基于區塊鏈與邊緣計算的物聯網數據訪問控制研究

摘要：在物聯網快速發展的背景下，設備數量急劇增加導致網絡請求日益頻繁。傳統的中央處理方式難以應對大規模設備所產出的海量數據，這引發了吞吐量問題和多樣化場景應用的挑戰。為了解決這一問題，文章提出基于區塊鏈與邊緣計算的物聯網數據訪問控制研究。該研究通過小波包分析處理振動信號，提取初級特征，再經過深度卷積神經網絡輸出故障深度特征信號，構建了輕量級區塊鏈，通過邊緣計算實現控制訪問。測試結果表明：該方法具有高穩定性和適應性，能確保物聯網模型在響應時間內對請求作出反饋。

關鍵詞：工作證明共識算法；哈希鏈接；輕量級區塊鏈；邊緣計算；權限裁決點；訪問信息屬性；擬合關系

中圖分類號：TP393文獻標志碼：A

0引言

由于物聯網環境是動態變化的，設備狀態、網絡狀況以及業務需求都可能隨時發生變化［1］。因此，數據訪問控制機制須要具備動態調整的能力，能夠根據實時情況靈活調整訪問策略，以滿足不同場景下的需求［2］。由于復雜的訪問控制機制可能會導致處理延遲增加，影響物聯網應用的性能［3］。因此，研究人員須要在保障安全性的前提下，盡可能地簡化訪問控制流程［4］，提高處理效率［5］。

在訪問控制的相關研究中，章俊［6］提出了一種基于零信任架構的屬性為基礎的訪問控制方法。該方法通過基于屬性的策略設置，靈活地定義了不同用戶或設備對數據的訪問權限，從而顯著提高了訪問控制的安全性和靈活性。這種基于屬性的訪問控制方法允許系統在動態環境中精細化地管理權限，適應復雜的物聯網應用場景。詹東陽等［7］提出了一種以多層次內核為基礎的訪問控制方法。該方法通過引入多層次內核結構，在不同層次上設置不同的訪問策略和安全機制，實現了對物聯網數據的分層訪問控制。這種多層次內核結構不僅能增強數據安全性，還能提供更加精細化的權限管理。然而，該方法在實際應用中也面臨一定的挑戰。由于其結構復雜，在處理大量并發請求時可能會增加物聯網系統的復雜性和資源開銷，導致性能瓶頸。此外，系統的部署和維護成本也相應提高，這對資源受限的物聯網設備而言是一個不小的負擔。

為了解決上述方法中存在的問題，本文提出基于區塊鏈與邊緣計算的物聯網數據訪問控制研究，并設置了對比測試環境，分析驗證了本文所設計訪問控制方法的應用性能。

1物聯網數據訪問控制方法設計

1.1面向物聯網的輕量級區塊鏈構建

對于物聯網環境而言，需要并行處理大量請求，對應的數據量十分龐大，因此在進行訪問控制過程中，本文設計了一種輕量級區塊鏈（Lightweight BlockChain，LBC），以解決這一挑戰。LBC作為專為邊緣物聯網架構設計的專用區塊鏈解決方案，旨在平衡其安全性和運行性能，提供高效的數據管理與訪問控制。與現有的區塊鏈技術類似，本文設計的LBC采用了由Node.js構建的傳統鏈式結構，通過優化的工作證明（Proof of Work，PoW）共識算法生成哈希鏈接的數據塊。通過優化的PoW算法，LBC不僅能夠提高共識過程的效率，還能降低計算資源的消耗，從而更適合資源受限的邊緣物聯網設備。

為了確保數據的完整性和真實性，本文設計的LBC使用SHA256哈希算法和橢圓曲線數字簽名算法（Elliptic Curve Digital Signature Algorithm，ECDSA）進行數據處理。其中，ECDSA采用了secp256k1曲線實現。這種組合利用SHA256提供強大的哈希計算功能，通過ECDSA確保數字簽名的安全性和有效性。SHA256哈希算法以其高效且安全的特點，能夠快速生成唯一且不可逆的哈希值，確保數據在傳輸和存儲過程中不會被篡改。而ECDSA使用secp256k1曲線實現，為每個數據塊生成唯一的數字簽名，進一步防止了數據偽造和未經授權的訪問。

