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.     

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.     

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.     

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。     

基于最小能耗路由的源节点位置隐私保护协议

源节点的位置隐私保护已经是制约着无线传感器网络推广的关键技术之一。同时,能源问题又是一个很大的约束,所以人们一直致力于在位置隐私保护和能量消耗之间寻找一个平衡点。本文一种基于最小能耗路由的源节点位置隐私保护协议,协议分为两个阶段:第1阶段,源节点通过定向随机步的方式以额定能耗快速地向幻影节点转发数据;第2阶段,幻影节点以避开源节点可视区的最小能耗路由向Sink转发数据。实验表明,提出的路由协议以较小的能耗达到了较高的隐私保护要求。     

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.     

WSN中一种基于可控能耗的源位置隐私保护协议

现有无线传感器网络的源节点位置隐私保护协议采用随机游走的方法,导致能耗难以控制。针对这一问题,本文提出一种基于可控能耗的源位置隐私保护协议（CEP）。该协议以节点间物理距离为路由能耗的衡量标准,利用可控的路由能耗建立源节点到基站节点间3段路由转发源数据包。协议通过幻影路由、环带路由、信贷路由3个阶段增加路由路径的多样性,从而增加源节点位置隐私保护强度。理论分析和仿真实验表明,本文提出的基于可控能耗的源位置保护策略相比已有相关协议在提高源节点安全周期的同时,可较好地控制路由能耗,提高隐私保护协议的性能。     

基于多路径的源节点位置隐私保护路由协议

为了对无线传感器网络中的源节点进行隐私保护,同时实现安全性和网络能耗的均衡,提出了一种基于多路径的源节点位置隐私保护路由协议（RPBMP）,该协议基于多路径的选择和多个中继节点的跳转进行随机路由,大大增多了源节点至基站的路由路径,延长了安全时间。理论分析和仿真实验表明,RPBMP可以在不显著增加能耗的前提下,提高源节点的位置隐私保护性能。     

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。     

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.     

抗窃听攻击的传感器网络空间范围聚集查询处理算法

现有传感器网络聚集查询隐私保护方法采用加解密的形式保护节点感知数据,且需要网络中的所有节点参与查询处理。过多加解密操作会大量消耗节点能量,且用户可能只对其中部分区域的聚集结果感兴趣。针对这些问题,提出一种抗窃听攻击的传感器网络空间范围聚集查询处理算法PCPDA。该算法沿着既定路线,一边查询一边聚集,使得算法不依赖于预先构造好的拓扑结构,适用于网络拓扑结构动态变化的传感器网络,节省了维护拓扑结构的开销。该算法在未采用任何加密措施情况下保证了节点感知数据的隐私性。理论分析和仿真结果表明,PCPDA在能量损耗和隐私保护方面都优于现有算法。     

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。     

动态无线传感网中低延迟高可靠的数据查询机制

查询处理作为大规模无线传感器网络中智能服务的一个重要操作,可以根据用户需求对网络中的感知数据进行检索和回传.然而,部署在恶劣环境中的无线传感网络,节点容易遭受外力破坏,或者自身资源(能量、存储等)有限,可能会导致节点发生位移和故障,从而造成网络拓扑不断改变以及部分节点的感知数据失效.同时,由于节点感知数据容量大、传输带宽有限以及网络链路不可靠等情况,可能会造成网络通信时延大大增加.这些因素使得快速、可靠的数据查询处理成为无线传感网中一个难题.为了解决这个难题,提出一种动态网络中低延迟高可靠的数据查询机制.该机制是一种非聚合随机查询方式,通过将传感节点划分为源节点和查询节点来实现数据查询.首先,根据监测事件将网络划分为若干个子区域,每个子区域中的源节点相互协作,并按照时间顺序依次轮流监听该区域的事件信息;接着,源节点根据预估的平均节点故障概率,计算出一个合理的备份数量,并将源数据按照该数量存储到邻居节点中,以降低源数据的失效概率;然后,为了加快数据查询速度,源节点定期对源数据块进行编码压缩,并选取剩余能量和存储空间较小的多个邻居节点作为下一跳接收节点.这些接收节点基于局部区域中节点个数大小,决定是否接收存储该报文.重复上述过程,直至压缩数据均匀地分布在网络中.另一方面,查询节点接收到查询请求时,也使用负载均衡多路分发方式将查询请求传输到部分节点上.为了避免目标数据的冗余回传,当查询请求成功查询到目标数据时,目标节点先修改访问位,再选取与查询节点距离最近的邻居节点作为下一跳接收节点,迭代执行上述操作,直到用户获得所需要的事件信息.在以上过程中,为了节省节点能量,在保证高成功查询率的条件下,建立通信能耗最小化的优化模型,计算出最优的压缩数据副本数和查询消息副本数,之后,源节点和查询节点分别按照该数量进行副本数据分发.最后,理论分析和实验结果表明,与其它四种查询算法相比,提出的查询机制具有更高的查询成功率、更低的通信能耗和通信时延.     

Optimizing spatial Min/Max aggregations

Aggregate computation over a collection of spatial objects appears in many real-life applications. Aggregates are computed on values (weights) associated with spatial objects, for example, the temperature or rainfall over the area covered by the object. In this paper we concentrate on MIN/MAX aggregations: given a query rectangle, find the minimum/maximum weight among all objects intersecting the query rectangle. Traditionally such queries have been performed as range searches. Assuming that objects are indexed by a spatial access method (SAM), the MIN/MAX is computed while retrieving those objects intersecting the query interval. This requires effort proportional to the number of objects satisfying the query, which may be large. A better approach is to maintain aggregate information among the index nodes of the spatial access method; then various index paths can be eliminated during the range search. Yet another approach is to build a specialized index that maintains the aggregate incrementally. We propose four novel optimizations for improving the performance of MIN/MAX queries when an index structure (traditional or specialized) is present. Moreover, we introduce the MR-tree, an R-tree-like dynamic specialized index that incorporates all four optimizations. Our experiments show that the MR-tree offers drastic performance improvement over previous solutions. As a byproduct of this work we present an optimized version of the MSB-tree, an index that has been proposed for the MIN/MAX computation over 1D interval objects.Received: 5 September 2003, Published online: 24 February 2005Edited by: T. ÖzsuVassilis J. Tsotras: This research was supported by NSF Grants IIS-9907477, EIA-9983445, and IIS-0070135 and by the Department of Defense. Correspondence to: D. Zhang     

传感器网络中基于卡尔曼滤波的能量高效Top—k查询处理技术

无线传感器网络能量受限,如何实现top-k查询处理的能量高效从而延长网络的生命周期是该领域研究的一个重要课题。论文利用传感器节点读数的时空相关性,提出运用卡尔曼滤波根据已知节点读数对未知节点读数估计的时空建模方法,进而提出基于预测机制的区域采样方法（RegionSampling,RS）。实验表明,论文提出的查询方法不但可以满足用户的查询精度要求,而且大大减少了传感器网络的通信次数节省了能量,从而延长了网络的生命周期。     

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.