[发明专利]带有隐私保护的分布式压缩感知数据融合方法

说明书

技术领域

本发明涉及无线网络领域，尤其涉及无线传感器网络的隐私保护数据融合机制。

背景技术

无线传感器网络（WirelessSensingNetwork，WSN）是由部署在监测区域内大量传感器节点构成，通过无线通信方式形成的一种自组织网络。随着硬件和软件技术的发展，其应用范围已逐渐深入到人类生活的各个领域。然而，传感器节点在计算和存储能力、通信能力以及能量等方面均存在一定的局限性，这使得数据融合技术成为无线传感器网络的研究方向之一。

数据融合技术是指将多份观测数据或信息，在一定准则下加以关联、分析，以组合出更有效、更符合用户需求的数据的一种信息处理技术，能够有效地均衡并降低无线传感器网络的能量消耗，增强所收集数据的准确性，提高收集效率。压缩感知理论（CompressedSensing，CS）是一种新兴的数据融合技术，它通过对原始数据进行观测编码与重构译码，达到在保留原始数据的重要信息的同时降低数据维数的目的，其融合效果已得到大量验证。针对分布式网络特性，分布式压缩感知理论（DistributedCompressedSensing，DCS)提出了相应的联合稀疏模型（JointSparsityModels，JSMs），在信号群联合稀疏概念的基础上，充分挖掘信号内和信号间的相关结构，合理地表示多个相关联的数据，打破了分布式网络中的数据采样和传输融合的发展瓶颈。

无线传感器网络采用无线媒介传输数据，应用过程中面临严重的数据安全威胁，包括节点隐私信息泄露、信息完整性损坏等。此外，传感器网络中的节点随机分布于应用场景，相同子区域内节点的感知数据之间存在一定的空间、时间相关性，从而产生大量冗余数据，极大地加重了网络的信息处理负担。考虑到无线传感器网络的数据隐私保护需求以及数据之间的相关性，通过分析任务目标数据，隐私保护数据融合机制可对需保护的原始数据进行有效地信息隐藏，并在数据传输过程中进行有效地融合处理。高效的隐私保护数据融合方法可以大大降低节点隐私数据泄露的可能性，并适应无线传感器网络能量受限的特性。

目前传感器网络中的隐私保护数据融合技术主要包括扰动技术，切分重组技术，端到端加密技术，伪装数据添加技术。WenboHe,Xue Liu,HoangNguyen在“PDA:Privacy-preservingDataAggregationin WirelessSensorNetworks”【Proceedingsofthe26thIEEEInternational ConferenceonComputerCommunications(INFOCOM2007),Alaska,USA,2007】中利用数据扰动和多项式的可加性计算所需的融合值，并使得同区域内节点无法获得其它节点隐私数据。YangGeng,Wang An-Qi,ChenZheng-Yu在“Anenergy-savingprivacy-preservingdata aggregationalgorithm”【ChineseJournalofComputers,vol.34,no.5,pp.792–800,2011】中提出在传感节点处进行随机数据切分并分配随机时间片的方法，避免节点间数据碰撞并限制节点间共谋的数据范围，以保护数据隐私性并提高融合精度。StavrosPapadopoulos,Aggelos Kiayias,DimitrisPapadias在“Secureandefficientin-networkprocessing ofexactSUMqueries”【Proceedingsofthe27thInternational ConferenceonDataEngineering(ICDE2011),Hannover,Germany,2011】中构造了一种基于求和同态加密函数和共享秘密数据技术的端到端隐私保护数据融合方法，该方法可在加密数据上完成数据融合和完整性验证。GroatMM,HeWB,ForrestS在“KIPDA:k-indistinguishableprivacy-preservingdataaggregationinwireless sensornetworks”【Proceedingsofthe30thIEEEInternational ConferenceonComputerCommunications(INFOCOM2011),Shanghai,China,2011】中提出了一种非加密隐私保护融合策略，通过添加伪装数据实现隐私保护MAX/MIN非线性数据融合。