两层传感网隐私保护的不完全数据Skyline查询协议

感知节点感知数据易受外界环境影响,使得不完全数据广泛存在于无线传感器网络中,且感知数据面临严重的隐私威胁。针对两层传感器网络不完全数据查询过程中存在的隐私泄露问题,提出一种基于置换和桶技术的两层传感器网络隐私保护的不完全数据Skyline查询协议（PPIS）。为了实现对不完全数据的Skyline查询,PPIS将缺失属性值置换为数据域的上界值,并将不完全数据映射到桶中;为了保证数据隐私性,PPIS首先将桶区间转化为前缀编码,然后将前缀编码加载到Bloom过滤器中,保证存储节点在无需数据和桶区间明文的前提下执行查询处理;为了保证查询结果的完整性,PPIS采用Merkle哈希树构造完整性验证编码,实现对查询结果的完整性验证。理论分析和仿真实验验证了PPIS的安全性和有效性,与现有隐私保护Skyline查询协议SMQ和SSQ相比,PPIS通信能耗节省了70%以上。     

两层传感器网络中可验证隐私保护Top-k查询协议

无线传感器网络中隐私保护技术已经成为研究热点,其中隐私保护精确Top-k查询协议已成为富有挑战性的研究问题.文中提出了一种两层传感器网络中可验证隐私保护Top-k查询协议SafeTQ(Safe Top-k Query),SafeTQ由隐私保护Top-k查询协议和两种完整性验证模式组成.SafeTQ使用加随机数扰乱、加密和高资源节点之间安全计算第k位数据值等策略,能够在不泄漏隐私信息的情况下,精确地完成传感器网络Top-k查询.SafeTQ中两种完整性验证模式分别使用邻居数据项形成加密链和空间邻居节点概率发送验证消息策略,使Sink能够检测和拒绝不正确或不完整查询响应.文中通过理论分析和使用真实数据集实验验证了SafeTQ的安全性和有效性.     

无线传感器网络中隐私保护通用近似查询协议

无线传感器网络中实现隐私保护通用近似查询是具有挑战性的问题.文中提出一种无线传感器网络中隐私保护通用近似查询协议PGAQ.PGAQ将传感器节点编号和其采集数据隐藏于设计的数据结构中,在基站构造线性方程组解出直方图,根据直方图具有的统计信息,不泄露隐私地完成Top-k查询、范围查询、SUM、MAX/MIN、Median、Histogram等近似查询.PGAQ使用网内求和聚集以减少能量消耗,并且能够通过调节直方图划分粒度来平衡查询精度与能量消耗.PGAQ协议分为H-PGAQ和F-PGAQ两种模式.H-PGAQ模式使用数据扰动技术加强数据安全性,F-PGAQ使用过滤器减少连续查询通信量.通过理论分析和使用真实数据集实验验证了PGAQ的安全性和有效性.     

两层传感器网络中隐私与完整性保护的范围查询协议

针对两层传感器网络中存储节点更容易受到攻击这一问题,文中提出一种隐私与完整性保护的范围查询协议:VQuery.VQuery在保证存储节点正确执行查询的同时能有效防止敏感数据与查询条件的泄露.为了保护数据的隐私性,提出了一种基于多项式技术的隐私保护方案,该方案利用多项式技术对节点采集的数据范围信息和查询条件进行编码,保证存储节点在不知道数据和查询条件真实内容的情况下正确地执行查询处理.为了保护查询结果的完整性,提出了一种基于水印链技术的完整性认证方案,该方案能有效检测查询结果的完整性.为了对多维数据查询结果的完整性认证,提出了一种多维区间树的数据结构来表示多维数据.分析和实验结果论证了VQuery协议的有效性.     

无线传感器网络数据隐私保护技术

研究和解决数据隐私保护问题对无线传感器网络的大规模应用具有重要意义,同时无线传感器网络的特征使得数据隐私保护技术面临严重挑战.目前无线传感器网络数据隐私保护技术已成为研究热点,主要针对数据聚集、数据查询和访问控制中数据隐私保护问题进行了研究.文中对无线传感器网络数据隐私保护现有研究成果进行了总结,从数据操作任务和隐私保护实现技术两个维度对现有研究成果进行了分类,介绍了网络模型、攻击模型和安全目标,阐述了代表性协议的关键实现技术,分析和比较了代表性协议的性能并总结了各协议的主要优缺点,最后指出了未来的研究方向.     

