無線傳感器網絡中敏感信息的傳輸方法

2023-10-18 05:45:04

專利名稱：無線傳感器網絡中敏感信息的傳輸方法
技術領域：
本發明涉及無線傳感器網絡，尤其涉及一種無線傳感器網絡中敏感信息的傳輸方法。
背景技術：
無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network)是由分布在探測區域的大量傳感器節點以及數據收集中心(一般稱為基站)組成的網絡。傳感器節點通過無線連接的方式和基站建立數據通路，向基站發送測量得到的數據。無線傳感器網絡目前應用範圍非常廣泛，比如軍事戰場、環境監測、工作環境溫溼度檢測等。在很多場合，傳感器節點採集的往往是敏感信息，有一定的保密性要求，現有的方案一般是採用加密技術進行數據傳輸。傳感器網絡中往往部署大量的傳感器節點，從成本的角度考慮，這些傳感器節點所安裝的作業系統一般都是簡單的嵌入式系統，其處理能力和能量供應都是有限的，因而稍微複雜一點的加密技術的採用，往往會導致傳感器節點能量消耗較快，使得節點的使用壽命急劇下降，降低了整個無線傳感器網絡的整體生存時間。因此，有必要在保障敏感信息機密性傳輸的同時，降低傳感器節點能量消耗速度， 延長傳感器節點以及整個網絡的使用壽命。

發明內容
本發明所要解決的技術問題是在於需要提供一種敏感信息的傳輸方法，以克服現有技術無線傳感器網絡中傳輸敏感信息時傳感器節點能量消耗過快的缺陷。為了解決上述技術問題，本發明提供了一種無線傳感器網絡中敏感信息的傳輸方法，所述無線傳感器網絡中包括基站和傳感器節點；所述基站與傳感器節點配置相同的隨機密鑰，所述基站利用所述隨機密鑰生成高斯隨機矩陣，根據所述高斯隨機矩陣生成相應的解碼矩陣；所述傳感器節點利用所述隨機密鑰生成所述高斯隨機矩陣；該方法包括如下步驟所述傳感器節點採集獲得敏感信息和常規信息，採用所述高斯隨機矩陣對所述敏感信息進行線性編碼得到敏感向量，對所述常規信息進行補零的稀疏化處理得到稀疏向量，對所述敏感向量及稀疏向量進行融合處理得到融合數據發送給所述基站；所述基站對所述融合數據進行觀測獲得觀測值，利用所述解碼矩陣及所述觀測值重構出所述稀疏向量，根據重構出的所述稀疏向量從所述融合數據中解析出所述敏感向量，並利用所述高斯隨機矩陣對解析出的所述敏感向量進行解碼，獲得所述敏感信息。 優選地，所述基站根據所述高斯隨機矩陣生成所述解碼矩陣的步驟，包括所述基站根據所述高斯隨機矩陣，利用如下表達式生成所述解碼矩陣HkxmXAmxn = O;其中，
Amxn為所述高斯隨機矩陣，m>n；Hkxm為所述解碼矩陣，m > k。優選地，所述傳感器節點採用所述高斯隨機矩陣對所述敏感信息進行如下式所述的線性編碼得到所述敏感向量ym =BAmxflSn ；其中， ym為所述敏感向量；3為伸縮因子，取值大於零；Amxn為所述高斯隨機矩陣，m>n；Sn為η個所述敏感信息。優選地，所述伸縮因子3等於1。優選地，所述傳感器節點對所述敏感向量及稀疏向量進行所述融合處理得到所述融合數據的步驟，包括所述傳感器節點將所述敏感向量與所述稀疏向量相加，得到所述融合數據。優選地，所述基站採用壓縮感知理論或者快速正交匹配跟蹤算法，利用所述解碼矩陣及觀測值重構出所述稀疏向量。優選地，所述基站對所述融合數據進行觀測，獲得k個觀測值；採用所述壓縮感知理論，利用所述解碼矩陣，在I1範式約束下根據由所述k個觀測值構成的觀測向量重構出所述稀疏向量。與現有技術相此，本發明提供的技術方案以較低能量消耗的方式實現了無線傳感器網絡對敏感信息的編碼和隱藏通信，符合傳感器節點處理能力和能量供應能力均較為有限的特點，延長了傳感器節點的使用壽命，提高了整個無線傳感器網絡的整體生存時間。


