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      嵌入式異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)密文數(shù)據(jù)動態(tài)捕獲方法

      2021-11-17 07:09:32聶增麗暢君元
      計算機(jī)仿真 2021年2期
      關(guān)鍵詞:密文表達(dá)式異構(gòu)

      李 波,聶增麗,暢君元

      (1. 重慶工程學(xué)院,重慶 400056;2. 重慶郵電大學(xué),重慶 400065)

      1 引言

      隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展與普及應(yīng)用,數(shù)據(jù)外包服務(wù)憑借低廉的價格、按需購買等諸多優(yōu)勢,被越來越多的用戶所關(guān)注與依賴,這除了使人們的生活形式得到了大幅度的改善,也引發(fā)了諸如數(shù)據(jù)機(jī)密性、完整性以及可用性等一系列的安全問題。其中,個人或者團(tuán)隊在管理隱私或者敏感數(shù)據(jù)方面會大量應(yīng)用到物聯(lián)網(wǎng)[1],所以需要將數(shù)據(jù)安全性作為至關(guān)重要的考慮指標(biāo)。對數(shù)據(jù)實施加密是確保數(shù)據(jù)機(jī)密性的一種有效手段,但當(dāng)密文[2]數(shù)據(jù)產(chǎn)生過多時,就無法繼續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)源的集成,使數(shù)據(jù)丟失原本屬性。

      因此,為了實現(xiàn)異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)密文數(shù)據(jù)的集成增量與速率提升,本文提出一種嵌入式異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)密文數(shù)據(jù)動態(tài)捕獲方法。對數(shù)據(jù)時間信息實施尺度變換,獲取初始數(shù)據(jù)頻率信息,基于不同的初始數(shù)據(jù)獲得不同的小波系數(shù),采用小波變化對其進(jìn)行重構(gòu),隨后令物聯(lián)網(wǎng)簇數(shù)據(jù)分類滿足平方誤差和為最小值,利用映射函數(shù)轉(zhuǎn)換最小二乘支持向量機(jī),并選取松弛變量代替其中的對應(yīng)指標(biāo),實現(xiàn)帶約束極小值優(yōu)化問題的變換,通過拉格朗日乘函數(shù)的創(chuàng)建,提出對偶優(yōu)化問題,從而推導(dǎo)出其約束條件,采用核函數(shù)對最小二乘支持向量機(jī)的非線性回歸表達(dá)式進(jìn)行架構(gòu),完成異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合與冗余濾除,依據(jù)對稱加密算法與公鑰加密算法,對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密,通過達(dá)成明文數(shù)據(jù)的混合加密得到密文數(shù)據(jù),根據(jù)密文數(shù)據(jù)信號表達(dá)式,采用部分相干積累法強(qiáng)化數(shù)據(jù)信號能量,經(jīng)過歸一化處理對高斯白噪聲的分布情況進(jìn)行轉(zhuǎn)換,從而實現(xiàn)密文數(shù)據(jù)的動態(tài)捕獲。

      2 嵌入式異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)密文數(shù)據(jù)生成

      為了更好地實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)密文數(shù)據(jù)的動態(tài)捕獲,應(yīng)深入探析嵌入式異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)密文數(shù)據(jù)的形成過程。

      2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

      采用小波變換[3]對嵌入式異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)的初始數(shù)據(jù)進(jìn)行平移變換處理,尺度變換數(shù)據(jù)時間信息,獲取初始數(shù)據(jù)頻率信息。假設(shè)物聯(lián)網(wǎng)初始數(shù)據(jù)s(t)中存在噪聲e(t),兩者關(guān)系式如下所示

      s(t)=f(t)+δe(t)

      (1)

      式中,高質(zhì)量數(shù)據(jù)表示為f(t)。

      因為噪聲會干擾物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)傳輸,使可用數(shù)據(jù)被掩蓋,無法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,從而造成能耗與帶寬的浪費(fèi),所以,要先完成初始數(shù)據(jù)的過濾處理。假定小波變換函數(shù)ψ(t)為平方可積函數(shù),且符合下列不等式

      (2)

      采用下列積分方程式來表示小波變換

      (3)

      對于異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的小波變換去噪,通過變換初始數(shù)據(jù)獲得不同的小波系數(shù),依據(jù)閾值對噪聲系數(shù)進(jìn)行去除,通過小波變換重構(gòu)留存的小波系數(shù),實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的降噪處理。

