物聯網混沌關聯大數據多通道跨層安全傳輸方法

摘 要：物聯網涉及大量的設備和傳感器，數據在傳輸過程中易受大數據動態更新頻率影響，增加了網絡受攻擊的可能性。因此，需要設計一種全新的物聯網混沌關聯大數據多通道跨層安全傳輸方法。根據密鑰分發節點對物聯網混沌關聯大數據進行分析，選取混沌關聯大數據多通道跨層安全傳輸組件，設計了物聯網混沌關聯大數據多通道跨層安全算法，從而實現了大數據多通道跨層安全傳輸。實驗結果表明，設計的物聯網混沌關聯大數據多通道跨層安全傳輸方法的傳輸效果較好，傳輸受攻擊的次數較少，具有較好的可靠性和較廣泛的應用價值，可以為提高物聯網數據傳輸綜合性能做出一定的貢獻。

關鍵詞：物聯網；混沌關聯；大數據；多通道；跨層安全傳輸；數據報文

中圖分類號：TP309.7 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2024）06-00-03

0 引 言

物聯網[1]是一種用于連接各種物理設備和物體，使它們能夠通過互聯網進行通信和交互的技術，在農業、工業等領域得到了廣泛的應用[2-3]。物聯網主要包括三層體系結構，第一層屬于感知層，其主要通過多樣化終端設備采集外界信息，獲取各類數據[4]，通過多種通信方法實現全面感知；第二層屬于網絡層，其主要將感知層獲取的數據傳輸至應用層；第三層屬于應用層[5]，其主要根據客戶對傳輸服務的請求提供相關傳輸路徑，保證數據傳輸質量。物聯網與互聯網存在一定差距，物聯網包含了海量的數據與節點[6]，且其容量需求呈斷崖式增長，可擴展性較強。不僅如此，物聯網可以通過海量節點完成無線分布式通信要求，為用戶提供相應服務。受物聯網內部高等級攻擊影響，其安全傳輸的難度較高，因此，需要設計一種有效的物聯網混沌關聯大數據多通道跨層安全傳輸方法。

相關研究人員針對物聯網的數據傳輸特點設計了2種常規的物聯網混沌關聯大數據多通道跨層安全傳輸方法。第一種是基于加密算法的大數據多通道跨層安全傳輸方法[7]，其主要根據數據加解密密鑰流程進行安全驗證，實現大數據多通道跨層安全傳輸；第二種是考慮物聯網技術的大數據多通道跨層安全傳輸方法[8]，其生成了加解密模塊，可完成數據多通道跨層安全傳輸。但上述兩種大數據多通道跨層安全傳輸方法主要使用EMS（Energy Management Systems， EMS）能量管理中心獲取數據傳輸交互參數，易受大數據動態更新頻率影響，導致傳輸受攻擊次數較多。

因此，文中設計了一種全新的物聯網混沌關聯大數據多通道跨層安全傳輸方法。通過對物聯網混沌關聯大數據的分析，選取跨層安全傳輸組件。

1 設計物聯網大數據安全傳輸方法

1.1 物聯網混沌關聯大數據分析方法

物聯網混沌關聯大數據在跨層傳輸過程中存在多個傳輸節點，這些節點可能受隨機部署關系影響，遭受攻擊者攻

擊[9]。因此，需要對物聯網混沌關聯大數據進行分析，并計算攻擊者與被攻擊者的能耗關系，提高數據多通道跨層傳輸的安全性。為避免攻擊者通過時間相關性溯源，可以生成一個隨機虛擬信息，為跨層數據賦予相似代號，提高數據跨層傳播的混淆性[10]，使其難以進行數據流攻擊。此時將原始數據用特定的編號表示，調整攻擊內容相關性，接收上游節點傳輸的跨層信息，此時可以將傳輸編碼進行線性組合，形成跨層傳播數據線性集合Pi，如下所示：

