无线传感器网络安全数据处理研究

For wireless sensor networks (WSNs for short), data processing is one of its key operations. A new secure data processing scheme based on data hiding and digital watermarking is proposed for the WSNs deployed in unattended or hostile environment. According to the cluster structure and collaboration character of WSNs, data privacy preserving and data integrality protection of the data processing are under research, and then several methods are proposed to solve these problems: Data hiding technique by which the data for hiding sensory data can be cleared during the data processing process is proposed, and then the data privacy-preserving problem in linear data processing can be solved lightweight. Based on data hiding technique and anonymity technique, the data privacy-preserving problem in non-linear data processing can be solved lightweight. Chain watermarking technique is proposed to verify the integrality of the data during the non-linear data processing process. Besides, all these methods are enhanced to adapt to the compromised nodes, adding nodes and revoked nodes. Thus, finally, a secure data processing scheme which is lightweight on energy consumption, robust to compromised nodes and adapt to dynamic nodes is proposed. The proposed scheme will be evaluated by simulation and experiment also. This research can not only widespread the deployment of WSNs, but also can promote the development of the research for WSNs security.

数据处理是传感器网络中至关重要的一项操作。本项目以部署于不可信环境的传感器网络为研究背景，提出一种新的基于数据隐藏和数字水印技术的轻量的安全数据处理机制。依据传感器网络分簇特性，重点研究了数据处理中传感数据的隐私保护问题、数据的完整性认证问题及容忍节点失效问题，并提出了相关的技术方案和路线：提出可擦除数据隐藏技术，使得节点间无需额外信息交互即可分布式解决线性处理中数据的隐私保护问题；提出可擦除数据隐藏和匿名技术，解决非线性处理中数据的隐私保护问题；设计链式水印技术解决非线性处理中实现了隐私保护的数据的完整性鉴别问题。此外，针对节点俘获问题、节点动态增加和撤离问题，进一步研究这些方法的鲁棒性，最终形成数据处理中开销轻量、灵活性高、抗节点俘获能力强的安全方案。项目将采用仿真和实验相结合的方式对提出的算法和机制进行评价。该课题的研究，将有助于推动传感器网络的应用，促进传感器网络安全技术的发展。

数据处理是传感器网络中至关重要的一项操作。本项目以部署于不可信环境的传感器网络为研究背景，围绕数据处理中传感数据的隐私保护、完整性鉴别及容忍节点失效等安全问题展开了一系列研究。.在非线性数据处理中的安全保护研究方面，提出了不依赖于密码算法的传感原数据隐私保护机制，首次解决了压缩处理中的隐私保护问题，该机制同样适用于求和等线性处理及求最值等非线性处理，此外，与已有机制相比，对节点被俘获或失效等异常情况具有鲁棒性，且在提供更强隐私保护性的同时具有更低能耗；提出了基于水印技术的数据完整性鉴别机制，基于CRC 技术设计了水印生成方法，具有复杂度低，额外通信开销小且可容忍的被俘获节点数目多，虚假数据鉴别率高的特点。在线性数据处理中的安全保护研究方面，设计了具有协作擦除特性的数据隐藏载体，提出了通过簇内节点协作实现数据隐私保护和簇内线性处理值还原的分布式机制，具有安全性高能耗低的优势；在此基础上，提出了基于隐私保护基因的安全防护机制，与已有工作相比，优势在于可通过监听实现数据完整性鉴别，且兼容其他仅实现了数据完整性鉴别的机制；提出了一种基于加密域图像ROI划分的可逆信息隐藏算法，可与加密技术结合构建更为安全的系统。在数据查询中的安全防护研究方面，提出了基于数据隐藏与水印链的范围查询机制，理论分析和仿真试验表明，所提出机制具有更高安全性及更低能耗。在网络编码处理中的数据隐私保护方面，提出了基于同态加密函数的隐私保护机制，能更为有效的保障信息内容的隐私保护性，对抗流量分析攻击。在数据处理中的完整性保护方面，提出了基于多节点协作水印的虚假数据过滤机制，能有效避免因单个节点被俘获而泄露密钥的不足，理论分析和节点实验表明，所提出机制具有更高的安全性和更低的能耗。.本项目的研究不仅有助于推动传感器网络在智能家居等敏感应用场所的应用，同时也为传感器网络安全技术的发展、信息隐藏技术的发展提供了新的思路和方法，还对其他分布式系统的数据安全防护有着借鉴和促进意义。