【摘 要】
:
随着物联网技术的快速发展,物联网设备的数量呈指数级增长。因为物联网设备大多是资源受限的设备且很难运行较大的安全软件,所以物联网设备很容易遭受黑客的攻击导致数据泄露。因此物联网设备之间的安全访问和数据共享是一个重要的研究课题。传统的访问控制方案和数据共享方案大多是基于中心化的云服务器管理。在这些方案中,中心的云服务器很容易遭受单点故障问题。而且随着物联网设备数量的大量增长,中心的云服务器越来越难以管
【基金项目】
:
国家自然科学基金(编号:61572019); 陕西省重点研发计划项目(编号:2020GY-006);
论文部分内容阅读
随着物联网技术的快速发展,物联网设备的数量呈指数级增长。因为物联网设备大多是资源受限的设备且很难运行较大的安全软件,所以物联网设备很容易遭受黑客的攻击导致数据泄露。因此物联网设备之间的安全访问和数据共享是一个重要的研究课题。传统的访问控制方案和数据共享方案大多是基于中心化的云服务器管理。在这些方案中,中心的云服务器很容易遭受单点故障问题。而且随着物联网设备数量的大量增长,中心的云服务器越来越难以管理大量增长的物联网设备及其产生的数据,这些方案也存在着可拓展性问题。本文重点围绕基于区块链与雾计算的物联网安全访问控制和数据共享展开研究,主要工作如下:1)针对现有的物联网访问控制系统的单点故障和可拓展性问题,构造了个基于区块链与雾节点信誉的物联网安全访问控制方案。该方案基于以太坊公有链,使用以太坊智能合约设计了去中心的访问控制策略,访问控制策略被分为四个模块:注册与认证模块、访问控制模块、信誉管理模块和行为管理模块。在去中心的访问控制系统中,为了避免系统受到女巫攻击,该方案使用了设备相互认证的方法确保系统大部分节点的身份是合法的。为了保证物联网设备不被恶意节点访问,该方案使用了行为检测的方法确保请求行为的合法性。为了维护各节点间的公平性,该方案使用雾节点信誉来约束雾节点的行为。与原方案使用区块链直接管理物联网设备相比,本文方案使用区块链管理雾节点、通过雾节点管理物联网设备的方法更有优势,增加了系统的可拓展性。2)针对现有的基于云存储的数据共享方案存在的单点故障、数据泄露及可拓展问题,构造了一个基于区块链与雾节点信誉的物联网数据共享方案。该方案基于以太坊私有链,使用以太坊智能合约设计了去中心的物联网数据共享策略。在该方案中,物联网设备可以以交易的形式共享有价值的数据并获得报酬。为了确保数据传输过程中的机密性和完整性,该方案使用 AES加密算法和椭圆曲线加密算法对传输数据进行加密。为了确保物联网设备共享数据的真实性,该方案设计了一种基于雾节点信誉的数据评价机制。为了防止物联网设备恶意评价,该方案设计了一种评价监督机制。
其他文献
随着数字技术的迅猛发展,以及各种强大的图像处理工具的广泛使用,非专业人士可以在不留下任何可见线索的情况下对数字图像进行美化、编辑、甚至修改和伪造,这将破坏图像内容的原始性、完整性和真实性。同时,虚假图像的存在和传播降低了数字内容的可信度,在科学研究、新闻传媒、司法取证、金融和军事等诸多领域造成了严重的负面影响。因此,迫切需要开发功能强大的图像篡改检测工具/算法来识别图像内容的篡改,保证图像内容的原
随着信息化时代的不断进步,二维码由于信息承载量大、编码类型众多、可加密、成本低、易制作等优点应运而生,日渐渗透于人们的衣、食、住、行各个方面。然而,传统黑白二维码逐渐地暴露出自身的不足:一方面,由于二维码是一种由黑白模块构成的矩形码,外观无法满足人们对视觉交互的要求,因此迫切需要对其美术表现形式进行视觉改进;另一方面,传统二维码无法对存储信息进行预读,容易造成误扫。因此,如何优化传统二维码的视觉体
