无线传感网中节点位置和数据的隐私保护研究

发布时间：2020-10-18 08:31

　　 随着无线传感网的广泛应用,大量感知信息在网络中交互,用户可以很方便的获取所需要的信息。另外,各种传感器可以实时监测和收集物体的状态信息,并对信息进行智能化的分析和管理。然而,由于无线传感网是开放和包容的网络,这也孕育了一些新的安全问题。其中,用户隐私信息的泄露给无线传感网的发展带来了巨大的安全性挑战,隐私保护成了无线传感网与信息安全领域的研究热点之一。因此,本文围绕无线传感网中节点位置和数据的隐私信息,对节点位置、信息查询和数据聚合中保护敏感信息的安全进行了研究,旨在进一步建立和完善更安全、更高效的隐私保护方案,并取得以下主要研究成果：1.提出一个利用蚁群算法保护源节点位置信息的方案。在该方案中,蚁群最优算法提供了一种自然内在的路由探索方法,通过信息素更新,使得数据包在不同的节点之间传输,这样可以有效防止敌手在局部区域内追踪数据包。由于数据包的传输是随机的,因此敌手无法根据已捕获的信息来判断下一次数据包的来源,进而敌手无法根据数据传输追踪源节点的位置。通过分析和仿真实验,该方案不仅可以保护源节点的位置隐私,还可以节省各个节点的能量,并增加整个网络的运行时间。2.提出一个多源多路径的保护源节点位置的方案。该方案初始化多个源节点,它们由真实的源节点和伪造的源节点组成。和真实源节点一样,.伪造源节点使用相同的信息传输规则将假信息发给基站。当敌手进行全局的通讯量分析时,他很难区分真实源节点和伪造源节点,从而使敌手做出错误的判断。另外,网络初始化时,多路径由预先设定的一些节点组成,这样可以减少传输时间,使数据包快速到达基站。3.提出一个代理混淆区的保护基站位置信息的方案。在该方案中,基站周围有一圈预设的混淆区,当混淆区内的节点收到数据包时,该节点就会向其他节点(包括基站)发送数据包。当敌手在基站附近监听时,他就无法判断基站的真实位置。该方案能防止敌手追踪信息传输和通讯量分析。4.提出一个多基站混淆区的保护基站位置信息的方案。在该方案中,多基站由真实的基站和伪造的基站组成,并且在各个基站周围都有一个混淆区域,同时,网络中会定期发送假数据包。真实基站的混淆区不仅要过滤假信息,还要广播真实信息。假基站的混淆区不仅要广播假信息,还要转发真实信息。安全分析和实验结果表明,该方案不仅可以有效防止敌手进行全局通讯量分析,还可以保护基站位置隐私。5.提出一个基于簇的保护敏感信息的数据查询方案。为了防止用户在查询数据时敏感数据和隐私信息泄露,该方案利用匿名的方法防止敌手获取用户的查询频率和节点的位置信息。然后在传输查询结果时,该方案利用前缀编码验证的方法来保护敏感数据。Sink节点在不知道查询结果的情况下,可以对已经编码的查询结果进行处理,这样可以防止敌手在Sink节点处窃取查询结果。安全分析表明该方案可以保护用户的敏感信息和数据安全。6.提出一个改进的关于保护敏感信息的数据聚合方案。Liu等人提出一个概率分片的数据聚合方法,它可以减少各个节点的通讯开销。我们在此基础上进行改进,提高小分片的概率,这样可以进一步减少通讯量,同时减少敌手窃取分片数据的概率,提高数据聚合的安全性,保护敏感数据。仿真实验表明该方案能够减少节点间的通讯并保护敏感信息的安全。
【学位单位】：北京邮电大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2015
【中图分类】：TN929.5;TP212.9
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 关于源节点位置信息的隐私保护
        1.2.2 关于基站位置信息的隐私保护
        1.2.3 数据查询中的隐私保护
        1.2.4 数据聚合中的隐私保护
    1.3 论文安排及主要研究成果
        1.3.1 论文主要安排
        1.3.2 主要研究成果
第二章 基础知识
    2.1 前缀编码验证理论
    2.2 隐私信息及相关理论
    2.3 蚁群算法
    2.4 本章小结
第三章 源节点位置信息的隐私保护方案
    3.1 引言
    3.2 系统模型
        3.2.1 网络模型
        3.2.2 敌手模型
    3.3 基于蚁群算法的源节点位置隐私保护方案
        3.3.1 蚁群最优算法及能量模型
        3.3.2 节能高效的位置隐私保护方案
        3.3.3 性能分析
        3.3.4 实验结果
    3.4 多源多路径的源节点位置隐私保护方案
        3.4.1 基本思想与算法描述
        3.4.2 性能分析
        3.4.3 仿真实验
    3.5 本章小结
第四章 基站位置信息的隐私保护方案
    4.1 引言
    4.2 系统模型
        4.2.1 网络模型
        4.2.2 敌手模型
    4.3 基于代理混淆区的基站位置隐私保护方案
        4.3.1 基本思想与算法描述
        4.3.2 仿真实验
    4.4 多基站混淆区的基站位置隐私保护方案
        4.4.1 基本思想与算法描述
        4.4.2 安全分析
        4.4.3 仿真实验
    4.5 本章小结
第五章 基于簇的隐私保护的数据查询方案
    5.1 引言
    5.2 网络和敌手模型
        5.2.1 网络模型
        5.2.2 敌手模型
    5.3 安全高效的基于簇的查询处理方案
        5.3.1 方案概述
        5.3.2 前缀编码验证及数值化方法
        5.3.3 数据收集
        5.3.4 数据过滤和查询处理
    5.4 安全分析和性能分析
        5.4.1 隐私安全分析
        5.4.2 性能分析
    5.5 本章小结
第六章 改进的隐私保护的数据聚合方案
    6.1 引言
    6.2 系统模型
        6.2.1 网络模型
        6.2.2 敌手模型
    6.3 高能效和保护隐私的安全数据聚合方案
        6.3.1 构建聚合树
        6.3.2 数据分片
        6.3.3 数据混合
        6.3.4 数据聚合
        6.3.5 数据确认机制
    6.4 仿真实验
        6.4.1 通讯量分析
        6.4.2 隐私保护分析
    6.5 本章小结
结束语
参考文献
致谢
攻读博士学位期间发表的论文
博士在读期间参与完成的项目

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本文编号：2846064