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.     

无线传感器网络数据隐私保护技术

随着网络技术的飞速发展与无线传感器的普遍应用,保障数据传输的安全性与隐私性不受威胁,已成为人们日益关注的问题。据此,便从网络数据隐私保护的含义入手,并对无线传感器的数据隐私保护技术进行探究,以期为读者提供参考。     

面向隐私保护的无线传感器网络细粒度访问控制协议

针对无线传感器网络访问控制中的用户身份隐私保护和数据安全问题,提出了一种适用于多用户、隐私保护的访问控制协议。该协议采用属性基加密算法和分布式访问控制模式,使用属性证书、数字签名和门限机制,实现了用户的付费访问、细粒度访问控制和匿名访问,并保证了数据传输机密性和查询命令完整性。协议分析和协议比较表明,传感器节点的计算、存储和通信开销较小,方便实现用户和传感器节点动态加入,能更好地适应付费无线传感器网络的访问控制需求。     

面向隐私保护的无线传感器网络细粒度访问控制协议

针对无线传感器网络访问控制中的用户身份隐私保护和数据安全问题,提出了一种适用于多用户、隐私保护的访问控制协议。该协议采用属性基加密算法和分布式访问控制模式,使用属性证书、数字签名和门限机制,实现了用户的付费访问、细粒度访问控制和匿名访问,并保证了数据传输机密性和查询命令完整性。协议分析和协议比较表明,传感器节点的计算、存储和通信开销较小,方便实现用户和传感器节点动态加入,能更好地适应付费无线传感器网络的访问控制需求。     

一种容错的传感器网络数据融合隐私保护算法

由于网络通信具有易错的特点,提出一种具有容错性的隐私保护数据聚集算法。通过椭圆曲线加密方案对节点数据进行加密,保证数据的隐私性,采用加同态加密技术,实现了端到端的聚集加密,节省能耗和带宽。同时,构造轨道图拓扑结构,使得每个节点有多个父节点,当节点与主父节点发生链路失效时,其他父节点能够修复聚集值。仿真实验结果显示,提出的方案在适当增加通信量的情况下,具有较高的数据安全性、很好的容错性和高精度的聚集值。     

两层传感器网络隐私保护Skyline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Skyline查询协议已成为富有挑战性的研究问题.提出一种两层传感器网络隐私保护Skyline查询协议(PPSQ).该协议通过采用Z-O编码技术并结合HMAC机制,使得存储节点可以在无需感知数据明文的情况下判断出元组的支配关系,从而得出密文查询结果,保护了数据的隐私安全性;并通过辅助计算节点计算的验证码来保证查询结果的完整性.理论分析和实验结果表明,PPSQ协议能够保证感知数据、查询结果的隐私安全性和查询结果的完整性,且性能优于现有工作.     

传感器网络中面向隐私保护的高精确度数据融合算法

无线传感器网络是物联网的重要组成部分,在数据融合的同时加入隐私保护机制是无线传感器网络隐私保护与安全的手段之一.文中针对现有SMART隐私保护方案的一些性能缺陷,加入多类优化因子,形成新的传感器网络数据融合隐私保护算法.这些算法的重点是提高数据融合的精确度和安全性,其中加入局部优化因子的算法在保证高精确度的同时,构成了新的隐私保护方案,有效地降低了通信量,从而减少节点能量支出,间接地延长了网络存活时间.仿真结果显示,吸收这些优化因子的P-SMART-CLPNT算法是一种具有精确度高、通信量小的隐私保护数据融合算法.     

一种无线传感器网络隐私保护数据聚合方案

隐私保护是基于无线传感器网络(wireless sensor networks, WSNs)的数据聚合技术中最具挑战性的安全问题之一.在WSNs环境中,现有的隐私保护数据聚合机制不能同时满足安全性及节能性要求,存在计算复杂、通信量大及安全性低等缺点.提出一种能量有效的、抗数据丢失的隐私保护数据聚合方案,该方案利用2次不同形式的数据扰动同时实现了数据对基站及网内其他节点的隐私保护.首先,从防止基站入侵角度,给出了初次扰动数据设计方法;在此基础上,为实现对邻居节点的隐私保护,提出二次扰动数据的构造方法,并给出中间聚合节点及基站的聚合验证操作流程.通过引入消息认证码技术,有效抵御了多种外部攻击.安全及性能分析表明,该方案可在不过多消耗节点能量的前提下保证节点的安全性,且具有较好的抗数据丢失能力,安全性及能效性均优于现有方案.     

电力物联网下无线传感器网络位置隐私保护方法研究

首先对无线传感器网络的概念及其在电力物联网中的应用进行了简单的介绍,指出了无线传感器网络中存在的隐私问题;其次针对位置隐私保护进行了概述,并给出了攻击者模型;接下来,分别介绍了几种源节点位置隐私保护和汇聚节点位置隐私保护技术,并对它们的性能进行了分析和比较;最后,我们对电力物联网中的无线传感器网络位置隐私保护技术所需考虑的问题提出了见解和建议.     

无线传感器网络的数据安全与隐私保护

从数据隐私保护的角度研究了无线传感器网络(WSN)的数据安全问题,探讨了传感器节点可能面临的数据安全与隐私威胁,分析了无线传感器网络数据隐私保护的相关技术.     

