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无线传感器网络是由大量传感器节点构成的多跳自组织网络系统,能够实时感知、处理部署区域内的监控对象的各种信息,在环境监测、医疗和军事领域具有广泛的应用前景。由于一般传感器节点资源受限,且电池供电,因此,节省能耗是无线传感器网络考虑的首要问题。数据聚集是节省能耗的重要技术之一,能够降低数据传输量、消除信息冗余;数据查询是无线传感器网络重要操作方式。然而,传感器节点通过无线进行信息传输且缺乏抵御外在攻击的能力,使得无线传感器网络面临严重的隐私泄露威胁,是制约无线传感器网络进一步应用的关键因素。因此,设计无线传感器网络中具有隐私保护能力的数据聚集及查询方法具有重要理论和应用价值。本文对数据聚集及查询的能耗、数据隐私性等问题进行了深入研究,设计了一系列具有隐私保护的数据聚集及查询算法,并且分析和验证所提算法的安全性和能耗等性能。本文的主要贡献包含以下几个方面:(1)对于无线传感器网络,现有隐私保护的数据聚集算法需要对感知数据进行加密操作以保证感知数据的隐私性。但通过这种方式来保证感知数据的隐私性需要进行大量的加解密操作,导致能耗较大。在邻居节点之间建立安全通道,使得感知数据在聚集传输过程中不需要进行加解密操作能够避免该问题,因此,通过安全通道和分片技术能够保证感知数据的隐私性。基于此,设计了一种高效的隐私保护数据聚集处理算法EESSDA(Energy-Efficient and Scalability Secure Data Aggregation)。理论分析与仿真实验结果表明,EESSDA在能量消耗和聚集精确度方面优于现有的算法。(2)对于动态无线传感器网络,现有隐私保护的数据聚集算法依赖于某种网络拓扑结构(树或簇),且维护网络拓扑结构需要大量的能耗。为了避免这些问题,提出了一种与网络拓扑结构无关的安全高效的空间数据聚集算法SESDA(A Secure and Energy-Efficient Spatial Window Data Aggregation Algorithm for Sensor Networks)。算法包含五个阶段:路线设计阶段、初始化阶段、聚集请求阶段、数据聚集阶段和聚集结果返回阶段。同时,针对数据聚集线路过长导致聚集延迟较长的问题,提出了一种无线传感器网络中基于同心圆路线的安全的数据聚集算法PCIDA(Privacy-Preserving and Concentric-Circle Itinerary-Based Data Aggregation Algorithm)。由于在聚集过程中算法沿着同心圆并行处理,极大地缩短了数据聚集线路的长度,使得数据聚集具有较小的处理延迟。理论分析和实验结果显示,算法在能耗和延迟上具有较好的性能。(3)对于无线传感器网络的连续数据聚集问题,现有的安全的数据聚集算法主要聚焦于快照聚集,由于能耗问题,不能通过连续执行快照聚集算法来实现连续的数据聚集。提出了一种安全高效的连续的数据聚集算法PECDA(Privacy-Preserving and Energy-Efficient ContinuousData Aggregation Algorithm)。该算法利用感知数据的时间相关性,通过设置阈值来确定节点是否传输当前感知数据,算法能够有效地减少数据通信量。同时,算法利用安全通道传输感知数据来保证数据的隐私性,避免节点之间在数据传输过程中需要对感知数据进行加解密操,节省计算能耗,延长了网络寿命。实验结果表明,PECDA在能量消耗方面具有较好的性能。(4)对于两层传感器网络,存储节点存储传感器节点的感知数据,并处理基站节点的查询请求,使其成为攻击者攻击的主要目标。现有隐私保护的感知数据范围查询算法的完整性验证“证据”需要大量的传输量,基于此,提出了两种安全的数据查询算法:利用签名融合技术减少“证据”通信量,设计一种安全高效的范围查询方案Safe VRQ(A Safe Verifiable Range Query Algorithm in Two-Tiered Wireless Sensor Networks);利用保序编码技术设计了另一种安全的范围查询方案SERQ(Secure and Energy-Efficient Range Query Algorithm in Two-Tiered Wireless Sensor Networks)。仿真实验显示算法在能耗和完整性检测方面有优势。