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面向物聯(lián)網(wǎng)的多類型數(shù)據(jù)聚合隱私保護(hù)方案

2025-02-23 00:00:00余庚劉登志
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2025年4期
關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng)

摘 要:物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展,為日常生活帶來(lái)便利的同時(shí),也引發(fā)了隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)聚合技術(shù)在保護(hù)物聯(lián)網(wǎng)隱私方面至關(guān)重要,但現(xiàn)有方案通常僅支持單一類型的聚合,且大多依賴計(jì)算密集型的同態(tài)加密。針對(duì)上述問題,設(shè)計(jì)了一種面向物聯(lián)網(wǎng)的多類型數(shù)據(jù)聚合隱私保護(hù)方案。該方案支持多種聚合操作,通過(guò)消除對(duì)可信第三方的依賴,保障了數(shù)據(jù)的安全性,同時(shí)由于秘密分享的輕量化特點(diǎn),計(jì)算效率也得到了大幅提高。經(jīng)安全性驗(yàn)證和性能分析表明,所提出的方案可以高效完成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的聚合任務(wù),并更好地保護(hù)隱私。

關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng);數(shù)據(jù)聚合;安全多方計(jì)算;秘密分享;隱私保護(hù);計(jì)算開銷和通信開銷

中圖分類號(hào):TP309 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2095-1302(2025)04-00-03

0 引 言

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的深入研究和廣泛應(yīng)用,普通的傳感器和設(shè)備由于資源有限,需要將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行處理和分析[1]。大量的設(shè)備會(huì)對(duì)云服務(wù)器的處理和通信能力造成挑戰(zhàn)。一旦超出云服務(wù)器的處理極限,就可能導(dǎo)致物聯(lián)網(wǎng)連接變得不穩(wěn)定,從而影響使用體驗(yàn),甚至帶來(lái)安全隱患[2]。

目前已有許多關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中安全數(shù)據(jù)聚合方法的研究[3-4]。大部分安全數(shù)據(jù)聚合方法采用同態(tài)加密來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私,能夠在不解密的情況下對(duì)加密數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算并保持結(jié)果的一致性,但全同態(tài)加密的高計(jì)算開銷使其難以被廣泛應(yīng)用[5]。

因此,現(xiàn)有方法通常采用半同態(tài)加密,僅支持單一類型的聚合運(yùn)算[6]。隨著物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)變得愈發(fā)復(fù)雜,在保持低計(jì)算開銷的前提下如何支持多種類型的數(shù)據(jù)聚合逐漸成為亟待解決的問題[10-13]。

因此,本文提出了一個(gè)基于秘密分享安全多方計(jì)算的數(shù)據(jù)聚合方案,以保護(hù)物聯(lián)網(wǎng)的隱私。本文所提出的方案中,采用秘密分享保護(hù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)的隱私,該方法計(jì)算開銷低。同時(shí),使用基于秘密分享的安全多方計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)了不同類型的數(shù)據(jù)聚合操作。在數(shù)據(jù)聚合的過(guò)程中,只需預(yù)先生成秘密分享所需的必要參數(shù)即可,因此本文提出的聚合方案無(wú)需可信第三方的參與,從而進(jìn)一步保護(hù)了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)隱私。

1 問題描述

1.1 系統(tǒng)模型

系統(tǒng)模型如圖1所示,本方案有3類實(shí)體,分別為物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)(L)、邊緣服務(wù)器節(jié)點(diǎn)(E)、云服務(wù)器(CS)。

物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn):負(fù)責(zé)收集數(shù)據(jù)向邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)發(fā)送。通過(guò)每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)可以知道本區(qū)域內(nèi)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的位置。本文方案物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的部署方法參考文獻(xiàn)[7]。

邊緣服務(wù)器節(jié)點(diǎn):聚合負(fù)責(zé)區(qū)域內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù),檢驗(yàn)完成后向云服務(wù)器發(fā)送。

云服務(wù)器:云服務(wù)器收集邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)發(fā)送的聚合數(shù)據(jù)做進(jìn)一步聚合。

1.2 安全模型

在本文方案中,云服務(wù)器、邊緣計(jì)算服務(wù)器、物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)均表現(xiàn)為半置信狀態(tài)。在半置信安全模型下,云服務(wù)器、邊緣服務(wù)器和物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)均嚴(yán)格執(zhí)行協(xié)議的流程,但是會(huì)嘗試從協(xié)議執(zhí)行的過(guò)程中獲取其他物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的隱私數(shù)據(jù)。

