一种分簇的非加密式隐私保护数据融合方法技术

本发明专利技术公开了一种分簇的非加密式隐私保护数据融合方法，涉及无线传感器网络领域。首先在网络中构建梯度拓扑结构，并根据不同梯度簇头节点与簇成员节点能耗的比值，确定每个簇头节点所需要的备用簇头节点的数目；随后实现网络均匀分簇。汇聚节点为每个传感器节点分配独立的隐私保护配置信息，各节点根据该信息对自己的感测数据进行隐私保护定制，并将隐私保护数据发送给簇头节点进行簇内的数据融合操作。中继簇头节点进一步对隐私保护数据包进行数据融合操作并最终转发至汇聚节点处。汇聚节点将收到的数据进行再融合，即可根据隐私保护配置信息恢复出感测信息的全局融合值。计算复杂度低，能量有效性高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大规模无线传感器网络的数据融合领域，尤其涉及节点数据的隐私保护以及层次性的数据传输方法。
技术介绍
无线传感器网络是由部署在某一监测区域的若干传感器节点组成的，以环境监测，目标追踪等为目的的一种新型自组织网络。随着硬件工艺，能源科学的快速发展，无线传感器网络逐步在越来越多的行业中发挥着不可或缺的作用，例如：军事监测，环境保护，野生动物追踪，智能家居等。但是，由于部署成本，部署环境等诸多限制，传感器节点的能量，缓存，计算能力和通信能力都比较受限。在单个节点成本逐渐降低的情况下，大规模无线传感器网络，由于其易部署，易维护，广覆盖的特性，得到了越来越广泛的应用。一方面，冗余感测数据的传输和处理，特别是在密集型网络中，会极大地增加网络的能量消耗，而数据融合技术则能完美地解决这个问题。通过利用网络中相邻节点间感测数据的空间相关性，研究人员将冗余的感测数据在中继节点处进行融合，以减少数据的大小和传输次数，从而设计出了一系列的数据融合技术，并将它们广泛地应用于各类无线传感器网络来降低网络的能量消耗。虽然，对原始感测数据的融合操作减少了网络中传输的数据包的数目，它同时也导致了数据传输时延，计算复杂度，控制开销以及计算开销的相应增加。由于数据融合技术的特点和优势，研究高效的数据融合方法显得尤其重要，其在网络能量有效性上的贡献是举足轻重的。另一方面，无线传感器网络采用无线媒介传输数据，应用过程中面临严重的数据安全威胁，包括节点隐私信息泄露、信息完整性损坏等。考虑到无线传感器网络的数据隐私保护需求，无线信道的开放性，即当无线传感器网络规模增大时，传感器节点采集的感知数据极易泄露和遭到窃听，是一个亟待解决的技术问题。通过采用特定的隐私保护方法，无线传感器网络的数据融合机制可对需保护的原始数据进行有效地信息隐藏，并在数据传输过程中进行高效地融合处理。最终，在汇聚节点处，隐私保护的数据融合方法可以精确地恢复出融合后的感测数据。高效的隐私保护数据融合方法可以大大降低节点隐私数据泄露的可能性，而且可以适应无线传感器网络能量受限的特性。目前，国内外研究人员针对无线传感器网络中隐私保护数据融合方法进行了相关研究。WenboHe,XueLiu,HoangNguyen等在“PDA:Privacy-preservingDataAggregationinWirelessSensorNetworks”【INFOCOM200726thIEEEInternationalConferenceonComputerCommunications,Alaska,USA,2007】中提出了一种基于随机分簇以及多项式的加和特性的隐私保护数据融合方法，确保了经过种子密钥加密后的每个节点的感测数据对于任意其他节点都是不可知的。ShuQinRen,KhinMiMiAung,JongSouPark在“APrivacyEnhancedDataAggregationModel”【10thIEEEInternationalConferenceonComputerandInformationTechnology,Bradford,UK,2010】中提出了一种基于加密数据安全性对比的隐私保护加密算法和一种针对基于密度的数据挖掘破解的数据融合方法。QinghuaLi,GuohongCao在“EfficientandPrivacy-PreservingDataAggregationinMobileSensing”【20thIEEEInternationalConferenceonNetworkProtocols,Texas,USA,2012】中提出了一种基于加性同态加密和大明文空间密钥管理技术的，针对时序数据进行加性以及最小值融合的隐私保护数据融合方法。在大规模无线传感器网络中，数据向汇聚节点的传输和融合过程需要充分地考虑网络的拓扑结构，海量感测数据的隐私同时也面临着各种各样的安全威胁。上述文献中，都提出了带有隐私保护的数据融合方法。但是，它们并没有全面，充分地考虑大规模无线传感器网络对可扩展性的要求，以及传感器节点对额外通信开销，计算复杂度的要求。如果只单纯地考虑数据融合方法的隐私保护性能，虽然基于加密技术的隐私保护数据融合方法会提供相对较低的数据传输泄密概率，但是其额外通信开销过大，计算复杂度较高，不利于实际部署和应用。而在大规模无线传感器网络应用场景中，上述的隐私保护数据融合方法显然还没有考虑到随着节点数激增，对感测数据的隐私保护操作以及数据融合操作所带来的额外开销。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：在密集型网络中，冗余感测数据的传输和处理会极大地增加网络的能量消耗。而且无线传感器网络采用无线媒介传输数据，应用过程中面临严重的数据安全威胁，包括节点隐私信息泄露、信息完整性损坏等。