發(fā)布時間：2020-10-18 08:31

　　 隨著無線傳感網的廣泛應用,大量感知信息在網絡中交互,用戶可以很方便的獲取所需要的信息。另外,各種傳感器可以實時監(jiān)測和收集物體的狀態(tài)信息,并對信息進行智能化的分析和管理。然而,由于無線傳感網是開放和包容的網絡,這也孕育了一些新的安全問題。其中,用戶隱私信息的泄露給無線傳感網的發(fā)展帶來了巨大的安全性挑戰(zhàn),隱私保護成了無線傳感網與信息安全領域的研究熱點之一。因此,本文圍繞無線傳感網中節(jié)點位置和數據的隱私信息,對節(jié)點位置、信息查詢和數據聚合中保護敏感信息的安全進行了研究,旨在進一步建立和完善更安全、更高效的隱私保護方案,并取得以下主要研究成果：1.提出一個利用蟻群算法保護源節(jié)點位置信息的方案。在該方案中,蟻群最優(yōu)算法提供了一種自然內在的路由探索方法,通過信息素更新,使得數據包在不同的節(jié)點之間傳輸,這樣可以有效防止敵手在局部區(qū)域內追蹤數據包。由于數據包的傳輸是隨機的,因此敵手無法根據已捕獲的信息來判斷下一次數據包的來源,進而敵手無法根據數據傳輸追蹤源節(jié)點的位置。通過分析和仿真實驗,該方案不僅可以保護源節(jié)點的位置隱私,還可以節(jié)省各個節(jié)點的能量,并增加整個網絡的運行時間。2.提出一個多源多路徑的保護源節(jié)點位置的方案。該方案初始化多個源節(jié)點,它們由真實的源節(jié)點和偽造的源節(jié)點組成。和真實源節(jié)點一樣,.偽造源節(jié)點使用相同的信息傳輸規(guī)則將假信息發(fā)給基站。當敵手進行全局的通訊量分析時,他很難區(qū)分真實源節(jié)點和偽造源節(jié)點,從而使敵手做出錯誤的判斷。另外,網絡初始化時,多路徑由預先設定的一些節(jié)點組成,這樣可以減少傳輸時間,使數據包快速到達基站。3.提出一個代理混淆區(qū)的保護基站位置信息的方案。在該方案中,基站周圍有一圈預設的混淆區(qū),當混淆區(qū)內的節(jié)點收到數據包時,該節(jié)點就會向其他節(jié)點(包括基站)發(fā)送數據包。當敵手在基站附近監(jiān)聽時,他就無法判斷基站的真實位置。該方案能防止敵手追蹤信息傳輸和通訊量分析。4.提出一個多基站混淆區(qū)的保護基站位置信息的方案。在該方案中,多基站由真實的基站和偽造的基站組成,并且在各個基站周圍都有一個混淆區(qū)域,同時,網絡中會定期發(fā)送假數據包。真實基站的混淆區(qū)不僅要過濾假信息,還要廣播真實信息。假基站的混淆區(qū)不僅要廣播假信息,還要轉發(fā)真實信息。安全分析和實驗結果表明,該方案不僅可以有效防止敵手進行全局通訊量分析,還可以保護基站位置隱私。5.提出一個基于簇的保護敏感信息的數據查詢方案。為了防止用戶在查詢數據時敏感數據和隱私信息泄露,該方案利用匿名的方法防止敵手獲取用戶的查詢頻率和節(jié)點的位置信息。然后在傳輸查詢結果時,該方案利用前綴編碼驗證的方法來保護敏感數據。Sink節(jié)點在不知道查詢結果的情況下,可以對已經編碼的查詢結果進行處理,這樣可以防止敵手在Sink節(jié)點處竊取查詢結果。安全分析表明該方案可以保護用戶的敏感信息和數據安全。6.提出一個改進的關于保護敏感信息的數據聚合方案。Liu等人提出一個概率分片的數據聚合方法,它可以減少各個節(jié)點的通訊開銷。我們在此基礎上進行改進,提高小分片的概率,這樣可以進一步減少通訊量,同時減少敵手竊取分片數據的概率,提高數據聚合的安全性,保護敏感數據。仿真實驗表明該方案能夠減少節(jié)點間的通訊并保護敏感信息的安全。
【學位單位】：北京郵電大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2015
【中圖分類】：TN929.5;TP212.9
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 研究現狀
        1.2.1 關于源節(jié)點位置信息的隱私保護
        1.2.2 關于基站位置信息的隱私保護
        1.2.3 數據查詢中的隱私保護
        1.2.4 數據聚合中的隱私保護
    1.3 論文安排及主要研究成果
        1.3.1 論文主要安排
        1.3.2 主要研究成果
第二章 基礎知識
    2.1 前綴編碼驗證理論
    2.2 隱私信息及相關理論
    2.3 蟻群算法
    2.4 本章小結
第三章 源節(jié)點位置信息的隱私保護方案
    3.1 引言
    3.2 系統(tǒng)模型
        3.2.1 網絡模型
        3.2.2 敵手模型
    3.3 基于蟻群算法的源節(jié)點位置隱私保護方案
        3.3.1 蟻群最優(yōu)算法及能量模型
        3.3.2 節(jié)能高效的位置隱私保護方案
        3.3.3 性能分析
        3.3.4 實驗結果
    3.4 多源多路徑的源節(jié)點位置隱私保護方案
        3.4.1 基本思想與算法描述
        3.4.2 性能分析
        3.4.3 仿真實驗
    3.5 本章小結
第四章 基站位置信息的隱私保護方案
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)模型
        4.2.1 網絡模型
        4.2.2 敵手模型
    4.3 基于代理混淆區(qū)的基站位置隱私保護方案
        4.3.1 基本思想與算法描述
        4.3.2 仿真實驗
    4.4 多基站混淆區(qū)的基站位置隱私保護方案
        4.4.1 基本思想與算法描述
        4.4.2 安全分析
        4.4.3 仿真實驗
    4.5 本章小結
第五章 基于簇的隱私保護的數據查詢方案
    5.1 引言
    5.2 網絡和敵手模型
        5.2.1 網絡模型
        5.2.2 敵手模型
    5.3 安全高效的基于簇的查詢處理方案
        5.3.1 方案概述
        5.3.2 前綴編碼驗證及數值化方法
        5.3.3 數據收集
        5.3.4 數據過濾和查詢處理
    5.4 安全分析和性能分析
        5.4.1 隱私安全分析
        5.4.2 性能分析
    5.5 本章小結
第六章 改進的隱私保護的數據聚合方案
    6.1 引言
    6.2 系統(tǒng)模型
        6.2.1 網絡模型
        6.2.2 敵手模型
    6.3 高能效和保護隱私的安全數據聚合方案
        6.3.1 構建聚合樹
        6.3.2 數據分片
        6.3.3 數據混合
        6.3.4 數據聚合
        6.3.5 數據確認機制
    6.4 仿真實驗
        6.4.1 通訊量分析
        6.4.2 隱私保護分析
    6.5 本章小結
結束語
參考文獻
致謝
攻讀博士學位期間發(fā)表的論文
博士在讀期間參與完成的項目

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本文編號：2846064