面向物联网的隐私数据安全问题研究

随着社会的发展,物联网已成为社会发展的重要新兴产业,在各个领域中广泛应用。物联网是基于互联网技术产生的,在物联网的运行过程中势必会产生大量数据,这些数据都是客户的隐私,切实保护好客户隐私是物联网进一步发展的首要条件。在面向物联网的隐私数据安全问题时,相关技术人员一定要清楚威胁物联网隐私数据安全的主要途径,加大安全防护力度,保护人们的隐私。文章从信息获取、信息传输以及信息处理3个途径,对隐私数据安全问题进行探讨,并提出一些加大隐私安全防护的举措。     

关于物联网信息安全与隐私保护的研究

互联网的不断发展,极大地推动了物联网的诞生,这被誉为世界信息产业的第三次浪潮。它对人们的日常生活以及生产模式都产生了较大的影响,并且也造成了一定的安全隐患,这是物联网行业目前需要尽快解决的关键问题。     

物联网隐私信息的保护策略

随着社会的快速发展,物联网逐渐建立起了专有的体系结构,但是就目前情况而言,物联网中的很多隐私信息多多少少存在安全威胁,这使得物联网的隐私保护出现了一系列的问题。本文主要通过分析物联网体系中感知层和处理层所面临的隐私安全问题,对现有的与物联网技术相关的隐私保护进行了系统的阐述,并且提出相应的信息保护策略,以此使得物联网隐私信息得到更好的保护。     

基于信息中心网络和分布式账本架构的物联网系统设计

本文分析信息中心网络和分布式账本的技术特点,结合两者的优势,提出了以接入节点作为信息中心网络和分布式账本共同节点构建物联网系统的设计思想,阐述了这种新型物联网架构下数据结构、数据传输的方案,为后续的深入研究提供方向性指引。     

弹性分布式参数估计算法研究进展

基于自适应网络的分布式参数估计近年来受到了日益广泛的关注。现有的分布式参数估计算法尽管在无攻击的安全网络中表现良好,但在遭受如虚假数据注入（false data injection,FDI）攻击的对抗网络中,由攻击者注入的虚假数据（也称恶意数据）会随着节点间的通信和协作在网络中扩散,导致算法估计性能的恶化。若算法不能从攻击中快速恢复估计性能（即算法对攻击不具有弹性）,则可能导致严重的后果。为此,简要介绍了弹性分布式参数估计算法所解决的基本问题及基本算法原理;从FDI攻击检测和弹性参数估计策略2个方面,系统地总结了近年来弹性分布式参数估计算法的研究进展,并分析了其在遭受FDI攻击的对抗网络中的性能;最后,探讨了现有弹性分布式参数估计算法的发展趋势和未来潜在的研究方向。     

基于区块链的物联网隐私保护访问控制技术探析

随着时代的不断发展,现阶段的区块链技术与物联网访问控制的相互结合,就真正解决了单点故障问题,并且也能够满足去中心化的访问控制,最终成为物联网访问控制的研究趋势.因此,基于区块链的物联网影视保护访问控制技术分析,其本身就具有重要的现实意义.     

面向社交网络的隐私保护方案

针对社交网络的隐私安全问题,提出了一种新的社交网络隐私保护方案。首先设计了带陷门的属性加密算法,由属性权威机构与数据属主协同完成用户私钥的生成与分发,有效降低了数据属主的密钥管理代价。然后,通过令牌树机制控制用户对属性陷门的获取,实现了高效的属性撤销。安全性分析表明,该方案能够避免社交网络服务提供商与系统内部非授权用户的合谋攻击,且不泄漏用户的任何属性信息。实验结果证实,该方案在计算代价、存储代价等方面比现有方案更有优越性。     

网络健康社区的用户隐私问题研究

Web 2.0时代信息更加开放,但是却隐藏着网络信息隐私泄露的风险。文章分析了网络健康社区的用户隐私内容和用户隐私泄露的方式,最终提出一种综合的用户隐私保护方案,从法律、技术、个人隐私保护意识3方面着手加强用户隐私保护。     

基于耦合非局部全变差的图像着色算法

基于局部算子的全变差(TV)模型在对纹理图像着色时,会出现颜色扩散不均匀,着色范围区域较小等问题。为了解决上述问题,该文提出基于非局部算子的耦合全变差图像着色模型,结合交替方向乘子法(ADMM),设计出相应的数值求解算法,并给出该算法的收敛性结果。该模型充分利用像素邻域亮度之间的相似性进行颜色扩散,能有效避免仅利用亮度边缘信息进行局部扩散导致颜色扩散不均匀的问题。数值实验结果表明,该模型在快速着色的同时,能有效解决颜色在纹理等细节处扩散不均匀的问题。     

低轨卫星星座物联网业务量建模

随着物联网(IoT)规模的不断发展,其业务需求呈现出多样化、全球化的趋势。针对地面物联网无法覆盖全球的缺点,卫星物联网尤其是低轨卫星星座(LEOSC)物联网可以有效地为地面物联网提供覆盖性能上的补充和延伸。由于低轨卫星星座物联网系统广覆盖、高动态的特点,其业务量统计特性需要考虑到环境因素造成的影响,这导致其业务量分布与...     

