具有隐私保护能力的两层传感器网络数据聚集算法是当前的研究热点。首先,介绍安全多方计算中的安全求和协议;然后在此协议基础上提出了一种基于两层传感器网络的隐私保护的能量高效数据聚集算法PPEEDA(Privacy-Preserving Energy-Effici...具有隐私保护能力的两层传感器网络数据聚集算法是当前的研究热点。首先,介绍安全多方计算中的安全求和协议;然后在此协议基础上提出了一种基于两层传感器网络的隐私保护的能量高效数据聚集算法PPEEDA(Privacy-Preserving Energy-Efficient Data Aggregation),PPEEDA在保证感知数据隐私的情况下实现感知数据聚集操作,Sink得到聚集结果。最后,通过理论分析和仿真实验结果表明,PPEEDA具有低通信量、低能耗、高安全性等特点。展开更多
传统范围查询方法主要针对一维数据,在感知节点上传的信息较多,导致能耗较高。提出一种基于压缩HMAC算法的两层无线传感器网络多维数据范围查询方法。使用AES对称加密算法生成数据密文及加密索引链,运用反向0-1编码和压缩HMAC算法生成...传统范围查询方法主要针对一维数据,在感知节点上传的信息较多,导致能耗较高。提出一种基于压缩HMAC算法的两层无线传感器网络多维数据范围查询方法。使用AES对称加密算法生成数据密文及加密索引链,运用反向0-1编码和压缩HMAC算法生成最值比较链,反向0-1编码不需额外进行数值化处理,压缩HMAC算法能够缩短HMAC编码长度,从而减少感知节点的发送数据,降低感知节点的能量消耗。在AliOS Things Developer Kit开发板和iTOP-4412核心板上对该方法进行实验,并从单个周期采集数据个数、感知节点数据位数和采集数据维数3个方面与CSRQ等方法进行能量消耗对比分析,结果表明,该方法能保持数据的完整性,且能量消耗更少。展开更多
文摘具有隐私保护能力的两层传感器网络数据聚集算法是当前的研究热点。首先,介绍安全多方计算中的安全求和协议;然后在此协议基础上提出了一种基于两层传感器网络的隐私保护的能量高效数据聚集算法PPEEDA(Privacy-Preserving Energy-Efficient Data Aggregation),PPEEDA在保证感知数据隐私的情况下实现感知数据聚集操作,Sink得到聚集结果。最后,通过理论分析和仿真实验结果表明,PPEEDA具有低通信量、低能耗、高安全性等特点。
文摘传统范围查询方法主要针对一维数据,在感知节点上传的信息较多,导致能耗较高。提出一种基于压缩HMAC算法的两层无线传感器网络多维数据范围查询方法。使用AES对称加密算法生成数据密文及加密索引链,运用反向0-1编码和压缩HMAC算法生成最值比较链,反向0-1编码不需额外进行数值化处理,压缩HMAC算法能够缩短HMAC编码长度,从而减少感知节点的发送数据,降低感知节点的能量消耗。在AliOS Things Developer Kit开发板和iTOP-4412核心板上对该方法进行实验,并从单个周期采集数据个数、感知节点数据位数和采集数据维数3个方面与CSRQ等方法进行能量消耗对比分析,结果表明,该方法能保持数据的完整性,且能量消耗更少。
