(中国科学院计算技术研究所 北京 100190) (中国科学院大学 北京 100049) (xuzhiwei2001@ict.ac.cn)
出版日期: 2018-07-01基金资助:国家自然科学基金项目(61402446,61572474,61672500);国家重点研发计划项目(2016YFE0121500);内蒙古自治区自然科学基金项目(2017MS(LH)0601)Efficient Detection of False Data Fusion in IoT
Xu Zhiwei, Zhang Yujun(Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190) (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049)
Online: 2018-07-01摘要/Abstract
摘要： 数据融合(data fusion)是物联网数据传输和处理的关键步骤之一，在传输过程中提前汇总和处理中间数据，仅将逐层融合的结果发送到应用层，有效降低了中间节点的功耗和负载.然而，在这一过程中，各节点没有保存被融合数据，因此，无法发现和定位针对数据融合结果的数据伪造或篡改攻击.为了杜绝这一安全隐患，提出一种高效的物联网数据融合安全检验机制，通过对数据融合过程建模，发现并刻画被输入数据和融合结果之间的联系，并利用这一模型发现异常的数据融合结果，杜绝恶意数据融合，优化物联网传输安全.首先，在节点/网络的输入端和输出端分别进行数据收集，构建了基于被融合数据的特征压缩摘要机制，提升了数据收集效率并优化了节点资源消耗；其次，提出了基于概率图概率模型的数据融合模型，描述被融合数据和融合结果的时空域关系，并基于这一模型高效检测异常数据融合结果.实验结果表明：所提出的方法能够高效、准确地发现恶意数据融合操作，优化物联网传输安全.
参考文献
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