      由于物聯(lián)網(wǎng)的簇[4]中傳感器距離較近,有很大可能性會出現(xiàn)對同一目標(biāo)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集的情況,引發(fā)嚴(yán)重的簇中數(shù)據(jù)時間與空間冗余,所以,通過K-means算法來冗余濾除與融合簇中所含數(shù)據(jù)。

      由物聯(lián)網(wǎng)簇中n個數(shù)據(jù)構(gòu)成的D={x1,x2,…,xn}樣本集合,如果令數(shù)據(jù)分類滿足平方誤差和為最小值,則得到類別集合C={C1,C2,…,Ck},其中,k為類別個數(shù),因此,利用下列公式對平方誤差和進(jìn)行界定

      (4)

      式中,第i個類別數(shù)據(jù)的平均矢量為μi,其界定公式如下所示

      (5)

      物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合通過最小二乘支持向量機(jī)[5]算法得以實現(xiàn),若{(xi,yi),i=1,2,…,n}數(shù)據(jù)集合中的xi為輸入,yi指代輸出,那么,采用映射函數(shù)φ(x)變換最小二乘支持向量機(jī),下式即為得到的數(shù)學(xué)表達(dá)式

      f(x)=wTφ(x)+b

      (6)

      式中,最小二乘支持向量機(jī)的權(quán)重矢量與偏置量分別為w、b。

      (7)

      優(yōu)化問題的約束條件如下所示

      yi-wTφ(x)+b=ei

      (8)

      式中,最小二乘支持向量機(jī)輸出偏差為ei,正則化因子為γ。

      利用拉格朗日[7]乘子αi對拉格朗日乘函數(shù)進(jìn)行創(chuàng)建,以簡化極小值優(yōu)化問題,使最小二乘支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)效率得到提升,得出下列所示的對偶優(yōu)化問題

      (9)

      推導(dǎo)出對偶優(yōu)化問題的約束條件,如下所示

      (10)

      由于嵌入式異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理存在非線性變化屬性,所以,采用核函數(shù)[8]對最小二乘支持向量機(jī)的非線性回歸表達(dá)式進(jìn)行架構(gòu),分別如下所示

      K(xi,xj)=φ(xi)Tφ(xj)

      (11)

      (12)

      式中K(xi,xj)的界定公式如下所示

      (13)

      其中,核寬度表示為σ。

      各簇頭均會融合自身簇中的數(shù)據(jù),因傳感器接收到較多異構(gòu)數(shù)據(jù),使異構(gòu)數(shù)據(jù)之間產(chǎn)生冗余,所以,在求取各簇頭數(shù)據(jù)的融合權(quán)重后,利用權(quán)重對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

      2.2 數(shù)據(jù)加密

      采用混合加密算法對預(yù)處理后的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密,生成嵌入式異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)密文數(shù)據(jù)?;旌霞用芩惴ㄖ袑ΨQ算法加密與解密的密鑰相同,各元素單元均由一個五元組集合所組成,通過下列表達(dá)式描述各元素單元

      CS={M,C,K,e,d}

      (14)

      式中,明文數(shù)據(jù)集合為M,且M={m};密文數(shù)據(jù)集合為C,且C={c};密鑰[9]集合為K,且K={k};指定的加密映射分別為e、d,e描述的是密鑰對明文數(shù)據(jù)實施加密生成密文數(shù)據(jù)的階段,d表示的則為密鑰對密文數(shù)據(jù)實施解密生成明文數(shù)據(jù)的階段。其中,密鑰k為加密與解密過程中的關(guān)鍵因素。

      混合加密算法中公鑰加密法的元素單元組成與五元組對應(yīng)功能均相同于對稱加密法,唯一不同的便是密鑰集合e。對稱加密法的密鑰具有獨(dú)一性,可以加密與解密,獲知對象只有用戶自己,而公鑰加密法的加密公鑰ek則能夠被所有用戶獲知,解密私鑰dk與加密公鑰ek之間僅有對應(yīng)關(guān)系。

      為了保證密文數(shù)據(jù)的安全性,分別利用對稱加密法與公鑰加密法,對明文數(shù)據(jù)實施混合加密,因為反向進(jìn)行加密操作就是解密過程,所以,密文數(shù)據(jù)的解密還需要使用算法生成的對應(yīng)私鑰才能得以實現(xiàn)。將兩種算法處理的密文進(jìn)行整合,得到最后的密文數(shù)據(jù)。

