随着传感器和电池技术的持续发展,可穿戴设备如智能手环、智能手表、3D眼镜等已经成为人们工作和生活中的一部分。在体闲娱乐、运动健康、养老、军事等领域,可穿戴设备发挥着巨大作用:可穿戴设备从人体采集数据,然后将数据传输至远程云端,远程用户可以实时监测设备穿戴用户的数据。因此,可穿戴计算已经成为一种应用于人体内外部数据交互的平台。由于可穿戴计算包含大量秘密和隐私数据,如何保证可穿戴计算的安全已经成为制约该领域发展的瓶颈。本文将围绕可穿戴计算中的设备认证、共享密钥、安全传输以及数据访问等可穿戴计算安全的关键技术开展研究,为可穿戴计算和无线体域网中的数据安全提供必要保障。1.提出了一种设备指纹认证协议在设备认证方面,本文利用音频硬件扬声器及麦克风提出了一种基于射频指纹的设备认证协议。发送方利用扬声器发送指定的音频,接收方利用麦克风对接收到的音频进行指纹特征提取。该协议的管状音频指纹匹配算法提高了认证准确性。通过在真实场景进行了大量实验。实验结果表明,该协议的应用范围可以达到20m以上,并且认证的平均准确率达到99%以上。与传统密码学方法相比,本认证协议具有较好的安全性、普适性和鲁棒性。2.提出了一种多传感器的信息安全传输方案在信息安全传输方面,本文提出了基于多传感器的信息安全传输方案。该方案包括密钥共享、近场认证和安全传输协议,具体而言,首先利用两个无线设备的加速度传感器采集同一运动轨迹的加速度数据作为随机源;然后通过随机源的预处理、特征提取、比特量化、纠错调和及隐私放大等操作实现通信双方密钥共享。其次,本方案利用音频硬件扬声器和麦克风实现通信设备的近场认证,以保证合法通信设备间的距离足够接近,从而降低不必要的通信消耗。最后,本方案利用音频和射频信道设计了基于多信道的安全信息传输协议,实现消息的机密性、完整性和可认证性。3.提出了一种关键字搜索和数据共享机制在数据访问方面,针对云辅助的体感网在加密数据检索和数据共享的需求,本文设计了一种轻量级的基于属性基密文数据的关键字检索和数据细粒度访问机制。该机制利用密文策略属性关键字搜索技术在多用户场景下实现了细粒度的访问控制。该方案同时具有轻量级优势,终端用户不需要太多的计算资源和存储资源。与其他方案相比,本方案的存储成本和计算开销少,因而本方案可适用于体感网的数据共享。随着5G、AI、IOT等技术的发展,可穿戴计算设备将有着更广阔的应用前景。虽然本文针对体感网的数据安全开展了部分研究,但是可穿戴计算的数据安全和用户隐私还需要更多的关注。