两层传感器网络中隐私保护的等区间近似查询算法

隐私保护已经成为拓展无线传感器网络（WSN）应用的关键因素,是当前的研究热点。针对传感器网络中感知数据的安全性问题,提出了两层传感器网络中隐私保护的等区间近似查询（PEIAQ）算法。首先,将传感器节点编号及其采集的数据等信息隐藏在随机向量中;然后,基站根据接收到的向量信息构造线性方程组,从而得到包含全局统计信息的直方图;最后,根据直方图完成近似查询。此外,PEIAQ利用数据扰动技术和传感器节点与基站共享密钥的方式来对感知数据进行加密,保证了感知数据的隐私性。仿真实验显示,PEIAQ的通信量在查询阶段明显低于隐私保护通用近似查询（PGAQ）的通信量,约节省60%,因此,该PEIAQ具有低能耗、高效率等特点。     

无线传感器网络中节能与隐私保护范围查询

针对无线传感器网络中范围查询高隐私性与低能耗的要求,提出了一种节能的安全范围查询处理算法EPRN。EPRN对数据查询过程与上传过程进行分离,避免了所有节点将自身感知数据传输至存储节点或基站,大大降低了网络传输过程通信量,延长了网络寿命。运用前缀成员验证、数据加密等技术对感知数据以及查询范围进行处理,从而达到隐私保护的目的。理论分析和仿真实验显示,EPRN在保证数据隐私性的同时具有更好的节能性。     

无线传感器网络中Skyline节点连续查询算法

作为多目标决策的重要手段之一,Skyline节点查询在传感器网络应用中发挥着非常重要的作用.文中深入地分析了Skyline节点查询的性质,提出了基于过滤的Skyline节点连续查询算法(FIlter based Skyline moniToringalgorithm,FIST).FIST算法共包括自底向上、自顶向下和混合3种过滤方式,均通过在传感器节点设置本地或全局过滤器来避免不必要的数据传输,进而节约传感器节点的能量.自底向上过滤方式通过缓存先前Skyline结果作为本地过滤器来避免数据重复传输,而自顶向下过滤则通过设置超立方体作为全局过滤器来避免数据反复更新.由于两者各有利弊,因而提出了混合过滤方式,通过为节点选择合适的过滤器来扬长避短.大量仿真实验的结果表明,FIST算法能有效地减少Skyline节点连续查询过程中传感器节点的通信代价,进而降低传感器网络的能量消耗.     

面向两层WSNs的高效随机调制隐私保护最值查询协议

无线传感器网络(WSNs)隐私保护一直是研究热点,其中包括对隐私保护最值查询的研究。针对隐私保护最值查询问题,首先利用随机数和数值变换,提出一种不泄露原始参数的数值比较方法,并通过该方法和密码理论,提出一种面向两层无线传感器网络的高效随机调制隐私保护最值查询协议(ERM-MQP)。传感节点使用随机数对采样数据进行调制产生隐私保护数据,在存储节点处查找隐私保护数据的最值,Sink节点恢复隐私保护最值数据得到采样数据最值,完成最值查找。在整个查询过程中数据加密后传送。最后,对安全性和能耗进行了分析,并通过实验与现有的隐私保护最值查询协议进行能耗对比,证明了ERM-MQP协议是安全且高效的。     

无线传感器网络中的Skyline查询处理技术

Skyline查询作为多目标决策的重要手段之一,在无线传感器网络应用中发挥着越来越重要的作用。对无线传感器网络中的Skyline查询处理技术进行了论述。首先讨论集中数据库中的Skyline查询算法。其次,讨论无线传感器网络中Skyline查询的典型应用。进而,根据无线传感器网络能量、存储和处理能力有限等特点,全面论述了无线传感器网络中的Skyline查询方法,并指出了今后的研究方向。     

面向双层传感网的安全Top-k查询协议

在物联网感知系统中,双层传感器网络(two-tiered wireless sensor networks, TWSNs)因其具有较好的网络健壮性和可扩展性而备受关注.然而,TWSNs中仍存在一些安全问题需要解决.在TWSNs中,位于上层的主管节点是其关键节点,攻击者易通过捕获主管节点来破坏数据的隐私性,甚至破坏查询结果的数据完整性.针对TWSNs中Top-k查询的数据隐私性和完整性保护问题,提出了一种基于顺序保留加密技术(order preserving encryption scheme, OPES)、对称密钥加密技术和数据权值关联技术的安全Top-k查询处理协议(verifiable privacy-and-integrity preservation, VPP).利用这些技术,VPP通过制定特定的传感器节点数据预处理方法和主管节点查询处理方法,并利用Sink(用户)端的Top-k查询结果数据完整性检验方法来实现Top-k查询的数据隐私性和完整性保护.理论分析和实验结果表明:VPP不仅具有更好的安全性,同时在Top-k查询处理的能效性方面也优于已有工作,并具有较低的计算复杂度.     

