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.     

两层无线传感网中节能的安全范围查询方法

在两层无线传感器网络中,存储节点作为一个中间节点介于传感器节点和Sink之间,既负责收集传感器节点的数据,又负责Sink的查询,因此更容易被攻击者攻击。一个被妥协的存储节点不仅可能泄漏传感器节点的数据,还有可能向Sink返回不完整的或虚假的查询结果。为了减少查询能耗开销并解决存储数据隐私保护问题,提出了一种节能的安全范围查询方法PIRQ。该方法将数据查询和上传过程进行分离,并采用R-D判别方法将原来感知数据与查询范围区间上下界的大小比较过程转换成感知数据与查询范围中间值的距离和查询区间半径的大小比较过程,减少了能量开销。利用0-1编码和Hash消息认证机制对数据进行隐私保护,采用加密数据链技术对数据进行完整性检测。理论分析和实验表明,该方法在实现数据的隐私和完整性保护的同时具有很好的节能性。     

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。     

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。     

基于压缩HMAC算法的传感器网络范围查询方法

传统范围查询方法主要针对一维数据,在感知节点上传的信息较多,导致能耗较高。提出一种基于压缩HMAC算法的两层无线传感器网络多维数据范围查询方法。使用AES对称加密算法生成数据密文及加密索引链,运用反向0-1编码和压缩HMAC算法生成最值比较链,反向0-1编码不需额外进行数值化处理,压缩HMAC算法能够缩短HMAC编码长度,从而减少感知节点的发送数据,降低感知节点的能量消耗。在AliOS Things Developer Kit开发板和iTOP-4412核心板上对该方法进行实验,并从单个周期采集数据个数、感知节点数据位数和采集数据维数3个方面与CSRQ等方法进行能量消耗对比分析,结果表明,该方法能保持数据的完整性,且能量消耗更少。     

基于隐私保护和完整性验证的Top-k查询方法

2层无线传感器网络由于具有寿命长和易扩展的特点,已经成为当前的研究热点.Top-k查询是一种重要的查询类型,但是大多数的Top-k查询不能执行精确查询任务.提出了一种精确的Top-k查询算法PI-TQ(privacy-preserving integrity-verification Top-k query),同时提供了隐私保护和完整性验证功能.算法采用2次查询方法以减少数据通信量,利用基于干扰数的扰动算法实现隐私保护,并采用概率空间邻居验证模式实现完整性验证.仿真结果表明,PI-TQ算法与同类算法相比较,可以明显减少查询的通信量和计算代价,同时保证查询结果的正确性、隐私性和完整性.     

两层WSN安全范围查询技术综述

随着无线传感器网络（WSN）的广泛应用,对于具备安全保护能力的数据查询技术的需求日益迫切,安全范围查询就是其中一种重要的数据查询方式。在两层WSN中,现有的安全范围查询技术主要以保护网络采集数据的私密性和查询结果一致性为研究重点,较少关注共谋攻击问题。介绍了两层WSN的网络模型和查询模型,给出了在该模型架构下的关于安全范围查询的隐私性和一致性的问题描述,并分别从这两个角度对现有的两层WSN安全范围查询方法进行综述;分析现有方法的核心技术及协议,对比各自的优缺点,并讨论未来的研究方向。     

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。     

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.     

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.     

两层传感器网络中安全Top-k查询处理技术综述

无线传感网中安全数据查询技术的研究已引起了广泛的关注,其中以存储节点为中间层的两层传感器网络中安全Top-k查询技术的研究具有重要的现实意义。现有的安全Top-k查询技术主要针对查询过程中数据的隐私保护和查询结果的完整性验证等问题开展研究工作。从安全性能和通信性能两个维度出发对现有的两层传感器网络中的安全Top-k查询技术进行了总结,介绍了网络模型查询模型,以及查询过程中存在的安全性问题;同时分析和总结了现有的各协议所采用的关键技术以及其主要优点和不足,最后指出了未来可能的研究方向。     

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.