圖1為本發明實施例的系統架構示意圖；圖2為本發明實施例敏感信息的傳輸方法的流程示意圖。
具體實施例方式以下結合附圖及實施例來詳細說明本發明的實施方式，藉此對本發明如何應用技術手段來解決技術問題，並達到相應技術效果的實現過程能充分理解並據以實施。通信中的信息隱藏(Information Hiding)技術是一個能夠保障數據隱秘性的方案，它將敏感信息通過一定的嵌入算法隱藏到普通數據當中，使得惡意第三方難以覺察到敏感信息的存在，從而實現了一定的隱秘性。但目前的信息隱藏嵌入算法應用在無線傳感器網絡中時，安全性上的強度還不夠，往往還需要在無線傳感器一側藉助於加密技術對敏感信息加密之後再進行嵌入和傳輸，因此不能簡單地用於傳感器網絡之中。壓縮感知(Compressive Sensing，也稱為壓縮傳感)技術能夠以較少的測量信號精確重構被測量的信號(該信號必須是稀疏的或在某個變換域中為稀疏形式)，如果不知道編碼階段使用的編碼矩陣，那麼即便惡意第三方獲取了壓縮感知編碼後的數據也不能恢復出原始數據。
本發明的技術方案中，傳感器節點無需執行運算量大的加密操作，從而在實現敏感信息隱秘傳輸的同時，節點的生存時間也得以大大提高。擁有較高計算能力的基站負責利用壓縮感知等技術，獲得無線傳感器節點採集到的敏感信息以及常規信息。實施例一、無線傳感器網絡中敏感信息的傳輸方法圖1為本實施例的系統架構示意圖，圖2為本實施例的傳輸方法的流程示意圖。如圖1所示，無線傳感器網絡中的傳感器節點(圖中示出第一節點Ni、第二節點 N2和第三節點N3)為配備了多傳感模塊的嵌入式節點，基站為具有較高處理能力、資源充足的設備。各傳感器節點通過無線方式和基站進行通信。在部署網絡時，基站和每個傳感器節點分別共享互不相同的隨機密鑰K(各傳感器節點之間所配置的密鑰K互不相同且相互之間互不知曉，但基站同時擁有各傳感器節點所配置的密鑰K)，各自存儲在掉電不會丟失的存儲區中。圖2所示的本實施例，是以第一節點m來說明本發明方法的技術方案的。在第一節點m這個傳感器節點中，預先根據隨機密鑰K生成高斯隨機矩陣AmxnOiI > η)並存儲，基站也預先根據對應於第一節點W的隨機密鑰K生成高斯隨機矩陣Amxn並存儲，並根據如下所示的表達式(1)計算得到解碼矩陣Hkxm (m> k)並存儲HkxmXAmxn = O式(1)如圖2所示，本實施例主要包括如下步驟步驟S210，傳感器節點(第一節點m)進行數據採集，將採集獲得的敏感信息和常規信息保存在本地緩存區；步驟S220，傳感器節點根據如下所示的表達式(2)，採用本地所存儲的高斯隨機矩陣Amxn對緩存的η個敏感信息Sn進行線性編碼，得到長度為m的敏感向量ym h =S^nxfA式(2)其中，3為伸縮因子，較佳的取值範圍為(0，1]，本實施例取值為1 ；當然其取值大於1也是可行的；步驟S230，傳感器節點對本地緩存區存儲的常規信息進行補零的稀疏化處理操作，得到長度為m的稀疏向量em;步驟S240，傳感器節點對該敏感向量ym及稀疏向量em進行融合處理，得到融合數據乙後，將融合數據fm通過無線網絡發送給基站；本步驟中，典型地，根據如下表達式(3)獲得上述融合數據fm fffl = yffl+effl式(3) 當然，其他實施例中也可以將敏感向量ym和稀疏向量em分別乘以一個加權係數之後再進行相加得到融合數據fm ；本實施例中根據敏感向量ym和稀疏向量em得到融合數據fm的計算過程僅涉及加法運算，也儘可能地降低了節點的能量消耗；步驟S250，基站收到傳感器節點(第一節點Ni)發送的融合數據fm後，對融合數據fm進行觀測，獲得k個觀測值；步驟S260，基站利用解碼矩陣以及由融合數據fm的該k個觀測值構成的觀測向量 y' k來精確重構出稀疏向量em;步驟S270，基站利用重構出的稀疏向量em從接收到的融合數據fm中解析出敏感向量ym ；步驟S280，基站利用本地存儲的高斯隨機矩陣Amxn對所解析出的敏感向量ym進行解碼，獲得η個敏感信息Sn。