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雾增强物联网中的隐私保护研究

雾增强物联网中的隐私保护研究

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作者：黄奥然北方工业大学

学位级别：硕士

随着物联网技术(Internet of Things,Io T)和第五代移动通信技术(5th Generation Mobile Networks,5G)的飞速发展,物联网架构中接入的设备变得越来越多。采用传统云服务器会造成通信时延增加和计算资源竞争等问题。雾计算作为一种新兴... 详细信息

随着物联网技术(Internet of Things,Io T)和第五代移动通信技术(5th Generation Mobile Networks,5G)的飞速发展,物联网架构中接入的设备变得越来越多。采用传统云服务器会造成通信时延增加和计算资源竞争等问题。雾计算作为一种新兴的计算范式,将雾节点分布式部署在靠近物联网设备的位置以构建雾增强物联网架构,可有效减少通信传输的时间成本并增加设备的计算资源。但由于引入雾节点的不可信任性,在雾节点中处理数据面临着泄露的风险。考虑到雾增强物联网绝大部分的应用场景都需要多用户多设备之间的相互协作,如智慧城市、智慧医疗、智能电网、智慧交通等。因此在其架构中,对接入用户和设备的隐私保护方面进行研究是需要关注的重点。本文中主要关注三方面问题:如何实现隐私保护的协同共享、如何实现保隐私的地理范围查询以及如何实现任务和地理位置的隐私保护计算卸载。论文的主要工作描述如下:1)在雾增强物联网场景下提出了一种隐私保护的共享经济协议,用于解决协作共享模式下成本公平分担的问题。共享过程分为成本公平分担与数据传输两阶段。采用Paillier密码系统,用户在无交流条件下,使用用户请求的粗粒度聚合实现隐私保护的成本公平分担。在不窥探用户请求计划表的条件下,存储在设备中的数据能够安全且准确的传输至发出请求的用户。最后对提出的隐私保护协议进行详细的安全分析和仿真实验,结果表明所提出的协议是可行的。2)针对雾增强物联网场景中常需要对指定地理范围内接入设备数量进行查询的需求,本文提出了一种高效且非连续的地理范围查询方案。方案采用SHE加密方案以及Gopser映射曲线技术,实现了隐私保护的地理范围查询。提出了一种合并缩减的编码方法,对查询范围码元进行优化,实现了高效且非连续的范围查询。进行了严格的安全分析和仿真实验,结果表明方案在计算成本和通信开销方面有明显优势。3)为保障任务卸载时的任务和地理位置隐私,本文提出了一种保地理位置和任务隐私的卸载算法(Task and Geography Privacy-preserving Offloading Algorithm,TGPOA)。通过对任务进行分类并选择卸载的雾节点位置,计算位置隐私熵和任务隐私熵。利用约束马尔可夫决策(constrained Markov Decision Process,CMDP)过程确保足够的隐私水平,同时最大程度的利用雾节点资源并最小化卸载的时间成本。仿真测试对比了三种不同的卸载方案,结果表明,无论任务量和缓存命中率如何变化,所提出的TGPOA在资源利用率、时间成本和隐私熵三方面具有显著优势。

关键词：雾增强物联网隐私保护共享协作地理范围查询计算卸载隐私熵

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