      3 密文數(shù)據(jù)動態(tài)捕獲方法設(shè)計

      3.1 快速傅里葉變換載波頻率估算方法

      采用下列表達(dá)式對異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)密文數(shù)據(jù)的接收信號進(jìn)行描述

      R(iTs)=AD(iTs-τ)C(iTs-τ)

      *cos[2π(f0+fd)iTs+φ0]+n(i)

      (15)

      式中,輸入信號多普勒頻移表示為fd,載波中心頻率為f0,信號幅度表示成A,測控數(shù)據(jù)與偽碼調(diào)制分別是D(*)與C(*),碼相位延遲表示為τ,初始載波相位為φ0,基于中頻帶寬的高斯噪聲是n。

      I(k)=0.5AD(k)R(ρ(k))Sa[πTΔfd(k)]

      (16)

      Q(k)=0.5AD(k)R(ρ(k))Sa[πTΔfd(k)]

      (17)

      Δfd(k)=fd(k)-d(k)

      (18)

      (19)

      (20)

      T=nTs

      (21)

      密文數(shù)據(jù)經(jīng)過轉(zhuǎn)換,應(yīng)滿足下列表達(dá)式

      A′=0.5AR(ρ(k))*Sa[πTΔfd(k)]

      (22)

      根據(jù)上列表達(dá)式,轉(zhuǎn)換I、Q兩路密文數(shù)據(jù)信號為下列表達(dá)式

      (23)

      (24)

      3.2 單點駐留時長與快速傅里葉點數(shù)選擇

      通過局部相干積累法,相關(guān)接收碼與本地偽碼,最后實施累計,以使捕獲方法的處理增益有所提升。雖然相干積累能夠強(qiáng)化密文數(shù)據(jù)信號能量,但是也會同時引發(fā)多普勒失諧,也就是會導(dǎo)致累計的相關(guān)值隨著載波頻率偏移量的變大而減小,而且頻譜分析累計值同樣會在一定程度上降低峰值。

      針對相干積累,依據(jù)積分累計時間的信號關(guān)系,積累信號能量,由于高斯噪聲在此期間并不存在相關(guān)性,所以,噪聲取值是0,無法進(jìn)行能量積累。因數(shù)據(jù)跳變將對能量積累產(chǎn)生影響,因此,采用非相干積累來進(jìn)行通信數(shù)據(jù)傳輸。非相干積累過程里,應(yīng)平方處理相干積分的I與Q兩路密文數(shù)據(jù)信號,從而完成線性計算。其中的平方運(yùn)算不僅增加了信號能量,也積累了噪聲能量,所以,平方損耗即為噪聲能量變大所產(chǎn)生的信噪比損耗。

      假設(shè)相干積累值為I(k)和Q(k),令A(yù)′與φ(k)分別滿足下列等式

      A′=0.5AR(ρ(k))Sa[πTΔfd(k)]

      (25)

      φ(k)=Δfd(k)kT+φ0

      (26)

      就能夠推導(dǎo)得出下列相干積累值I(k)和Q(k)對應(yīng)的表達(dá)式:

      (27)

      (28)

      歸一化處理所得密文數(shù)據(jù)信號,得出下列式(24)的改寫表達(dá)式

      (29)

      關(guān)于非相干積累,經(jīng)過變換的密文數(shù)據(jù)值表達(dá)式如下所示

      (30)

      式中,非相干積累次數(shù)表示為k。

      通過上述流程的完成,即可對密文數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)捕獲。

      4 仿真研究

      4.1 仿真環(huán)境

      仿真環(huán)境采用英特爾奔騰4.3GHz主頻處理器,運(yùn)行內(nèi)存為3GB,操作系統(tǒng)是centos2.6.18內(nèi)核Linux,控制芯片為英特爾82543型號,網(wǎng)卡的型號是Pro1000,網(wǎng)卡驅(qū)動程序是E1000型號。

      物聯(lián)網(wǎng)仿真拓?fù)淙鐖D1所示。

      圖1 物聯(lián)網(wǎng)拓?fù)涫疽鈭D

      圖1(a)中的兩網(wǎng)卡用交叉線進(jìn)行直連,一個是接收端,一個是發(fā)送端;圖1(b)是一種帶有鏡像性能的千兆交換機(jī),鏡像端口選取為捕獲密文數(shù)據(jù)包所用的端口,對剩余端口密文數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)聽,完成密文數(shù)據(jù)的捕獲實驗。

