[发明专利]无线传感器网络中基于扰动压缩感知的数据传输安全防护方法

说明书

本发明公开了一种无线传感器网络中基于扰动压缩感知的数据传输安全防护方法，本发明同时使用了基于扰动压缩感知和数据认证的方法，用于保护WSN中传感器向网关传输的用户的隐私数据。基于随机扰动的压缩感知能够减少数据传输量，从而降低能耗并且提高资源利用率，同时能够达到隐藏原始数据及其分布特性的防窃听的目的；同时联合基于数据特征的数据认证方法，能够防止隐私数据被恶意用户篡改或者放入假数据的情况。本发明结合扰动压缩感知和数据认证大幅提高数据传输的安全性和可靠性，同时降低了资源消耗和提高网络寿命。

技术领域

本发明属于无线传感器网络领域，具体涉及一种基于扰动压缩感知(CS)的数据传输安全防护机制。

背景技术

与传统的有线、无线网络相比，无线传感器网(WSN)存在着严重的安全隐患，例如传感器到网关没有使用有效的数据可靠性认证、通信链路的篡改或者监听等攻击方式，都可导致数据遭到劫持篡改、敏感信息泄露等。因此无线传感器网中的数据传输安全防护技术具有重要研究意义。

由于传感器部署密集、节点资源有限(通信资源、计算资源、存储资源等)，这些特性使得传统的数据安全防护技术无法直接移植到无线传感器网中去。因此针对无线传感器资源受限的特性，研究低功耗、低计算量、低存储量的轻量型数据防护技术是现在研究的重点。

压缩感知(CS)能够将原始数据实现稀疏采样，极大的降低传输数据的维度，还能够保证重构数据的质量。由于在无线信道上传输的数据不是原始数据，则窃听者在获得压缩数据后解析原始数据所需要的计算量是巨大的，甚至是不可能的。因此，CS提供类似加密形式的安全保证。由于这些优点，CS是在资源有限的无线传感器上同时实现数据压缩和加密的双重功能的有希望的方法。

初期阶段，从理论上研究CS的安全性能，证明了CS在应对暴力攻击和结构化攻击时有极高的抵御能力，能够很好的对隐私数据进行保护。随后一些工作研究基于压缩感知设计在不同的应用场景下的加密算法，例如研究在众包(crowdsensing)机制下利用压缩感知技术对用户位置等隐私信息进行保护，防止因隐私信息泄露而造成的重大问题。但这些工作没有考虑到压缩之后的数据的统计特征跟原始数据具有一定的关系，窃听者能够通过搜集大量的压缩数据，逐渐缩小原始数据的统计特性(如均值和方差)的范围，进一步分析出用户的隐私信息

数据扰动解决了这个问题，扰动理论在隐私数据保护方面有着成熟的应用。根据扰动幅度的不同，其对原始数据的影响也不同，随着扰动数据的随机性越高且偏离原始数据的程度越大，其保护隐私数据的能力就越高。本发明提出一种特征级的基于扰动的压缩感知加密机制，在原始数据上加入基于数据特性的扰动，可以避免统计信息的泄漏。

数据认证是设计可靠和安全系统的一个基本问题。同样由于资源的限制，传统网络的数据认证协议并不适合WSN。然而，认证协议的基本安全性和可用性特性，如抗猜测攻击、重放攻击、模拟攻击等，在WSN中都同样重要。因此设计了的数据认证方法不仅要求简单、高效，而且需要满足资源约束WSN的安全性和可用性要求，排除传输数据遭到篡改的风险。因此为无线传感器网络传输的数据进行认证处理，在网关处对接收到传输数据进行验证能够提高网络传输的可靠性。

发明内容

发明目的：本发明针对无线传感器网络数据传输防窃听，防篡改能力的不足，提出一种无线传感器网络中基于扰动压缩感知的数据传输安全防护方法，将基于扰动压缩感知设计数据传输安全模型，该模型同时使用了基于扰动压缩感知和数据认证的方法。扰动压缩感知不仅能降低传输数据的维度，还可以将原始数据的分布特性进行隐藏，防止因恶意窃听造成的隐私数据泄露。基于数据特征的数据认证，传感器网络中的每一个传感器节点在都在网关处进行注册，并存储相关信息，传感器节点在发送数据之前经过数据认证进行处理，添加相关认证信息，网关在接收到传输的数据，都会根据认证协议对数据中的认证信息进行计算，根据之前存储的信息的对比，判断数据是否发生篡改。本方法可以降低数据在传输过程中被窃取和篡改、伪造的机率，可以在不牺牲数据质量的前提下增强隐私数据在传输过程中的安全性和可靠性。