雾计算辅助的安全分层多维数据聚合研究

发布时间：2021-01-04 19:49

　　工业物联网（Industrial Internet of Things,IIoT）在工业系统中使用物联网技术收集数据,以实时检测设备故障和系统弱点。然而,随着IIoT设备的快速部署,导致海量实时数据频繁传输与处理,传统的网络架构已不适用于大数据模式下的IIoT。同时,公共的数据通信网络中隐藏多种恶意攻击,使IIoT面临严重的安全和隐私危机。因此,如何在保护IIoT中大数据安全和隐私的前提下高效收集和处理数据成为了亟待解决的关键问题。本文针对当前IIoT中存在的安全和隐私问题,以及数据聚合机制在效率和资源消耗等方面存在的问题,主要的创新性贡献包括以下三方面:1)雾辅助的高效隐私保护分层聚合机制:针对当前IIoT数据聚合研究机制在实现安全高效的数据收集和应用过程中需要牺牲大量的计算和带宽资源,提出了雾辅助的高效隐私保护分层聚合机制。首先,设计了一个基于雾计算的分层聚合架构,可有效减少数据传输量,同时,采用改进的同态Paillier算法,保证数据的隐私性和机密性。其次,基于轻量级的哈希链技术实现高效的认证机制,保证数据的完整性。再者,依据中国剩余定理,云可以获得子区域和全局区域的聚合结果,从... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

计算开销比较

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第四章基于联盟链的安全分布式聚合和访问机制研究344）主节点的选举和新区块的构建为成为拥有记账权的主节点（leadernode，ld），雾节点需要提供有效的工作量证明，即满足等式(4-13)的随机值:H(+pre_data)Difficulty.（4-13）其中，pre_data表示一个包含前一区块的哈希值、Merkel根的值和时间戳等数据的集合[15]，Difficulty为系统用于控制雾节点计算出速度的难度值，最快计算出的雾节点被选举为主节点，主节点将所有子群聚合密文和全局聚合密文记录到新区块。为了保证可追溯性和可验证性，新区块需包含前一区块的哈希值HFp。另外，主节点基于HFp、时间戳、Merkle根哈希值HM和区块序号Bn等数据，计算新区块的哈希值HF:((|||)).FFpsMH=HHHtHBn（4-14）5）区块的共识本机制区块共识过程采用PBFT共识算法，实现雾节点间的相互监督和新区块的快速验证。由于在本机制中每个雾节点都是周期性自动传播数据，不同于现存的基于交易的区块链。所以，对传统PBFT共识过程进行了简化，以减少不必要的数据传输，提高共识效率。图4.3展示了k个雾节点完成新区块审计的共识过程，其中雾节点Fogj为一个失败节点，不能广播信息。详细描述如下：图4.3共识过程Pre-prepare：主节点向其他雾节点广播包含新区块、HF、随机值和签名等内容的pre-prepare消息。Prepare：接收到pre-prepare消息后，雾节点根据签名和HF等信息验证新区块的有效性。若验证通过，将附有其签名的已验证信息广播给除主节点以外的其他雾节点。进入Commit阶段。


本文编号：2957321