（1）

式中：pi1， pi2， ...， pin代表全局編碼向量。根據隨機編碼理論，可以對不同的源節點進行獨立處理，并使用高斯消除法

解碼。

攻擊者在攻擊過程中會不斷獲取源節點位置，注入攻擊指令，降低數據跨層傳輸性能。為了俘獲攻擊節點密鑰，可以生成隱私保護機制，進行數據流分析與監聽，此時根據節點的相關性發送抵制攻擊者的信號，進行數據包編碼匹配。針對一個跨層安全傳輸節點，在部署前需要預先加載，抽取對應的公鑰，形成公鑰密鑰環，從而完成消息轉發，此時的密鑰概率Pv如式（2）所示：

（2）

式中：kp代表隨機抽取的公鑰；Kv代表接收到附有攻擊指令的數據包。在大數據多通道跨層傳輸過程中，其密鑰序號不發生改變，因此，可以利用混沌關聯原則進行數據包回溯，避免攻擊指令對密鑰序號造成影響。獲取物聯網混沌關聯大數據分析結果pe如式（3）所示：

（3）

式中：DK代表對稱信息數據包；ke代表輕量級逐跳加密系數；KE代表輕量級逐跳解密系數。當不同的節點獲取攻擊明文后，可以隨即驗證數據包類型，調整密鑰分配的獨立關系。

1.2 選取跨層安全傳輸組件

安全傳輸組件主要通過數據報文、密鑰等對傳輸安全性進行分析，從而提出合理的安全傳輸方案。因此，文中首先設計了安全傳輸組件的數據報文。數據報文可以將數據看成一個整體，進行數據發送處理。文中設計的安全傳輸組件的數據報文格式如圖1所示。

由圖1可知，消息長度指需要發送的報文數據長度；消息類型指數據傳輸加密標識；密鑰標識指從傳輸中心獲取的密鑰；接收端信息用來標記接收的跨層數據；序列號用來標記數據包，避免出現多重攻擊。安全傳輸組件的發送端可以為上層傳輸通道提供接口，進行API數據封裝，此時該接口滿足數據通信關系，通過生成一個整體的關聯大數據多通道跨層安全傳輸流程，降低傳輸的錯誤發生率，提高網絡的抗攻擊能力。

1.3 設計物聯網多通道跨層安全算法

為解決物聯網混沌關聯大數據在多通道跨層安全傳輸過程中存在的傳輸參數問題，基于選取的跨層安全傳輸組件，進一步設計了跨層安全算法。物聯網中的設備和傳感器產生的大量數據包含豐富的信息，通過對大數據進行混沌關聯分析，可以及時發現網絡的異常現象，從而提高數據的安全性。因此，文中的設計方法將數據分析結果帶入其中，并根據各層的數據接收關系進行了節點解碼處理，優化了目前的節點傳輸安全協議，此時可以計算數據傳輸轉換概率Q，如式（4）所示：

（4）

式中：Wi+1代表來自接收節點的響應狀態權重；pc代表節點傳輸時隙。已知某個節點開始進行傳輸，其存在一定的傳輸風險，因此可以計算其傳輸攻擊概率QR，如式（5）所示：

（5）

式中：τ代表節點在某個時隙的傳輸概率。根據節點的攻擊傳輸概率及時隙關系，可以選擇傳輸窗口數量進行狀態轉換，此時可以得到有效的物聯網混沌關聯大數據多通道跨層安全算法rp，如式（6）所示：

（6）

根據上述設計的大數據多通道跨層安全傳輸算法，可以調整節點的條件概率，根據單點路由協議關系選擇傳輸窗口，降低數據的傳輸碰撞概率，提高數據的傳輸安全性。

2 實驗與分析

為驗證設計的物聯網混沌關聯大數據多通道跨層安全傳輸方法的傳輸效果，文中配置了基礎實驗平臺，將其與文獻[7]、文獻[8]兩種物聯網混沌關聯大數據多通道跨層安全傳輸方法對比，進行了實驗。