高分辨率图像能够提供较丰富的空间结构信息,是彩色和光谱成像设备的重要发展方向。然而,受成像设备的硬件限制、噪声及传输过程中的压缩等因素影响,采集得到的图像分辨率通常不够理想,易导致所成像场景目标的部分关键信息丢失。因此,在以上成像条件限制下,提升图像的分辨率,即图像超分辨率重建技术,对信息的挖掘和利用具有重要意义。近年来,图像超分辨率已经被广泛应用于监控识别、无人驾驶和医学成像等技术领域,并且已经
图像分割和目标检测一直是图像分析与计算机视觉领域的重点研究课题。随着近几十年来复杂网络理论的快速发展,将复杂网络理论应用到图像分析与计算机视觉领域成为研究人员关注的问题之一。本文以复杂网络理论中的社团检测和节点度分布理论为中心,对图像网络的构建、图像分割和视频中运动目标检测算法进行了研究。具体研究内容如下。(1)提出了一种基于局部网络模块度增量的超像素分割算法(LocalNet)。以像素点颜色相似
数字视频是多媒体技术的一个重要传播途径,被广泛应用于社会的各行各业之中。如何让用户能够快速捕捉到视频的内容,从而决定是否需要继续观看是需要关注的问题。在这样的背景下,视频摘要技术应运产生。视频摘要是一种新的基于内容的视频压缩技术,它能有效地从视频中发现重要信息,消除冗余数据,是对视频内容的概括。近年来视频摘要技术有了很大的发展,但是如何生成高效、准确率高的视频摘要仍然在不断的探索中,本文围绕视频摘
密度峰值聚类算法(DPC)是一种新的基于密度的聚类算法,该算法具有原理简单、高效快速等优点,自从提出以来便引发许多学者的关注,且被广泛应用于图像处理、生物医学、文档处理等领域。同时,人们在应用中也发现DPC算法存在着一些问题:(1)该算法的聚类结果在一定程度上受截断距离参数设置的影响,人为设定的参数值将无法避免主观性与随机性这一问题;(2)样本局部密度的计算方法仅考虑了距离因素,而未能充分考虑全局
聚类算法作为数据处理的一种技术,发展迅速且被广泛应用在图像处理和计算机视觉中。目标检测作为这两个领域的交叉研究学科,同样也倍受关注。随着聚类算法的出现,研究者们开始尝试将其应用到检测中并取得了一些成果。但是,这些目标检测算法常常需要大量的先验条件,并且得到的实物目标也不够完整。针对该缺点,本文重点研究基于密度峰值聚类(DPC)的目标检测算法。为了更改好地将DPC算法应用于图像中,我们对其进行了一系
图像是信息传递的重要载体,在数字图像处理和计算机视觉领域都得到了大量的应用。逆光环境是比较常见的拍摄环境,因此由于拍摄环境造成的逆光图像占据了较大的比例。逆光图像暗区域(有意义区域)通常呈现可视质量低、细节表达不全面、色彩丢失严重等特点,背景区域通常呈现过度曝光、细节丢失、对比度低等特点,从而大大缩小了逆光图像的适用范围。目前专门针对逆光图像增强处理的研究较少,现有的增强算法往往会导致暗区域增强不
随着当今社会科技的迅速发展,人工智能、云计算等技术逐渐成熟,不计其数的网络服务使得数据规模与信息体量呈现出指数级别的增长,为了处理这些庞大的数据信息,推荐系统的应用必不可缺。推荐系统需要记录用户历史交互行为中的显式行为或隐式行为,发掘出用户的偏好特征,然后根据产品属性对不同的用户做出不同的推荐。本文对传统在线评论的推荐算法进行两大分类,基于document建模和基于review建模。其中对基于re
Android作为全球最受欢迎的移动平台,用户在感受其带来便利的同时,也将越来越多的个人数据存放在Android系统中,然而恶意应用的不断涌现,极大威胁着用户的信息安全。用户数据遭受威胁主要有以下两个方面的原因:一是由于Android系统存在着各种漏洞,恶意应用利用这些漏洞对用户设备进行攻击,从而窃取用户隐私。虽然现有Android系统的安全机制可以做到一定的防护,但这些安全机制依赖于系统底层的可