目前，无线传感器网络中大部分隐私保护数据融合方法都没有全面，充分地考虑大规模无线传感器网络对可扩展性的要求，以及传感器节点对额外通信开销，计算复杂度的要求。针对这些问题，本专利技术提出了一种基于分簇的非加密式伪装数据填充的隐私保护数据融合方法，充分地考虑了网络架构，适用于大规模无线传感器网络，并提供了低计算复杂度的隐私保护数据融合。本专利技术解决其技术问题的思路是：根据给定的节点均匀分布的大规模无线传感器网络应用场景，位于感测区域中心的汇聚节点通过广播梯度建立GE(GradientEstablishing)消息来建立整个无线传感器网络的梯度网络拓扑结构。在此基础上，本专利技术考虑了中继节点与其他节点之间的功能差异，评估了作为中继的簇头节点的总能耗与簇成员节点的总能耗，并进一步地设计了自适应地配置备用簇头节点的网络分簇方法。随后，本专利技术采用了非加密式的伪装数据填充方法来实现簇内的隐私保护数据融合。基于伪装数据填充的隐私保护方法比传统的逐跳加密方法能量有效性更高，且特别适用于非线性数据融合函数，例如最大值和最小值函数。为了适应大规模无线传感器网络的要求，本专利技术在对网络进行分簇的基础上，设计了高效的簇间数据融合方法，极大地缩减了数据索引集以及隐私保护数据包的长度，并在簇间传输时进一步对隐私保护数据包进行数据融合操作。最后，汇聚节点从收到的隐私保护数据融合信息中，精确地恢复出整个网络的感测信息的融合值，从而实现隐私保护的数据融合。鉴于此，本专利技术采用的具体技术方案是：一种分簇的非加密式隐私保护数据融合方法，包括网络分簇初始化、簇内隐私保护数据融合、簇间隐私保护数据融合和汇聚节点处融合值恢复四个步骤：S1网络分簇初始化，汇聚节点在网络中广播本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种分簇的非加密式隐私保护数据融合方法，其特征在于，包括网络分簇初始化、簇内隐私保护数据融合、簇间隐私保护数据融合和汇聚节点处融合值恢复四个步骤，具体如下：S1网络分簇初始化，汇聚节点在网络中广播梯度建立信息GE，各传感器节点根据接收到的梯度建立信息GE确定自己与汇聚节点之间的梯度值；确定各个不同梯度值的传感器节点被选举为簇头节点的概率，通过竞争机制选举簇头节点，其他传感器节点发送加入请求消息成为簇成员节点或者成为该簇的备用簇头节点，完成整个网络的分簇梯度拓扑结构的构建；S2簇内隐私保护数据融合，汇聚节点向网络中各簇成员节点、备用簇头节点和簇头节点发送隐私保护数据配置信息；各节点根据从汇聚节点处收到的所述隐私保护数据配置信息，对自己的感测数据进行伪装数据填充，并将隐私保护数据从簇成员节点发送给簇头节点，在簇头节点处进行簇内的数据融合操作；S3簇间隐私保护数据融合，在簇头节点完成簇内数据融合操作以后，将隐私保护融合数据包发送给距离汇聚节点更近的中继簇头节点；中继簇头节点将收到的隐私保护融合数据包与当前簇内的隐私保护融合数据包进行进一步的最大值或最小值融合，并转发至下一跳中继簇头节点，最终将其转发至汇聚节点处；S4汇聚节点处融合值恢复，汇聚节点将其邻居节点发来的隐私保护融合数据进行再融合，得到含有感测信息的全局融合值的隐私保护消息；扫描全局真实位置集合GTPS所示的位置，恢复出感测信息的全局融合值，从而完成整个隐私保护数据的融合过程。...

【技术特征摘要】
1.一种分簇的非加密式隐私保护数据融合方法，其特征在于，包括网络分簇初始化、簇
内隐私保护数据融合、簇间隐私保护数据融合和汇聚节点处融合值恢复四个步骤，具体如
下：
S1网络分簇初始化，汇聚节点在网络中广播梯度建立信息GE，各传感器节点根据接收
到的梯度建立信息GE确定自己与汇聚节点之间的梯度值；确定各个不同梯度值的传感器节
点被选举为簇头节点的概率，通过竞争机制选举簇头节点，其他传感器节点发送加入请求
消息成为簇成员节点或者成为该簇的备用簇头节点，完成整个网络的分簇梯度拓扑结构的
构建；
S2簇内隐私保护数据融合，汇聚节点向网络中各簇成员节点、备用簇头节点和簇头节
点发送隐私保护数据配置信息；各节点根据从汇聚节点处收到的所述隐私保护数据配置信
息，对自己的感测数据进行伪装数据填充，并将隐私保护数据从簇成员节点发送给簇头节
点，在簇头节点处进行簇内的数据融合操作；
S3簇间隐私保护数据融合，在簇头节点完成簇内数据融合操作以后，将隐私保护融合
数据包发送给距离汇聚节点更近的中继簇头节点；中继簇头节点将收到的隐私保护融合数
据包与当前簇内的隐私保护融合数据包进行进一步的最大值或最小值融合，并转发至下一
跳中继簇头节点，最终将其转发至汇聚节点处；
S4汇聚节点处融合值恢复，汇聚节点将其邻居节点发来的隐私保护融合数据进行再融
合，得到含有感测信息的全局融合值的隐私保护消息；扫描全局真实位置集合GTPS所示的
位置，恢复出感测信息的全局融合值，从而完成整个隐私保护数据的融合过程。
2.根据权利要求1所述一种分簇的非加密式隐私保护数据融合方法，其特征在于：步骤
S1中还包括根据不同梯度簇头节点能耗与簇成员节点能耗的比值，确定每个簇头节点所需
要的备用簇头节点的数目。
3.根据权利要求2所述一种分簇的非加密式隐私保护数据融合方法，其特征在于：所述
每个簇头节点所需要的备用簇头节点的数目由以下公式决定，
NB...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴大鹏，杨博然，王汝言，张鸿，张炎，谢金风，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50