面向物联网数据特征的信息中心网络缓存方案

将信息中心网络(ICN)应用到物联网(IoT)架构(ICN-IoT),可以有效地解决数据分发问题,提高数据的传输效率.但在ICN-IoT中,现有的缓存研究主要是在内容流行度或新鲜度等单一维度上实现缓存配置,无法适应海量和多态的物联网数据特征,导致缓存效率低.针对上述问题,该文首先分析了物联网数据特征,将数据分为周期性数...     

基于变量节点更新的交替方向乘子法 LDPC惩罚译码算法

基于交替方向乘子法(ADMM)的改进惩罚函数LDPC译码算法能够提升译码性能,但其所需优化参数过多且性能提升有限。针对该问题,将该算法与其它带有惩罚函数的译码算法比较后发现,两者的不同之处仅在于译码算法中变量节点的更新规则不同。因此,该文通过构造一种新的变量节点的更新方法去减少优化参数数目并提升译码性能。实验仿真表明,相较于原有算法,该文所提算法有效减少了所需优化的参数数目,此外,所提算法的平均迭代次数更少且能实现约0.1 dB的性能提升。     

可重构智能表面辅助的毫米波信道估计算法

针对可重构智能表面(RIS)辅助的毫米波通信中信道状态信息难以获取问题,该文给RIS的部分器件配备射频链,以分开估计基站(BS)/用户(UE)到RIS之间的信道。根据该结构,提出一种低复杂度的信道估计算法。该算法首先采用解耦原子范数最小化(ANM)方法将信道的离开角和到达角的2维角度估计问题转化为两个1维的角度估计的半正定规划(SDP)问题;其次,利用交替方向乘子算法(ADMM)对该SDP问题进行求解,采用动量梯度下降法对信道矩阵参数进行更新以避免矩阵求逆运算,并通过对迭代步长和信道矩阵参数的联合优化以获得更加精准的信道估计值;最后利用信号的2维角度和信道矩阵参数得到路径增益估计。仿真结果表明,该算法达到了优良的信道估计性能,且在确保信道估计性能的系统参数设置下,该算法的复杂度较低。     

基于凸松弛的图像选择性分割模型的快速算法

针对基于测地距离的图像选择性分割模型非凸的缺陷,该文结合凸松弛方法,提出凸松弛的选择性分割模型,并通过证明,给出凸松弛模型的解与原模型解之间的关系。然后,应用交替方向乘子法(ADMM),设计凸松弛模型的数值求解算法,并给出了该算法的收敛性。数值实验结果表明：该文所提算法的收敛速度不仅大大优于求解原模型的加性算子分裂算法,而且分割结果也更精确。     

基于限定域-蜂群的光纤物联网节点定位算法研究

为了实现物联网光纤感知层中待测节点的快速精确定位,提出了基于限定域-蜂群的节点定位算法,建立了针对光纤传感网络数据特点的节点定位模型,采用矩形限定域简化约束条件,从而提高定位精度。实验结果显示,当参考节点数大于3时,对定位平均误差的影响基本不变;当种群数取18时,定位平均误差趋于稳定,3种算法的平均定位精度分别是2.3 m、3.1 m和3.4 m;而达到定位精度需要的迭代次数分别是12次、15次和41次。由此可见,本算法在稳定性、定位精度及收敛速度方面均具有更好的定位性能,其在大范围物联网光纤感知层节点定位领域具有一定的实际应用价值。     

物联网终端自动识别方法

针对物联网终端设备类型复杂、数量繁多,传统的识别方法难以对终端进行精准识别的问题,提出了一种新的终端自动识别方法.该方法利用ZMap工具在网络中进行扫描,对扫描出的主机发送"get"请求以获取终端的登录页面,并根据超文本标记语言源代码、超文本传输协议中响应头字段和导航栏信息构建终端特征数据库,并利用长短期记忆(Long...     

稳健型双层叠组LASSO逆合成孔径雷达高分辨成像算法

经典的逆合成孔径雷达(ISAR)稀疏成像算法一般通过求解范数约束的最小化问题获取稀疏恢复结果,e1但此类算法在恢复过程中很容易将某些散射强度较低的分辨单元当作背景噪声一并消除,从而导致目标部分弱散射结构特征丢失.针对这一问题,该文提出一种基于稳健型双层叠组LASSO回归模型的交替方向多乘子算法(RTGL-ADMM).该...     

物联网中带有隐私保护的鲁棒联邦学习研究

联邦学习允许数据不出本地的情况下实现数据价值的有效流动,被认为是物联网(IoT)场景下兼顾数据共享与隐私保护的有效方法。然而,联邦学习系统易受拜占庭攻击和推理攻击的影响,导致系统的鲁棒性和数据的隐私性受损。物联网设备的数据异构性和资源瓶颈,也为带有隐私保护的鲁棒聚合算法设计带来巨大挑战。该文提出面向异构物联网的带有数据重采样的鲁棒聚合方法Re-Sim,通过测量方向相似性和标准化更新幅度实现模型的鲁棒聚合,并采用数据重采样技术增强数据异构环境下模型的鲁棒性。同时构建轻量安全聚合协议(LSA),在保证数据隐私性的同时兼顾模型鲁棒性、准确性和计算开销,并从理论上对协议的隐私性进行了分析。仿真结果表明,该方案能在数据异构情况下有效抵抗拜占庭攻击和推理攻击,与基线方法相比,该文所提方案精度提高1%～3%,同时减轻客户端侧计算开销79%。