物联网环境下基于多因素的用户隐私保护方案研究

来源 :南京信息工程大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zangye
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
近年来,随着云计算、大数据等相关技术的发展,物联网逐渐从概念走向现实,其应用领域由军用扩展到工业领域,并已逐步走入人们的日常生活。然而,目前大量基于单一因素的数据安全传输方案尚无法抵抗可能存在的众多安全威胁,用户隐私保护方面的欠缺严重阻碍其进一步推广与应用。具体来说,单一因素的隐私保护方案往往无法抵抗密钥盗取、设备丢失等类型攻击。因此,更多的影响因素需要被物联网隐私保护方案考虑其中。此外,由于终端设备的有限资源,如何在保证信息安全的情况下尽可能降低用户认证开销也值得进一步探索研究。有鉴于此,本文提出了一种基于多因素的用户隐私保护方案,综合考量物联网中密码、智能卡及生物模板等多个因素,以保障用户隐私信息安全不受非法侵犯。本文首先设计了一个适用于物联网环境的基于多因素的无证书签密协议,利用无证书加密免去密钥托管开销,并依靠签密在实体之间建立安全通信,注册实体之间仅需一次交互即可实现身份信息的确认和消息的加密传递,减少了协商和通信次数。值得注意的是,用户在使用智能设备远程操控系统时需提供生物密钥以验证身份合法性。相较于传统先签名后加密的协议,本文所提出的签密协议通信和计算开销更低。此外,车辆物联网等特殊的物联网环境中,终端设备长期处于移动状态,实体间需频繁身份认证。为此,本文提出了一种基于多因素的轻量级匿名身份认证协议。该协议中终端用户使用智能卡和生物密钥与距离最近的首个认证端节点完成认证后,可在该节点协助下与下一节点进行快捷身份认证,而无需重复最初的完整认证流程。考虑到实体的流动性和交互的即时性,该协议可以有效降低认证开销,提高实体间的认证效率。最后,本文从安全性和效率性能两方面对所提出的方案进行了分析,模拟实验和数值对比证明本方案具备可行性与实用性。
其他文献
学位
学位
学位
在大数据背景下,对海量数据的分类和聚类是机器学习中的重要步骤。然而,可用于训练的大数据拥有更丰富的数据特征,并且冗余的特征数据会大大增加计算的复杂度,在经典领域中,计算资源以及存储容量已经成为亟待解决的问题。量子的叠加特性和并行计算能力能够很好地解决这一问题。因此,在量子领域中寻找针对分类和聚类问题的可行且高效的算法,是一项很有理论价值和研究意义的工作。本文借助量子机器学习中非常重要的数据预处理算
随着云技术的不断发展,用户更加愿意将私有数据外包到云服务器。在此情况下,如何保证外包数据的安全和用户信息的隐私性成为了云平台中亟需解决的关键问题。访问控制方案根据用户属性限制用户权限,为外包数据的安全性提供了保障。然而,传统访问控制方案致力于防止敏感数据被恶意用户使用,忽略了对访问结构的灵活性和对用户属性的匿名性需求。一方面,访问控制方案对访问策略的精细度要求较高,使访问结构变得复杂,用户的计算和
数字图像修复是当今计算机视觉和计算机图形学中的研究热点,它是利用破损图像中的已知区域信息填充未知区域信息的一种技术,该项技术已经应用在文物保护、老照片修复、影视制作、摄影、网络数据传输等方面。由于数字图像修复的广泛应用,所以数字图像修复技术的研究具有重要的理论意义和实用价值。本文以Criminisi算法为基础,针对其不足,提出了在计算优先权时采用置信度项阈值分界,对数平滑的方式,利用Jaccard
学位
学位
学位
随着我国经济的高速增长与城市化进程的快速发展,大气污染成为目前中国面临的非常严峻的环境问题之一。城市大气污染物主要来自工厂和交通工具使用中化石燃料的燃烧,城市中的日常人类行为也会将大量污染颗粒排放到城市大气中。随着大气污染治理向纵深发展,以PM2.5为代表的复合型大气污染问题日益突出,对环境空气质量和人群健康均造成了严重影响。城市热岛是城市化进程中最突出的城市气候问题,城市热岛对局地气候和居民的生