向节点发送和接收数据信息时运用数

据隐藏进行融合，当数据被窃取时，立刻受到一点一密钥限

制，有效保护了窃取数据被恢复敏感信息。保证了物联网信

息传输数据的精确性。仿真结果表明，通过使用物联网信息

的复数隐私保护差异数据融合计算方法CNPD，数据融合的

速度大大提高，保证了物联网信息传输数据精确性与机密

传统的物联网信息交互中的差异数据融合方法受到自

身开放性和自组织性条件约束，在进行数据交互过程和融合

收稿日期：2015一12—30修回日期：2016一Ol一2l

一258一

万方数据

以节点数据信息位置确定不准确，数据传输时延较长等，其

中表l表明了物联网信息交互中协议中存在的安全隐患和

主要问题：

性，具有良好的实用价值。

2传统数据融合技术

表l物联网信息协议安全问题

2．1物联网差异数特征

在物联网信息交互过程中，为了便于差异数据对物联网

区域和运行环境的分析、差异数据收集和监测等交互任务，

安排了大量的位置排列较为密集差异数据节点。

受到差异数据节点数量大的制约，信息交互过程中各节

点间传送的数据产生大量的冗余信息，影响网络使用速度；

同时消耗了物联网内部的大量资源，产生了不必要的浪费。

并且，物联网内多点同时产生数据汇聚，造成网络MAc层产

生交互的差异数据冲突，导致网络不稳定，差异数据传输融

合速度慢，严重时导致网络崩溃。

协议层

应用层

数据层

传输层

交互层

安全层

安全隐患

主要为物理破坏和黑客攻击

数据交互冗余碰撞产生数据不完整

网络通信硬件设施

物联网使用通用网关协议等

提供一服务，解决安全问题。

除表1列举的攻击类别外，还留有Heuo扩散法及陷阱

区两个相对特别的安全攻击，前者为一个拒绝服务攻击，后

者为经过假设一个陷阱让传感器节点变换原来的数据通信

道路。

物联网差异数据融合技术就是通过网络有限的资源及

服务器运算能力，使物联网内信息数据节点得到有效划分和

安排，使数据传输合理。减少不必要的节点数据传输，在进

行交互的同时将多个数据节点产生的信息归类处理，为任一

节点有效服务，以达到数据的收集和传递，提高了物联网使

用效率。

3物联网信息传输数据精确性优化

3．1

CPDA计算方法

cPDA是物联网信息交互中的使用数据分簇进行安全数

据融合的计算方法，是基于复数的隐私保护数据融合的前

提，该算法的主要通过物联网数据信息内簇的生成计算、簇

内节点位置精确计算以及物联网信息数据簇头数据融合计

算实现。

物联网信息交互过程中，将数据根据不同的传输空间进

行融合，依据数据信息类型能够区分数据复杂融合类别、交

互数据互补型融合、合作型交互数据的融合；依据数据融合

的计算繁杂遂平实行简易级别区分，能够划分简单型交互数

据融合、中度计算特征交互数据整合及极难数据融合，图l

是基于源数据关系的融合结构图。

皿

Fi6娶j专

④

弋

∥AEb畿燃

图2 CPDA方法的计算过程

由图2(a)可知，在物联网信息交互过程中，数据每个节

点的分别以x，，，，z为初始差异数据进行融合，并且(z≠y≠

z)，数据节点A计算差异的干扰数据值为％，表示如下

rF^=口+n。z+r^石2

I．．．．．．．．．．．．．．．．．．一

fal

rhl

图1 基于源数据关系的融合结构图

(1)