2.1 實驗準備

根據物聯網混沌關聯大數據多通道跨層安全傳輸實驗要求，選取Windows XP作為實驗平臺，設置了服務器、密鑰管理中心，使其符合大數據多通道跨層傳輸要求，部署的實驗組件如圖2所示。

在實驗開始前，需要預先處理數據表，啟動實驗客戶端。若服務器端出現異常，需要重復建立連接請求，截取實驗明文，通過WinDump工具處理，針對現存的實驗協議進行分析。待實驗組件全部連接后，即可接通Sniffer Pro進行安全傳輸實驗。

2.2 實驗結果與討論

結合上述實驗概況及準備，可以進行大數據多通道跨層安全傳輸實驗，記錄3種方法在不同傳輸環境下的傳輸受攻擊次數，實驗結果見表1所列。

由表1可知，本文設計的物聯網混沌關聯大數據多通道跨層安全傳輸方法在不同傳輸時長下的受攻擊次數較少；文獻[7]中基于加密算法的大數據多通道跨層安全傳輸方法以及文獻[8]中考慮物聯網技術的大數據多通道跨層安全傳輸方法在不同傳輸時長下的受攻擊次數較多。上述實驗結果證明，文中設計的物聯網混沌關聯大數據多通道跨層安全傳輸方法的傳輸效果較好。

3 結 語

在信息化技術發展時代，物聯網發揮著巨大的作用，與此同時，其內部信息交換規模逐漸增大，涉及的傳輸數據越來越多，數據來源復雜，極易出現數據傳輸安全事故，造成用戶隱私泄露，不利于物聯網后續的發展。為解決上述問題，文中設計了一種全新的物聯網混沌關聯大數據多通道跨層安全傳輸方法。實驗結果表明，設計的物聯網混沌關聯大數據多通道跨層安全傳輸方法的傳輸受攻擊次數較少，證明設計的跨層安全傳輸方法的傳輸效果較好，為提高物聯網數據傳輸安全性作出了一定貢獻。

參考文獻

[1]郭紹光，安濤，徐志駿，等.中國SKA區域中心跨洲際高速數據傳輸進展及展望[J].中國科學：物理學 力學 天文學，2023，53（2）：6-20.

[2]李全勝，朱宏基，梁潤身.“北斗一號”衛星系統數據傳輸的應用展望—以甘肅省莊浪縣山洪監測預警為例[J].農業科技與信息，2022，39（19）：125-128.

[3]匡銀虎，張虹波.基于物聯網的多無人機協作能耗控制算法仿真[J].計算機仿真，2023，40（2）：454-458.

[4]周光輝，敬帥，梁偉.基于圖著色理論的多飛艇多載荷協同對地觀測和數據傳輸調度模型與算法[J].系統工程理論與實踐，2021，41（9）：2338-2354.

[5]王汝佳，顧亞升.燃料電池汽車動力系統測試及優化—評《燃料電池汽車動力系統分布式測試數據傳輸研究》[J].電池，2021，51（4）：434-435.

[6]云仲倫.中國醫療大數據應用技術國家工程研究中心聯合多家機構發布《中國醫院醫療物聯感知網技術白皮書》報告[J].科技中國，2023，28（6）：101.

[7]程玉濤，李寧，李海波.基于加密算法的電力物聯網電能質量數據安全傳輸方法[J].自動化技術與應用，2022，41（7）：87-90.

[8]程亞維.基于物聯網技術的小程序數據安全傳輸方法[J].電子技術與軟件工程，2021，28（11）：243-244.

[9]彭木根，蔣逸軒，曹儐，等.區塊鏈賦能泛在可信物聯網：架構、技術與挑戰[J].重慶郵電大學學報（自然科學版），2023，35（3）：391-404.

[10]王帥，郝培生，張喜梁，等.物聯網與大數據背景下礦山安全生產應急救援信息系統建設研究[J].中小企業管理與科技，2023，32（10）：122-124.

作者簡介：李亞紅（1979—），女，陜西渭南人，碩士研究生，副教授，研究方向為智能數據處理。