两层传感网中能量高效的隐私保护范围查询方法

具有隐私保护能力的范围查询处理方法是当前无线传感器网络(wireless sensor networks, WSNs)数据管理应用技术中具有挑战性的研究内容.针对2层传感器网络环境,提出了一种能量高效的隐私保护范围查询处理方法(energy-efficient and privacy-preserving range query, EPRQ).在数据存储阶段,感知节点对其采集的数据进行加密处理,并利用0-1编码和Hash消息身份认证编码机制计算各采集数据的最小化比较因子,然后将密文和编码数据上传至存储节点.在查询处理阶段,基站计算用户查询的目标范围区间的比较因子,并作为查询指令发送给存储节点;再由存储节点利用0-1编码验证机制的数值比较特性,实现无需明文数值参与下的数据大小比较,进而确定查询结果密文数据集,并返回基站;基站解密密文数据,获得最终的查询结果.理论分析和实验结果表明,该方法能够实现对感知数据、查询结果和目标范围区间的隐私保护,且与现有方法相比具有更高的能耗效率.     

两层无线传感器网络安全范围查询协议

在两层无线传感器网络查询过程中,攻击者可能破坏敏感数据的隐私性或者操纵被俘获的传感器节点,提交不完整或错误的查询结果.为此,提出了一种安全范围查询协议ZOSR,ZOSR在存储节点正确处理范围查询的同时,有效地保护数据的隐私性和查询结果的完整性.首先,将感知数据与查询范围上下界的两次比较过程,转换为感知数据与查询范围中值距离和查询范围半径值之间的一次比较过程.为了保护数据的隐私性,将待比较的数值进行Z-O编码,并与HMAC消息认证机制结合,使得ZOSR协议在共谋攻击的情况下,无法破坏网络中其他节点的隐私性.最后,为了实现查询结果的完整性验证,对于未满足查询条件的感知数据通过共享密钥构造其验证码.     

无线传感器网络的ProgressiveSkyline连续查询

随着传感器技术的进步,无线传感器网络支持复杂查询在现实应用中越来越重要。Skyline查询由于可用于多种标准下的决策而受到广泛关注。对无线传感器网络中Skyline连续查询进行了研究,提出了一种增量(progressive)算法来解决静态数据集中的Skyline查询求解问题,这种增量算法能够递增返回Skyline结果,而无需事先扫描整个数据集。设计了一种新颖的算法来解决流数据集中的Skyline查询维护问题。通过实验对算法性能进行了验证,结果表明,该算法能够大大延长网络的生命周期。     

无线传感器网络中一种近似Skyline 查询处理算法

由于无线传感器网络的能源有限,且在许多应用中Skyline 查询的部分结果即可满足用户需求,提出了一 种近似Skyline 查询处理算法,在满足用户查询需求的前提下最大化地节省能量.该算法仅需无线传感器网络中的部 分传感器节点回传其感知数据即可计算出Skyline 查询的一个近似结果集.由于该算法在处理查询时,每个传感器节 点只需考察自身数据信息即可决定是否回传其感知数据,而无须与其他传感器节点的感知数据进行比较,因此可以 避免大量的网内通信开销,从而节省网络能源.模拟环境下的大量实验结果表明,该算法可以根据用户的应用需求, 节能地处理传感器网络中的近似skyline 查询.     

面向隐私保护的两层传感网Top-k查询处理方法

无线传感器网络中的隐私保护技术已经成为研究热点,其中具有隐私保护能力的Top-k查询已经成为富有挑战性的研究问题.提出了一种基于前缀编码验证(PMV)机制的两层传感器网络隐私保护Top-k查询处理方法.通过引入PMV机制,并利用加密和Hash消息身份验证编码技术,使感知节点对采集到的数据进行加密和编码处理,并上传至存储节点;存储节点利用PMV机制实现在无需感知数据明文参与下的数值线性关系比较,进而计算包含查询结果的最小候选密文数据集,并发送给Sink节点;最终由Sink解密密文数据,完成Top-k查询结果计算.为了降低感知节点能耗,给出基于Hash技术的能量优化策略.理论分析和实验结果表明,该方法能够确保数据的隐私安全性,且性能表现优于现有工作.     

无线传感器网络中滑动窗口轮廓查询算法

提出了一种基于过滤的算法(filter based algorithm,FBA)来连续地维护传感器网络中的滑动窗口轮廓查询。首先,研究了利用元组过滤器和格过滤器来减少网络中数据传输量的两种方法。由于它们各有利弊,提出了根据数据分布来选择合适的过滤器的自适应过滤法;另外,提出了一系列的优化方法来进一步提高算法的能量有效性。仿真和真实数据的实验结果表明,FBA及其优化方法能有效地减少连续维护传感器网络中滑动窗口轮廓时的通信代价,进而节约传感器网络的能量。