{％=Ⅱ+n1，，+r^)，2

o秽，=n+，l。o+r^z2

2．2物联网络数据融合的安全问题

其中，凡。和r4为信息交互过程中随机产生数据信息。

物联网信息在经过上述计算过程后，差异数据A会将融

合数据的干扰项进行加密，并将加密后的物联网信息发送至

B点，数据A和数据曰之间会产生一个加脱密的密钥，对c

点进行加密的过程也是同样的计算方法，具体方法如由图2

(b)所示。

由于物联网经常被分布在无人的情况或危险领域里，并

且本身也留有一定管制条件，因此网络容易产生各样安全

问题。

物联网信息交互中产生的两个因素是网络存在安全隐

患的主要原因：一是因为在信息数据交互过程中，数据节点

分配的资源有限性在设定物联网运行机制过程中未对节点

保护机制进行完善，造成数据节点在传输数据信息过程中加

密方式及密钥被篡改的可能性增大，信息保存存在隐患；二

是在物联网信息交互过程中存在很大的软件漏洞，其中主要

同理，物联网数据交互的B和c点之间也必须采用相同

的计算方法，将”。和”。进行随机密钥的加脱密后传至差异

数据融合的数据A和数据B节点，这样在数据融合的c节点

一259—

万方数据

处会产生以下数据信息

，秽：=Ⅱ+n4石+n422

4仿真研究

为了验证基于物联网信息的复数隐私保护差异数据融

(2)

{F：=n+n4)，+一y2

o"：=Ⅱ+，z4。+r422

合计算方法CNPD方法的实际效果，对如下指标进行了测

试。测试系统配置：服务器中央处理器intel(R)core(TM)

i8，CPU 5．00GHz，

其中，凡4和一为差异数据两处节点之间产生的随机数。

将上述计算的获得的”：、”：、”；带入，对物联网信息交互

中的差异数据节点，4进行融合计算

测试服务器内存：8．00GB，测试服务器软件配置：wIN．

cPu

D0wS7专业版操作系统，物联网客户端配置：内存2GB

F^=秽：+创：+秽；=(o+6+c)+rlz+r2x2

(3)

个数：1，物联网服务端配置：内存2GB cPu个数：4。

4．1两种数据融合方法融合时间比对

其中，r。=r?+r?+r?，r：=r：+r；+r；。

同理，在对物联网信息交互中的差异数据融合过程中，

日、c两个节点的数据融合过程通过以上方案可以得到以下

公式：

物联网信息交互环境的数据融合较为复杂，首先对数据

融合时间进行测试。目的在于测试在本文方法相对传统方

法存融f 寸效的效果，结果如图3所爪

(4)

F矗=口：+”：+勘：=(n+6+c)+r1)，+r2y2

(5)

Fc="：+口：+F：=(n+6+c)+rlz+r222

根据图2(C)所示，在上述计算过程结束后，曰、C两个节

点的数据在物联网中会将结果数据％和，。发送到指令中

心，指令中心会将结果传送至节点A，因此在节点A能够得

到交互过程中的差异数据融合结果凡和F。。

对式(3)一(5)进行变换计算可以得到：u=G‘1，。式

r-n+6+c

『x]

中，u=l

，G=l，，l，F=[n，F日，Fc]。

l：J

r：

随着物联网数据戈，y，z三个初始差异数据的条件满足戈

≠y≠。≠0，可以推论出数据点G为满。差异数据节点A获

得了三个初始融合数据z，y，z，还能够通过计算得出只，％，

F。融合结果值，完成了CPDA的计算。

图3数据融合时间比较图

3．2物联网信息交互中的差异数据融合

由图3可知，相同条件下进行物联网信息数据融合的过

程中，本文算法融合数据量明显高于传统算法，随着时间推

在完成CMH计算后，网络内的所有数据信息节点在进

行融合前都被赋予固定位置，并且任一节点的相邻节点信息

不会改变，物联网信息数据节点与相邻差异数据信息节点建

立加密原则，用以保证在数据融合过程中的网络安全。

在对物联网服务器进行查询过程中，能够计算出网络内

交互信息节点数据、网络结构等重要信息，并且可以通过相

邻的两个节点进行加、脱密沟通。

移，本文算法融合数量呈几何倍增趋势。

4．2两种数据融合方法稳定性比对

物联网信息交互中差异数据融合稳定性比较，其目的在

于测试大数据资源条件下物联网数据融合稳定性比较，共设

置40TB数据资源进行聚类，通过cBKAL软件进行测试，结

果如图4所示。

设定以入侵方式对物联网信息交互时的数据节点发起

攻击。定义差异数据融合函数为y(f)=，(d。(￡)，d：

(￡)，，d。(￡))，物联网交互过程中的任一数据节点i在f

时刻采集的信息为d。(f)(i=1 ．，Ⅳ)。

将采集信息d。(￡)用suM函数进行多节点求和。即y(￡)