本實施例中 ，上述伸縮因子a使得線性編碼後獲得的敏感向量對載體(稀疏向量) 的影響儘可能的小，從而進一步降低被發現的可能。在實際應用時，其具體的取值可以根據具體的應用而定。傳感器節點在緩存區所存儲的敏感信息到達數量η時，即採用上述表達式(2)進行線性編碼。線性編碼的運算複雜度低，僅涉及到乘法和加法運算，有效降低了傳感器節點的能量消耗，從而也延長了整個無線傳感器網絡的壽命。本實施例中，基站採用壓縮感知理論，利用解碼矩陣Hkxm以及由觀測獲得的k個觀測值構成的一觀測向量y' k，在I1範式約束下根據如下所示的表達式(4)來精確重構出稀疏向量em ；y' ffl = HkXfflfffl式(4)本實施例中，由於fm = ym+em，而；^ = SAmxnSn ,因此
yk = HkJm = HkxJdAmxnSn +ej，進一步地，可得yk = SHkxm χ AmwSn + Hkxmem = 3χOkxn xSn + Hkxmem = Hkxmem ；因此，基站根據上述表達式(4)，可以精確重構出稀疏向量em。在其他實施例中，基站也可以採用快速正交匹配跟蹤算法，利用解碼矩陣HkxmW 融合數據fm的觀測值中獲取稀疏向量em。本實施例中，第一節點m利用兩個傳感單元採集敏感信息及常規信息，其中一個傳感單元採集敏感信息，另一個傳感單元採集常規信息。當傳感器節點存在兩個以上的傳感單元時，可以預先選定或根據具體情況選定其中一個採集常規信息。採集到的常規信息及敏感信息先進行緩存，當緩存區滿時，從中提取數量為η的敏感信息s，構成Sn的列向量再進行線性編碼。在本實施例的一個實際應用中，傳感器節點及基站所存儲的高斯隨機矩陣Amxn，m =2η。並且，傳感器節點在對常規信息進行補零的稀疏化處理時，稀疏向量em中一半的數據為空，一半數據為常規信息，此時稀疏向量em的稀疏度為50%。在其他的實際應用中，稀疏向量em的稀疏度可以靈活調整，但稀疏度不高於n/m。由於隨機密鑰K僅存儲在傳感器節點和基站，並且網絡中各傳感器節點所使用的隨機密鑰互不相同，因此在不擁有隨機密鑰K的情況下，第三方即便獲得隱藏在常規信息中的敏感信息，也不能從傳感器節點上傳給基站的數據中恢復出敏感信息，從而保障了無線傳感器網絡中傳輸敏感信息的機密性。本發明方法中，傳感器節點和基站也可以僅存儲隨機密鑰K，在進行敏感信息的傳輸過程中，實時生成相應的高斯隨機矩陣(基站還實時生成相應的解碼矩陣)，也是可行的。上述實施例中，在傳感器節點的存儲區預先計算並存儲高斯隨機矩陣Amxn，後續在進行線性編碼時可直接使用。高斯隨機矩陣Amxn只需計算一次，甚至可以在出廠時預先配置在傳感器節點中，因此對傳感器節點的生存時間不會造成什麼影響。這種處理方式對於計算能力受限但存儲資源較多的傳感器節點尤為適用。同樣地，基站側也預先生成並存儲高斯隨機矩陣Amxn以及與高斯隨機矩陣Amxn相對應的解碼矩陣HkXm。傳感器節點預先生成並存儲高斯隨機矩陣，以及基站預先生成並存儲高斯隨機矩陣及相應的解碼矩陣，可以提高數據傳輸效率。本發明提出的技術方案 在資源受限的節點一側，只需執行簡單的乘法和加法操作，運算量大部分體現在資源不受限(或者相對而言資源較豐富)的基站中，在實現了敏感信息的隱藏傳輸的同時，可以顯著延長傳感器節點以及無線傳感器網絡的生存時間，具有較好的應用價值。雖然本發明所揭露的實施方式如上，但所述內容只是為了便於理解本發明而採用的實施方式，並非用以限定本發明。在不脫離本發明所揭露的精神及範圍的前提下，可在實施的形式上及細節上作任何的修飾與變化，但本發明的專利保護範圍，仍須以所附的權利要求書所界定的範圍為準。
