[发明专利]一种基于输入数据压缩表示关联分析的数据融合防篡改方法

说明书

本发明提供一种基于输入数据压缩表示关联分析的数据融合防篡改方法，该方法包括一种网络节点数据特征压缩机制，对原始输入数据输入进行压缩表示数据特征，保证数据表示精度，屏蔽不同数据类型的差异性；该方法包括一种基于Boost原则的子数据集收集方法，该方法将数据集进行有放回等概率的合理划分，构成训练子分类器的输入数据向量；该方法包括基于Adaboost的子分类器及篡改检测模型构建方法，利用划分的子数据集训练子分类器，最后组合子分类器搭建AdaBoost分类器对相关网络节点数据向量类型进行预测，应用多是投票原理作出最终预测结果，并利用这一机制快速识别篡改数据融合结果，防范恶意数据融合操作。

技术领域

本发明属于物联网数据安全技术领域，特别涉及一种基于输入数据压缩表示关联分析的数据融合防篡改方法。

背景技术

作为互联网的延伸和扩展，物联网是信息技术领域又一重大变革。物联网的基本特征是信息全面感知、可靠传送和智能处理。物理信息通过传感设备获取，并通过网络传输到相关服务节点，实现人-物、物-物互联，实现物理世界实体智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。

物联网是由各种不同支撑技术组合而成的异构体系结构；异构网络在物联网中产生数量庞大冗余信息，占用大量网络资源，异构数据整合成为亟待解决的问题，而数据融合是解决这个问题的有效手段。数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合，是对物联网多源异构数据进行综合处理获取确定性信息的过程。物联网的感知层和接入层，用来收集智能终端、传感器、RFID阅读器和标签数据，并进行整合，提交给应用层。

在物联网感知网络中，对感知数据进行融合处理，只将少量有意义信息传输到汇聚节点，可以有效减少数据传输量，降低中间节点功耗，提升相关节点的在线时间。但是，由于下游节点在融合前没有保存数据，即使融合结果被篡改，这些节点也无法发现和定位对数据融合结果的篡改攻击。大量节点中其中一个被病毒攻击而导致信息更改，节点在进行融合时对正常信息和被篡改信息难以分辨。数据融合节点位于物联网进行信息感知的核心位置，一旦融合信息被破坏，使用物联网用户就会做出错误行为。

在现阶段保证物联网安全数据融合主要通过以下方法：

通过一些加密传输手段提高数据在传输过程中安全性。但这一途径存在明显缺点：在数据融合过程中相关节点需要根据特定加解密算法处理文本，数据融合及处理效率低下。若解密后数据被窃取后，整个网络安全性明显下降。一些安全融合机制来抵制一些恶意攻击，需要大量冗余数据处理和传输，效率低下。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，更好地维护物联网的安全，通过对传感器网络安全机制和以往安全数据融合方案分析研究，本发明的目的在于提供一种基于输入数据压缩表示关联分析的数据融合防篡改方法，能够有效保障物联网数据融合结果的安全。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种基于输入数据压缩表示关联分析的数据融合防篡改方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1)，网络节点数据特征压缩：对网络节点原始输入数据进行压缩表示数据特征，以保证数据表示精度，屏蔽不同数据类型的差异性；

步骤2)，基于Boost原则进行子数据集收集：将网络节点原始输入数据的压缩表示结果与融合结果拼接为向量作为真实数据，并构建反例同真实数据一同构成数据集；将数据集进行有放回等概率划分为s个子数据集，构成训练子分类器的输入数据向量；

步骤3)，基于Adaboost的子分类器及篡改检测模型构建：利用划分的s个子数据集训练子分类器，组合子分类器搭建AdaBoost分类器对相关网络节点数据向量类型进行预测，最后应用多数投票原理作出最终预测结果，并快速识别篡改数据融合结果，防范恶意数据融合操作。

所述步骤1)具体包括：