【摘要】：無線傳感網絡是一代新型的傳感器網絡,由若干廉價節(jié)點組成,負責采集和處理數據。無線傳感網絡可以大量感知信息(如地震數據、聲音數據、溫度、濕度等)進行分布式處理,提高感知數據的精確性。無線傳感器網絡深入我們生活的每個環(huán)節(jié)、滲透社會的每個角落,有利于幫助人類提高認識物理世界的深度、廣度、精確性、及時性,加強和密切人類與物理世界的聯系,大力提高人類對物理環(huán)境的遠端監(jiān)視和控制能力,所以無線傳感器網絡有著非常廣闊的應用前景。隨著無線傳感網絡的快速發(fā)展,它的安全問題受到了廣泛的關注,本文對無線傳感網絡中的數據聚合隱私保護方案進行了研究。根據目前關于無線傳感網絡的研究,數據聚合隱私保護的方案主要有基于數據擾動的隱私保護、基于安全多方計算的隱私保護、基于同態(tài)加密的隱私保護、基于多項式回歸的隱私保護。本文重點基于多項式回歸的隱私保護和基于同態(tài)加密的隱私保護方法提出新方案。本文的主要貢獻有:第一,本文提出PRDA+協議。首先,節(jié)點將n個傳感數據通過最小二乘法擬合成多項式函數,并將多項式函數的系數代替原始節(jié)點數據上傳至聚合器端,大大降低了通信量。其次,我們的方案中,節(jié)點與基站會預先部署私密密鑰,隨機數生成器通過私密密鑰為種子生成隨機數進行加密,較好地保護了數據的隱私性。最后,我們通過二元數據之間的關聯性將解密后的聚合數據進行對比,實現了數據的完整性保護。第二,我們提出了可進行驗證的加權平均聚合方案(VAAS),針對用戶信息重要程度各不相同,我們利用權重的概念,為每個傳感器節(jié)點設置相對應的權重。信息傳輸過程中,如果單純采用加密來保證數據的隱私性,實際上還存在缺陷,假如發(fā)送方在發(fā)送某個信息后突然反悔,聲明這個信息不是其發(fā)送的,進行抵賴,雖然數據傳輸過程中是保密的,但無法證明這個信息的發(fā)送方身份,這樣不利于通信的管理。針對這個問題,我們采用的是ElGamal數字簽名對傳感器節(jié)點進行身份驗證。在聚合器進行聚合運算之前,需要先對節(jié)點的數字簽名進行驗證。簽名驗證算法使方案具有抵抗數據篡改和數據抵賴、追查錯誤數據來源的能力。
[Abstract]:Wireless sensor network (WSN) is a new generation sensor network, which is composed of several cheap nodes and is responsible for collecting and processing data. Wireless sensor networks (WSNs) can process a large number of sensing information (such as seismic data, sound data, temperature, humidity, etc.) to improve the accuracy of sensing data. Wireless sensor networks penetrate every link of our life and penetrate into every corner of society. It is helpful to help human beings improve their understanding of the physical world in depth, breadth, accuracy, timeliness, and strengthen and close the connection between human beings and the physical world. Wireless sensor networks (WSNs) have a wide range of applications due to the improvement of the remote monitoring and control ability of human beings to the physical environment. With the rapid development of wireless sensor networks, its security issues have received extensive attention. In this paper, the privacy protection scheme of data aggregation in wireless sensor networks is studied. According to the current research on wireless sensor networks, data aggregation privacy protection schemes mainly include privacy protection based on data disturbance, privacy protection based on secure multi-party computing, privacy protection based on homomorphic encryption, Privacy protection based on polynomial regression. This paper focuses on privacy protection based on polynomial regression and privacy protection based on homomorphic encryption. The main contributions of this paper are as follows: first, the PRDA protocol is proposed in this paper. Firstly, n sensor data are fitted into polynomial function by least square method, and the coefficients of polynomial function are uploaded to the aggregator terminal instead of the original node data, which greatly reduces the traffic. Secondly, in our scheme, nodes and base stations will pre-deploy private key, and random number generator can generate random number to encrypt by seed of private key, which can protect the privacy of data better. Finally, through the correlation between binary data, we compare the decrypted aggregate data and realize the integrity protection of the data. Second, we propose a verifiable weighted average aggregation scheme, (VAAS), which is different in the importance of user information. We use the concept of weights to set the corresponding weights for each sensor node. In the process of information transmission, if only encryption is used to ensure the privacy of the data, in fact there is still a defect. If the sender suddenly reverses after sending a certain information and declares that the information is not sent by it, it is repudiated. Although the data transmission process is confidential, but the identity of the sender of this information can not be proved, which is not conducive to the management of communications. In order to solve this problem, we use ElGamal digital signature to authenticate the sensor node. Before aggregating the aggregator, the digital signature of the node needs to be verified. Signature verification algorithm has the ability to resist data tampering and data repudiation, and to trace the wrong data sources.
【學位授予單位】：浙江工商大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP212.9;TN929.5

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