基于模糊逻辑的高效隐私保护机制研究

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在物联网中,通过网络编码的数据传输极易受到代内和代间污染攻击,这些攻击会破坏数据传输过程并增加能源的消耗。网络编码技术被引入物联网以保护数据的隐私,传感器数据被分成多代之后,任何一代中的多个数据包都由标识符签名。这种网络编码的数据包混合特性,内部或外部敌人可以将一些伪造或修改的数据包注入信息流,使其更容易受到污染攻击,物联网设备无法识别正确和可信的数据,进而导致被污染的数据也将广泛传播。为了减轻此类攻击,相关研究中采用了一些资源密集型隐私保护方案,通常以资源消耗为代价来减轻攻击的影响。因此,研究基于模糊逻辑的高效隐私保护具有非常重要的理论研究及应用价值,越来越多的学者在这一领域展开研究。本研究针对网络编码数据流的隐私保护与能量消耗的平衡问题,以Omnet++平台为基础,综合运用模糊逻辑、同态加密、可证明安全理论、纳什均衡等理论和方法提出了一种基于模糊逻辑的高效隐私保护方案,并对方案进行了理论分析实验验证。本文的主要内容包含以下三个方面:(1)为了抵御网络编码污染攻击,本研究提出了基于T-S模糊信任理论的新型隐私保护方案来减轻污染攻击,方案基于T-S模糊信任理论构建,网络编码数据流在由设计的重复博弈模型制定的最优集群中路由。应用T-S模糊模型来计算节点信任值,从而减轻主观因素对信任评估的影响。本方案可以同时抵御代内污染攻击以及代间污染攻击,最终削弱污染攻击传播路径的目的。(2)为了可以平衡数据安全与网络资源消耗,本研究设计了一个重复博弈模型来完善能量有效的隐私保护方案,构建了一个重复博弈模型来制定优化聚类方案,证明了所设计的重复博弈模型具有子博弈完美纳什均衡,可以在数据安全的条件下提高资源利用效率,达到平衡数据安全与网络资源消耗的目的,高效的信任簇制定方案(Effective Trust Cluster Formulation Scheme,ETCFS)也可以在伪装攻击下花费较短的时间来制定最佳簇。(3)本研究通过严格的数学推导证明了基于T-S模糊信任的高效隐私保护方案的正确性和安全性,并通过仿真验证了我们方案的性能优越性。方案的安全性依赖于离散对数的困难性。仿真结果表明,当数据包长度大于400且迭代次数为100时,所提出的隐私保护方案的运行时间小于1(s),剩余能量大于4(J)。因此,本文的方案比以前的研究具有更高的时间和能量效率。
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