[发明专利]一种基于边缘云计算的车载物联网安全系统在审
申请号: | 202310035252.7 | 申请日: | 2023-01-10 |
公开(公告)号: | CN116156456A | 公开(公告)日: | 2023-05-23 |
发明(设计)人: | 王暾;罗蕾 | 申请(专利权)人: | 新睿信智能物联研究院(南京)有限公司 |
主分类号: | H04W4/40 | 分类号: | H04W4/40;H04W12/03;H04W12/106;H04L9/40;H04L9/32;H04L9/06;G16Y30/10 |
代理公司: | 北京卓岚智财知识产权代理有限公司 11624 | 代理人: | 蒋真 |
地址: | 210000 江苏省南京市江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 边缘 计算 车载 联网 安全 系统 | ||
1.一种基于边缘云计算的车载物联网安全系统,包括车载控制终端,其特征在于:所述车载控制终端上电性连接有调压模块,所述车载控制终端上电性连接有反馈模块,所述反馈模块与所述调压模块电性连接,所述车载控制终端用于实现对系统进行有效的控制调节,所述调压模块用于实现对系统进行有效的供电运行,并且保持系统的稳定供电过程,所述反馈模块用于实现对供电过程的电压进行有效的检测,并且实现对电压进行有效的反馈调节控制,保持电压的稳定性;
所述车载控制终端上电性连接有数据处理模块,所述数据处理模块上电性连接有信息安全模块,所述数据处理模块用于实现对系统的数据信息进行计算处理,保持数据信息的精准度和安全性,所述信息安全模块用于实现对发送的数据信息进行加密和安全处理,提高数据性的安全性,所述数据处理模块上电性连接有通讯模块,所述通讯模块与物联网模块通讯连接,所述物联网模块上通讯连接有边缘云模块,所述边缘云模块上电性连接有大数据库,所述通讯模块用于实现数据通讯传输,并且实现对通过所述物联网模块进行网络通讯,以及所述边缘云模块是可伸缩、弹性、共享的物理和虚拟资源池以按需自服务的方式供应和管理,并提供网络访问的模式;
所述车载控制终端上电性连接有检测模块,所述检测模块中包括有各种车载传感器,包括有传感器感知模块和视觉感知模块,所述传感器感知模块基于传感器对车内外环境进行感知,所述视觉感知模块基于视觉感知外部环境信息;
所述信息安全模块包括防火墙单元、访问协议单元和数据加密解密单元;所述防火墙单元用于建立安全网络防火墙;所述访问协议单元用于对用户访问网络资源进行协议控制;所述数据加密解密单元用于对传输下载的数据进行加密和解密处理。
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘云计算的车载物联网安全系统,其特征在于:所述数据加密解密单元中采用采用非对称加密体系和对称加密体系中对称加密采用的是AES算法,且非对称加密采用的是DSA算法;
所述AES算法:
设AES解密函数为D,则P=D(K,C),其中C为密文,K为密钥,P为明文,把密文C和密钥K作为解密函数的参数输入,则解密函数会输出明文P;
设AES加密函数为E,则C=E(K,P),其中P为明文,K为密钥,C为密文,把明文P和密钥K作为加密函数的参数输入,则加密函数E会输出密文C;
所述DSA算法的签名过程:
产生一个随机数k,其值满足0kq;
计算r=powm(g,k,p)modq,其值满足r0;
计算s=(k^(-1)(SHA(M)+x*r))modq,其值满足s0;
所述DSA算法验证签名过程:
用(r,s,M)来表示验证方通过某种途径获得的签名结果;
为了验证(r,s,M)的签名是否确由发送方所签,验证方需要有(g,p,q,y),验证过程如下:
计算w=s^(-1)modq
计算u1=(SHA(M)*w)modq
计算u2=(r*w)modq
计算v=(((g^u1)*(y^u2))modp)modq=((g^u1modp)*(y^u2modp)modp)modq=(powm(g,u1,p)*powm(y,u2,p)modp)modq
若v等于r,则通过验证,否则验证失败;
所述DSA算法的参数定义:
p:一个素模数,其值满足:2^(L-1)p2^L,其中L是64的倍数,且满足512≤L≤1024,
q:(p-1)的素因子,其值满足2^159q2^160,即q长度为160位,
g:g=powm(h,(p-1)/q,p),h为满足1hp-1的任意整数,从而有powm(h,(p-1)/q,p)1,
x:私钥,x为一个随机或伪随机生成的整数,其值满足0xq,
y:公钥,y=powm(g,x,p)。
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘云计算的车载物联网安全系统,其特征在于:所述边缘云模块中采用了智能算法进行计算处理,所述智能算法采用的是机器学习中的贝叶斯学习,实现对数据安全进行分析;
所述贝叶斯学习采用的是朴素贝叶斯算法,所述朴素贝叶斯算法的公式如下:
其中B为数据的类别,A为数据的特征;
进一步公式为:
上述两式计算的概率为:
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