～

= ．d。(￡)。因此，差异数据融合函数用函数表示max(戈)=

胃

liml-+。(算l+．．．+戈。)和max(戈l，，z。)=limt_+。(石：+

+并：)”‘，如果函数max中的K值较大，则max(算．，．．．，并。)一

(戈：+ +戈：)Ⅳ‘，此函数的建立代表物联网信息交互中的差

异数据融合模型构建完成。

图4 两种数据融合方法稳定性比较图

一260—

万方数据

方法cNPD，差异数据融合的速度大大提高，同时保证了数据

机密性和完整性，该方法具有良好的实用性。

由图4可知，经过35分钟的测试，基于物联网信息的复

数隐私保护差异数据融合计算方法融合稳定性明显高于传

统方法。

4．3两种方法大数据融合频率比对

将本文算法与传统算法下大数据融合频率进行对比，其

结果如图5所示。

参考文献：

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—4：388—392．

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wSNs高效数据融合方案[J]．武汉大学学报(理学版)，2015

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[3] 王浩，李玉，秘明睿，王平．一种基于监督机制的工业物联网安

全数据融合方法[J]．仪器仪表学报，2013，34(4)：817—824．

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电子设计工程，2011，07：103—106．

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[7]孙亮，严薇，刘平芝，侯溯源，徐道柱．采用小波分析的sRTM

DEM与AsTER DEM数据融合[J]．测绘科学技术学报，2014

—4：388—392．

图5 两种方法大数据融合频率比较图

由图5可知，基于物联网信息的复数隐私保护差异数据

融合计算方法在同等数据量的情况下数据融合频率是传统

方法的9倍，说明本文算法数据融合速度较快，效率较高。

仿真结果表明，基于物联网信息的复数隐私保护差异数

据融合计算方法比传统方法数据融合性能大大提高，改善了

原有数据融合过程中时间长，网络效率低的问题，提高了物

联网信息交互中的差异数据融合的时效性。

[8] 邱立达，刘天键，傅平．基于稀疏滤波的无线传感网络数据融

合[J]．电子测量与仪器学报，2015，29(3)：352—357．

[9] 杨庚，李森，陈正宇，许建，杨震．传感器网络中面向隐私保护

的高精确度数据融合算法[J]．计算机学报，2013，36(1)：189

—200．

[10]

胡京林，谢文俊，李俊涛．基于改进灰色关联的中继通信无人

机数据融合[J]．计算机仿真。2015，32(2)：74—77．

5结论

[作者简介]

针对传统算法进行数据融合的缺陷，提出一种基于物联

网信息的复数隐私保护差异数据融合计算方法cNPD(com．

王甜甜(1982一)，女(汉族)，河南平顶山人，硕士

研究生，讲师，主要研究领域为计算机应用。

Number—based

Data

plex

Privacy

Ag铲egation)。仿真结果表

王颖(1985一)，女(汉族)，河南新郑人，硕士研

究生，讲师，主要研究方向：软件工程。

明，通过使用物联网信息的复数隐私保护差异数据融合计算

(上接第152页)

刘锋(1976一)，男(汉族)，山东泰安人，博士，副教授，主要研究

领域为透地通信技术和仪器科学与光电技术。

[19] 王宏磊，郑琨．海中低频水平磁偶极子在空气中产生的电磁

场!J]．计算机仿真，2012，(8)：134一138．

杨德斌(1965一)，男(汉族)，黑龙江哈尔滨人，博士生导师，教授，

主要研究领域为工业传感器应用和先进检测技术。

[作者简介]

徐金梧(1949一)，男(汉族)，浙江宁波人，博士生导师，教授，主要

研究领域为远程诊断技术、人工智能方法和图像处理技术。

刘亚军(1988一)，女(汉族)，河南新乡人，博士研

究生，主要研究领域为透地通信和电磁波随钻

测量。

一261—

万方数据

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