在共識設計階段，傳統的POW算法通常是將前一區塊的哈希值、當前區塊的交易數據、時間戳以及一個隨機數（nNonce）組合起來，通過SHA256算法計算出一個對應的哈希值。具體實現方式可以表示為：

〈Xi，k，Yi，k〉=〈∏X^i，k，∏Y^i，k〉（1）

其中，X^i，k表示SHA256哈希算法對數據處理結果對應的共識參數，Y^i，k表示橢圓形曲線數字簽名算法對數據處理結果對應的共識參數。

1.2基于邊緣計算的物聯網數據訪問控制

基于上述分析，本文在對物聯網數據訪問進行控制時，為物聯網設備注冊點設置了新加入網絡設備信息登記的機制，具體包括屬性信息（設備屬性信息的維護）、合約信息（智能合約的管理與更新）。在此基礎上，所提方法通過邊緣計算的方式計算訪問的權限裁決點，并將其作為訪問控制權限決策任務的執行單元。首先，邊緣計算通過將數據處理和訪問控制下移到靠近數據源的邊緣節點，顯著降低了延遲時間并提高了響應速度。其次，邊緣計算減輕了中心服務器的負擔，節約了網絡帶寬，提高了系統的效率和可擴展性。再次，邊緣計算在本地處理和存儲數據，增強了數據隱私和安全性，提高了系統的可靠性和容錯性，即使在網絡中斷時也能保持部分功能。最后，通過本地化和個性化的數據處理，邊緣計算還能優化系統性能，降低運營成本。這些優勢使邊緣計算在現代物聯網應用中表現出色，能夠更好地滿足各種需求。其中，輕量級區塊鏈中權限裁決點的計算方式可以表示為：

p=∑λke-λk！（2）

其中，p表示計算得到的輕量級區塊鏈中權限裁決點，λ表示物聯網設備注冊點的網絡設備信息。

按照上述公式的計算結果，本文實施訪問控制的基準為訪問的屬性信息。結合1.1節面向物聯網的輕量級區塊鏈設計結果可知，訪問的關鍵屬性信息被安全地存儲在區塊鏈上。因此，對于訪問的控制就轉化為區塊鏈對于訪問信息屬性的判斷，具體可以表示為：

M→Enc（sig〈Xi，k，Yi，k〉）（3）

其中，M表示訪問的屬性信息，Enc表示驗證函數，sig表示屬性擬合認證。其中，式（3）的執行單元為邊緣計算得到的輕量級區塊鏈中權限裁決點。若訪問的屬性信息與存儲在區塊鏈上的信息能夠擬合，則通過訪問，否則拒絕訪問。

基于上述流程，本文實現了對物聯網數據訪問的控制。

2測試與分析

2.1測試準備

在對本文設計的訪問控制方法應用性能進行分析時，本文構建了物聯網模型。物聯網模型主要分為感知層、網絡層以及應用層3層結構。

（1）感知層主要由傳感器節點組成，負責采集環境中的物理信息，包括溫度傳感器、濕度傳感器和光照傳感器，利用ZigBee無線通信模塊實現與網絡層之間的信息交互。

（2）網絡層主要由網關組成，負責數據的傳輸和通信。其中ZigBee網關搭載的通信協議為ZigBee，采用自適應路由算法，在網狀網絡的拓撲結構下，其傳輸速率可以達到250 kbps。

（3）應用層主要由數據處理中心組成，負責數據的存儲、分析和處理。其中，服務器搭載了關系型數據庫，對應的存儲容量為10.0 TB級別，對應指令的響應時間在100.0 ms以內，同時通過應用程序接口建立交互關系。