无线传感器网络位置隐私保护技术

对传感器网络位置隐私保护技术的研究现状与进展进行了综述,首先介绍网络模型、攻击模型和性能评价模型.接着,按照路径伪装、陷阱诱导、网络匿名和通信控制这4种策略对现有的研究成果进行了分类,阐述了代表性协议的核心技术.对各协议性能和优缺点的分析比较表明:4种策略都会在一定程度上影响网络的通信和能耗性能:路径伪装策略主要针对逐跳回溯攻击,网络匿名策略主要针对ID分析攻击,陷阱诱导和通信控制策略可以抵御多种类型的攻击.最后,对未来研究方向进行了展望.     

WSN时空相关性隐私数据保护

为了防御无线传感器网络中的时空推断攻击,基于MIX思想提出一种新的时空相关性隐私数据保护机制,针对数据传输过程中存在的3种时空关联关系对应的隐私数据提出相应的保护策略,详细阐述保护机制的实现原理和数据处理流程,为WSN时空相关性隐私数据的保护提供一种新的思路。     

WSN中基于等高度路由的源位置隐私保护

在无线传感器网络中,网络中的攻击者可以通过逆向、逐跳追踪数据包的方式追踪到源节点的位置,进而危害目标对象,所以对源位置的隐私保护很重要,但已有保护源位置隐私的幻影路由协议可能产生失效路径,从而缩短安全时间。为此,提出一种有向等高度路由与幻影路由相结合的源位置隐私保护协议。数据包在进行幻影路由之前先进行h+r跳的有向等高度路由,之后再发起幻影路由过程,以避免失效路径的产生,并增加有效路径的数量。实验结果表明,当源节点位置不变时,增加少量的数据包转发开销,源节点的安全时间可以增加50%,当源节点位置变换频繁时,通信开销也明显低于PUSBRF等协议。     

无线传感网中基于自适应概率广播的数据保存

对于部署在恶劣环境中且无法放置Sink节点的无线传感器网络,节点的能量有限且易于损坏.每个节点为了避免自己死亡后数据丢失,需要将数据分发到网络中其他一部分节点上进行保存.但是,由于节点只知道自己邻居的信息,同时存储容量有限,因此如何有效地进行数据分发和存储是一个具有挑战性的问题.提出一个基于自适应概率广播的数据保存协议APBDP来解决这个问题.在APBDP中,节点通过一种自适应的概率广播机制分发数据,这种机制不仅可以使所有节点接收到数据包,而且能有效地减少数据的冗余传输以节省节点能量.此外,节点利用LT码来对数据进行编码存储,所有节点完成数据的分发和存储后,数据采集者只需要访问少量的节点就能恢复出所有的源数据.理论分析和实验表明,APBDP不仅具有较高的解码性能,而且能量有效.     

传感器网络中基于源节点有限洪泛的源位置隐私保护协议

无线传感器网络广泛应用于目标监测,攻击者能够通过逆向、逐跳追踪数据包的方式定位数据源节点,因此,需要对数据源节点的位置隐私进行保护.已有的源位置隐私保护协议产生的幻像源节点集中在真实的源节点附近,不能够较好地保护真实源节点的位置隐私.为此,文中提出基于源节点有限洪泛的源位置隐私保护协议PUSBRF.考虑到具有更强视觉能力的攻击者,文中进一步提出EPUSBRF协议.实验表明,与已有的源位置隐私保护协议相比,文中提出的两种协议显著提高了源位置隐私的安全性,平均安全时间提高将近一倍.     

无线传感器网络中的数据融合

在传感器网络中高效率的传感数据融合方式和使传感器网络工作更长的时间存在的一定的矛盾。因此在本文中我们使用能量和延迟度量并且我们提出了一种方案试图去平衡在数据融合时产生的能量消耗和延迟。     

无线传感器网络中的分频数据分发协议

从数据源到数据接收者的数据分发是无线传感器网络的重要功能．本文提出了分频数据分发协议，该协议通过多棵分发树对数据接收者进行数据分发，从而最大限度地重用数据传输路径．实验表明，在数据接收者较多的情况下，分频数据分发协议比现有最好的数据分发协议SEAD的加权路径长度要短15％左右，从而有效节省了分发数据的能量消耗，延长了系统生命期．     

无线传感器网络中的数据融合

在传感器网络中高效率的传感数据融合方式和使传感器网络工作更长的时间存在的一定的矛盾。因此在本文中我们使用能量和延迟度量并且我们提出了一种方案试图去平衡在数据融合时产生的能量消耗和延迟。     

Data compression techniques in Wireless Sensor Networks

The advancement in the wireless technologies and digital integrated circuits led to the development of Wireless Sensor Networks (WSN). WSN consists of various sensor nodes and relays capable of computing, sensing, and communicating wirelessly. Nodes in WSNs have very limited resources such as memory, energy and processing capabilities. Many image compression techniques have been proposed to address these limitations; however, most of them are not applicable on sensor nodes due to memory limitation, energy consumption and processing speed. To overcome this problem, we have selected Discrete Cosine Transform (DCT) and Discrete Wavelet Transform (DWT) image compression techniques as they can be implemented on sensor nodes. Both DCT and DWT allow an efficient trade-off between compression ratio and energy consumption. In this paper, both DCT and DWT are analyzed and implemented using TinyOS on TelosB hardware platform. The metrics used for performance evaluation are peak signal-to-noise ratio (PSNR), compression ratio (CR), throughput, end-to-end (ETE) delay and battery lifetime. Moreover, we also evaluated DCT and DWT in a single-hop and in multi-hop networks. Experimental results show that DWT outperforms DCT in terms of PSNR, throughput, ETE delay and battery lifetime. However, DCT provides better compression ratio than DWT. The average media access control layer (MAC) delay for both DCT and DWT is also calculated and experimentally demonstrated.