2 基于秘密分享安全多方計(jì)算的多類型隱私保護(hù)數(shù)據(jù)聚合

假設(shè)共有s個(gè)邊緣計(jì)算服務(wù)器,將在其中一個(gè)邊緣服務(wù)器Ek管轄區(qū)域內(nèi)的各物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)記為L(zhǎng)i,Li收集的數(shù)據(jù)記為mi。

2.1 基于加法秘密分享的乘法運(yùn)算

首先,生成一組隨機(jī)的三元組(a, b, c),滿足c=a×b,其中a和b為隨機(jī)數(shù)。借助Li計(jì)算(x-a)i和(y-b)i,之后通過(guò)互相分享恢復(fù)x-a和y-b,再利用Li完成的計(jì)算。

2.2 和的聚合

和的聚合包含如下4個(gè)步驟:

(1)Li選擇隨機(jī)數(shù)ri,然后根據(jù)加法秘密分享的規(guī)則向區(qū)域內(nèi)Lj, j≠i分享選擇的隨機(jī)數(shù),并保留屬于自己的分享。

(2)當(dāng)分享完成后,通過(guò)Li計(jì)算收到分享份額的和,記為si。將Ri=ri-si作為數(shù)據(jù)的盲化因子,其中,。

(3)通過(guò)Li完成Di=mi+Ri的計(jì)算,并發(fā)送到邊緣服務(wù)器Ek。

(4)通過(guò)邊緣服務(wù)器Ek完成Mk=D1+ ... +Dn的計(jì)算,并將結(jié)果D發(fā)送給云服務(wù)器。云服務(wù)器收到s個(gè)邊緣服務(wù)器發(fā)送的結(jié)果{M1, ..., Ms},再計(jì)算。

2.3 積的聚合

Li選擇隨機(jī)數(shù)ri,按照乘法分享規(guī)則分享給Lj, j≠i,滿足ri=ri, 1× ... ×ri, n。然后,Li對(duì)收到的乘法分享份額進(jìn)行累乘,記為si。將作為盲化因子,,

通過(guò)Li完成Di=mi×Ri的計(jì)算,并發(fā)送到邊緣服務(wù)器Ek。通過(guò)Ek完成Mk=D1×...×Dn的計(jì)算,并發(fā)送到云服務(wù)器CS,CS接收s個(gè)邊緣計(jì)算服務(wù)器的結(jié)果,并完成的計(jì)算。

2.4 方差的聚合

物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)Li相互分享收集的數(shù)據(jù)mi,每個(gè)Li獲得n份分享,即獲得mj, i(j=1, ..., n)。然后,Li使用mj, i

(j=1, ..., n)協(xié)同完成基于加法秘密分享的乘法運(yùn)算,得到zj, i,其中zi, 1+ ... +zi, n=mi2。通過(guò)各Li完成,

的計(jì)算,其中V1+ ... +Vn=m1+ ... +mn。發(fā)送(Di, Vi)給邊緣服務(wù)器Ek,并完成,相關(guān)計(jì)算。假設(shè)本區(qū)域物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量為lk,則發(fā)送(Mk1, Mk2, lk)到云服務(wù)器CS。通過(guò)CS完成相關(guān)計(jì)算,得到最終方差的聚合。

3 安全性分析

本文提出的方案主要由加法、乘法和方差的聚合組成。因此,所提出的方案基于UC模型進(jìn)行安全性分析。做出如下安全假設(shè)[8]:

定義1:對(duì)于任何多項(xiàng)式時(shí)間敵手A,如果存在一個(gè)模擬器S,它可以構(gòu)建一個(gè)模擬世界。如果A視圖與現(xiàn)實(shí)世界視圖的計(jì)算性不可區(qū)分,那么該協(xié)議是安全的。

引理1:如果所有模塊可模擬,那個(gè)整個(gè)方案會(huì)有一個(gè)完備的模擬。

引理2:如果均勻隨機(jī)數(shù)r對(duì)敵手A未知,并且完全獨(dú)立于x,那么x×r也呈現(xiàn)出均勻隨機(jī)特性。

引理3:如果均勻隨機(jī)數(shù)r對(duì)敵手A未知,并且完全獨(dú)立于x,那么x±r也呈現(xiàn)出均勻隨機(jī)特性。

在上述引理的基礎(chǔ)上,本文將證明存在模擬器S,使模擬世界中敵手A的視圖在計(jì)算上與現(xiàn)實(shí)世界中的難以區(qū)分。在進(jìn)行UC模型的安全性證明過(guò)程中,各個(gè)方案證明的過(guò)程與方法類似。下面以和的聚合安全證明為例。