2.2測試方案設計

以構建的測試物聯網模型為基礎，在進行測試的過程中，本文設計自變量為并行訪問數量，具體分別為100～800，遞增梯度為100，并分別進行持續時間為30.0 s的訪問測試。當物聯網模型達到穩態時，統計對應的吞吐量參數以評價訪問控制方法的性能。

在具體的測試過程中，為了能夠更加客觀地對設計訪問控制方法的應用效果作出評價，分別設置章俊［6］提出的以屬性為基礎的訪問控制方法以及詹東陽等［7］提出的以多層次內核為基礎的訪問控制方法，作為測試的對照組。通過對比不同方法在相同測試環境下的應用效果，本文對其控制性能作出分析與評價。

2.3測試結果與分析

本文對比了3種不同的訪問控制方法在處理并行訪問請求時的性能表現。在屬性訪問控制方法中，如章俊［6］所述，盡管系統的整體吞吐量隨著并行訪問數量的增加而逐漸提升，但是其增幅范圍相對較小，為28～36 Bit/s，這表明在高并發場景下可能會面臨處理瓶頸，從而引起響應延遲。這意味著在資源受限或高負載情況下，該方法的效率可能會受到影響。詹東陽等［7］中提出的基于多層次內核的訪問控制方法，在并行請求數量較少時表現良好，但是一旦并行請求超過500個，吞吐量增幅會有顯著下降。這一現象揭示了該方法在極端負載條件下可能存在的性能局限性，使得其可能不適用于需要處理大量請求的高容量系統。相比之下，本文設計的訪問控制方法顯示了更為出色的性能和穩定性。無論并行訪問的數量如何增加，吞吐量的增幅都能穩定維持在40 Bit/s以上。這一結果說明該方法擁有更優的資源管理和調度能力，能夠有效地分配處理資源來應對大規模的訪問請求。因此，該方法具備高穩定性和適應性，不僅在應對突發流量或處理密集型任務時確保了及時和連貫的響應，還適用于需求日益嚴格的現代網絡環境。

3結語

綜上所述，在進行數據訪問控制時，滿足實際請求適應性方面的要求是物聯網應用效率的根本目標。物聯網設備通常會產生大量的實時數據，這些數據需要被快速且準確地處理。因此，數據訪問控制機制必須能夠在短時間內響應并處理這些請求，確保數據的實時可用性。本文提出的基于區塊鏈與邊緣計算的物聯網數據訪問控制研究能夠結合實際訪問請求狀態，實現對訪問的適應性控制。本文方法能夠為實際的物聯網管理和應用提供參考。

參考文獻

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［5］李嘉豪，李冬梅，張曉梅.基于區塊鏈的輕量級物聯網醫療數據訪問控制方案［J］.重慶郵電大學學報（自然科學版），2024（1）：98-105.

［6］章俊.零信任架構下基于屬性的訪問控制在遠程急救中的應用［J］.通信技術，2023（2）：250-254.

［7］詹東陽，俞兆豐，葉麟，等.面向物聯網設備安全的多層次內核訪問控制方法［J］.信息安全學報，2022（6）：116-125.

（編輯王雪芬編輯）

Research on data access control of Internet of Things based on blockchain and edge computing

JIANG" Yao

（Department of Computer Engineering，Shangqiu University， Shangqiu 476000， China）

Abstract： Against the backdrop of the rapid development of the Internet of Things（IoT），the rapid increase in the number of devices has led to increasingly frequent network requests. The traditional central processing method is difficult to cope with the massive data generated by large-scale devices，which leads to throughput issues and challenges in dealing with diverse application scenarios. In order to solve this problem， the research on data access control of Internet of Things based on blockchain and edge computing is proposed. The vibration signal is processed through wavelet packet analysis， the primary features are extracted， and the fault depth feature signal is output through the deep convolution neural network. A lightweight blockchain is constructed， and the control access is achieved through the edge computing. The test results indicate that it has high stability and adaptability， ensuring that the IoT model can provide feedback on requests within the response time.

Key words： work proof consensus algorithm; Hash link; lightweight blockchain; edge computing; permission ruling point; access information attributes; fitting relationship