權利要求
1.一種無線傳感器網絡中敏感信息的傳輸方法，所述無線傳感器網絡中包括基站和傳感器節點，其特徵在於所述基站與傳感器節點配置相同的隨機密鑰，所述基站利用所述隨機密鑰生成高斯隨機矩陣，根據所述高斯隨機矩陣生成相應的解碼矩陣；所述傳感器節點利用所述隨機密鑰生成所述高斯隨機矩陣； 該方法包括如下步驟所述傳感器節點採集獲得敏感信息和常規信息，採用所述高斯隨機矩陣對所述敏感信息進行線性編碼得到敏感向量，對所述常規信息進行補零的稀疏化處理得到稀疏向量，對所述敏感向量及稀疏向量進行融合處理得到融合數據發送給所述基站；所述基站對所述融合數據進行觀測獲得觀測值，利用所述解碼矩陣及所述觀測值重構出所述稀疏向量，根據重構出的所述稀疏向量從所述融合數據中解析出所述敏感向量，並利用所述高斯隨機矩陣對解析出的所述敏感向量進行解碼，獲得所述敏感信息。
2.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述基站根據所述高斯隨機矩陣生成所述解碼矩陣的步驟，包括所述基站根據所述高斯隨機矩陣，利用如下表達式生成所述解碼矩陣 HkxmXAmxn = O ；其中，Amxn為所述高斯隨機矩陣，m>n； Hkxm為所述解碼矩陣，m>k。
3.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述傳感器節點採用所述高斯隨機矩陣對所述敏感信息進行如下式所述的線性編碼得到所述敏感向量ym = ^AnxriSn ；其中，所述敏感向量； 3為伸縮因子，取值大於零； Amxn為所述高斯隨機矩陣，m>n； Sn為η個所述敏感信息。
4.根據權利要求3所述的方法，其特徵在於 所述伸縮因子3等於1。
5.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述傳感器節點對所述敏感向量及稀疏向量進行所述融合處理得到所述融合數據的步驟，包括所述傳感器節點將所述敏感向量與所述稀疏向量相加，得到所述融合數據。
6.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於所述基站採用壓縮感知理論或者快速正交匹配跟蹤算法，利用所述解碼矩陣及觀測值重構出所述稀疏向量。
7.根據權利要求6所述的方法，其特徵在於所述基站對所述融合數據進行觀測，獲得k個觀測值；採用所述壓縮感知理論，利用所述解碼矩陣，在I1範式約束下根據由所述k個觀測值構成的觀測向量重構出所述稀疏向量。
全文摘要
本發明公開了一種無線傳感器網絡中敏感信息的傳輸方法，克服現有技術中傳輸敏感信息時節點能量消耗過快的缺陷，該方法中，傳感器節點採用高斯隨機矩陣對敏感信息進行線性編碼得到敏感向量，對常規信息進行補零的稀疏化處理得到稀疏向量，對敏感向量及稀疏向量進行融合得到融合數據發送給基站；基站對融合數據進行觀測獲得觀測值，利用解碼矩陣及觀測值重構稀疏向量，根據重構出的稀疏向量從融合數據中解析出敏感向量，利用高斯隨機矩陣對解析出的敏感向量進行解碼，獲得敏感信息。本發明以較低能量消耗的方式實現了無線傳感器網絡對敏感信息的編碼和隱藏通信，延長了傳感器節點的使用壽命，提高了整個無線傳感器網絡的整體生存時間。
文檔編號H04W12/02GK102176777SQ201010609690
公開日2011年9月7日 申請日期2010年12月29日 優先權日2010年12月29日
發明者宣利峰, 熊繼平, 黃濤 申請人:浙江師範大學