定理1:和的聚合表現(xiàn)為半置信安全狀態(tài)。

證明:(1)敵手A為物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)Li,A在和的聚合過(guò)程中的視圖為viewAπ={ri, j, si, Ri, Di}。ri, j由隨機(jī)數(shù)通過(guò)加法秘密分享得來(lái),本身呈現(xiàn)出均勻隨機(jī)特性;si為物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)收到的ri, j的和,根據(jù)引理3,也呈現(xiàn)出均勻隨機(jī)特性;Ri=ri-si,根據(jù)引理3,同樣呈現(xiàn)出均勻隨機(jī)特性;Di=mi+Ri,根據(jù)引理3和Ri的均勻隨機(jī)特性,Di也呈現(xiàn)出均勻隨機(jī)特性。因此,在敵手為物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的情況下,viewAπ可模擬。對(duì)于任意多項(xiàng)式敵手A來(lái)說(shuō),模擬視圖與現(xiàn)實(shí)世界視圖的計(jì)算性不可區(qū)分。

(2)敵手A為邊緣服務(wù)器Ek,A在和的聚合過(guò)程中的視圖為viewAπ={Di, Mk}。如上所述,Di呈現(xiàn)出均勻隨機(jī)特性;Mk=D1+ ... +Dn,根據(jù)引理3,Mk也呈現(xiàn)出均勻隨機(jī)特性。因此,在敵手為邊緣服務(wù)器的情況下,viewAπ可模擬。注意,任何小于等于n-1個(gè)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)共謀的情況下,都存在一個(gè)模擬器S。對(duì)敵手A來(lái)說(shuō),S視圖與現(xiàn)實(shí)世界視圖的計(jì)算性不可區(qū)分。

同理,積的聚合與方差的聚合也表現(xiàn)為半置信安全狀態(tài)。

4 性能分析

本文將從計(jì)算開銷和通信開銷兩個(gè)方面對(duì)以上方案進(jìn)行性能分析。實(shí)驗(yàn)環(huán)境如下:一臺(tái)Windows 10電腦;處理器為擁有2.8 GHz、16 GB內(nèi)存的i7-7700HQ。

本文提出了一種通過(guò)邊緣計(jì)算來(lái)輔助物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)聚合過(guò)程的方案。因此,該方案的總體時(shí)間開銷主要由一個(gè)區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)聚合的時(shí)間開銷所決定。同時(shí),方案可以實(shí)現(xiàn)和、積、方差等多種類型的數(shù)據(jù)聚合操作,且不同的數(shù)據(jù)聚合操作需要的時(shí)間開銷各不相同。在下面的性能分析中,假設(shè)每個(gè)區(qū)域都有20個(gè)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)。

各種聚合操作在不同物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量下所需的時(shí)間開銷如圖2所示。由于乘法耗時(shí)較長(zhǎng),所以兩種不同策略的秘密分享方法在進(jìn)行安全乘法聚合時(shí)所需的時(shí)間開銷最大,而僅需要計(jì)算加法的安全加法聚合方案所需的時(shí)間開銷最小。但是在100個(gè)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的情況下,本文所提出的方案完整乘法的聚合僅需25 ms。因此,該方案在實(shí)際情況下可以滿足實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的需要。

為了進(jìn)一步展示本文方案的高效性,改變了物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,將本文方案和文獻(xiàn)[9]方案在和的聚合時(shí)間開銷上進(jìn)行比較,如圖3所示。與文獻(xiàn)[9]的輕量級(jí)數(shù)據(jù)聚合方案相比,本文提出的方案在時(shí)間開銷上有著十分明顯的優(yōu)勢(shì)。文獻(xiàn)[9]方案采用paillier加密保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私,在進(jìn)行加密的過(guò)程中,需要進(jìn)行指數(shù)運(yùn)算;本文提出的方案采用加法秘密分享保護(hù)數(shù)據(jù)隱私,在進(jìn)行加法的聚合時(shí)只需要完成加法運(yùn)算,因此所需時(shí)間開銷更小。

不同物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量下的通信開銷對(duì)比如圖4所示。和的聚合與積的聚合有相同的通信過(guò)程和相同的通信輪數(shù),因此兩者的通信量基本一致;方差的聚合包含了計(jì)算均值聚合的過(guò)程,所以通信輪數(shù)最多,聚合過(guò)程的通信開銷最大[10]。

5 結(jié) 語(yǔ)

本文提出了一種基于秘密分享多方計(jì)算技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)聚合分析方案。該方案支持多種聚合操作,包括加法、乘法和方差。通過(guò)消除對(duì)可信第三方的依賴性,該方案在提高安全性的同時(shí),借助秘密分享的輕量化特點(diǎn),提升了計(jì)算效率。安全性分析表明,該方案能夠有效保護(hù)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和聚合結(jié)果的隱私,性能分析表明方案具有高效性[11-13]。

注:本文通訊作者為劉登志。

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