      4.2 密文數(shù)據(jù)接收流量性能分析

      為了驗證本文方法的精準(zhǔn)性與有效性,分別采用基于塊級的數(shù)據(jù)捕獲方法、倒排索引方法以及本文方法,對動態(tài)捕獲指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行獲取,整理得到下列接收流量統(tǒng)計表。

      表1 密文數(shù)據(jù)接收流量統(tǒng)計表(單位Mbps)

      當(dāng)密文數(shù)據(jù)規(guī)格為64 kB時,塊級方法的密文數(shù)據(jù)接收流量為298Mbps,倒排索引方法的密文數(shù)據(jù)接收流量為278Mbps,本文方法的密文數(shù)據(jù)接收流量為402Mbps。當(dāng)密文數(shù)據(jù)規(guī)格為1024kB時,塊級方法的密文數(shù)據(jù)接收流量為718Mbps,倒排索引方法的密文數(shù)據(jù)接收流量為701Mbps,本文方法的密文數(shù)據(jù)接收流量為827Mbps。綜合表中數(shù)據(jù)得出結(jié)論,本文方法的流量接收性能隨著密文數(shù)據(jù)的不斷增大而大幅度提升,且所接收的密文數(shù)據(jù)流量遠(yuǎn)高于塊級方法。

      4.3 密文數(shù)據(jù)接收速率性能分析

      表2為三種動態(tài)捕獲方法的接收速率指標(biāo)數(shù)據(jù)統(tǒng)計表。

      表2 密文數(shù)據(jù)接收速率統(tǒng)計表(單位pps)

      當(dāng)密文數(shù)據(jù)規(guī)格為64 kB時,塊級方法的密文數(shù)據(jù)接收速率為652095 pps,倒排索引方法的密文數(shù)據(jù)接收速率為632115 pps,本文方法的密文數(shù)據(jù)接收速率為674083 pps。

      通過表中數(shù)據(jù)可以看出,兩方法均與數(shù)據(jù)規(guī)格成反比關(guān)系,但相對比塊級方法的接收速率,本文方法的速率更快,具有顯著的優(yōu)越性。

      4.4 密文數(shù)據(jù)捕獲用時

      為了驗證不同方法對密文數(shù)據(jù)的捕獲效率,統(tǒng)計采用塊級方法、倒排索引方法以及本文方法的數(shù)據(jù)捕獲用時,得到結(jié)果如所示。

      圖2 不同方法下密文數(shù)據(jù)捕獲用時

      分析圖2可知,對于數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)來說,不同方法的捕獲用時不同。當(dāng)數(shù)據(jù)量為100 bit時,塊級方法的密文數(shù)據(jù)捕獲用時為5s,倒排索引方法的密文數(shù)據(jù)捕獲用時為5s,本文方法的密文數(shù)據(jù)捕獲用時為0.3s。當(dāng)數(shù)據(jù)量為900 bit時,塊級方法的密文數(shù)據(jù)捕獲用時為29s,倒排索引方法的密文數(shù)據(jù)捕獲用時為32s,本文方法的密文數(shù)據(jù)捕獲用時為3.5s,本文方法密文數(shù)據(jù)捕獲用時明顯低于其它兩種方法。綜合整體結(jié)果可知,本文方法的數(shù)據(jù)捕獲用時一直較低,具有較大優(yōu)勢。

      5 結(jié)論

      本文提出一種嵌入式異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)密文數(shù)據(jù)動態(tài)捕獲方法。通過實驗可以得出以下結(jié)論:

      1)當(dāng)密文數(shù)據(jù)規(guī)格為1024 kB時,本文方法的密文數(shù)據(jù)接收流量為827Mbps,說明本文方法的密文數(shù)據(jù)接收流量大。

      2)當(dāng)密文數(shù)據(jù)規(guī)格為64 kB時,本文方法的密文數(shù)據(jù)接收速率為674083 pps,說明本文方法的密文數(shù)據(jù)接收速率快。

      3)當(dāng)數(shù)據(jù)量為900 bit時,本文方法的密文數(shù)據(jù)捕獲用時僅為3.5s,密文數(shù)據(jù)捕獲效率較高。

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