胡濤　李嶠　周宇

【摘 要】針對數(shù)據(jù)融合過程的隱私保護應用需求，基于信源編碼理論將數(shù)據(jù)模值編碼與數(shù)據(jù)融合的過程相結(jié)合，設(shè)計了一種具有隱私保護能力的融合方法。該方法根據(jù)信源編碼思想，從數(shù)據(jù)編碼的角度實現(xiàn)深層次數(shù)據(jù)融合。理論分析和實驗結(jié)果表明，該算法能夠在較低開銷的前提下實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合隱私保護。

【關(guān)鍵詞】無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；數(shù)據(jù)融合；隱私保護；信源編碼

0 引言

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)融合過程的隱私保護技術(shù)按照其實現(xiàn)數(shù)據(jù)隱藏的原理，主要可以分為兩大類：即通過數(shù)據(jù)形式變換實現(xiàn)隱私保護和和通過加密技術(shù)實現(xiàn)的隱私保護。為了實現(xiàn)精確感知的需求和對單個節(jié)點失效的魯棒性，WSN往往需要進行密集部署，這使得感知數(shù)據(jù)間存在豐富的空間相關(guān)性和冗余性。由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能耗主要集中在數(shù)據(jù)傳輸上且與數(shù)據(jù)發(fā)送量成正比，所以這些冗余信息將會造成巨大的能量浪費。分布式信源編碼為消除這種相關(guān)性提供了很好的思路，它可以使得各相關(guān)信源在不用相互通信的情況下進行獨立編碼，并獲得與相互通信同樣的數(shù)據(jù)壓縮性能，目前在WSN領(lǐng)域中得到了廣泛的研究。由于分布式信源編碼的特征，該技術(shù)可以很好的和數(shù)據(jù)融合結(jié)合起來，從數(shù)據(jù)編碼的角度實現(xiàn)深層次數(shù)據(jù)融合。

1 理論基礎(chǔ)與研究現(xiàn)狀

1973年提出的Slepian-Wolf理論是分布式信源編碼的理論基礎(chǔ)，本文首先對該理論進行簡要介紹，然后對基于該理論的模值編碼進行闡述，為本文所提的基于信源編碼的隱私保護方法提供理論依據(jù)。

根據(jù)Slepian-Wolf編碼理論，對兩個互相關(guān)的信號源X，Y進行編碼，如果X和Y知道彼此的互相關(guān)信息，那么X就可以在不需要事先知道Y的情況下獲得與事先知道Y一樣的編碼效率，即圖1所示的兩種編碼方案的效果是一樣的。但是獨立編解碼方案不需要與Y進行通信，因此可以減少通信能耗，這一點對于能量受限的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)來說是十分有利的。

在Slepian-Wolf編碼理論中將Y稱作邊信息。對X和Y進行獨立編碼，并在譯碼端進行無失真地聯(lián)合譯碼，需要滿足以下條件：對兩個互相關(guān)的信號源X，Y進行編碼，如果X和Y知道彼此的互相關(guān)信息，比如聯(lián)合概率分布p（x，y），那么X就可以在不需要事先知道Y的情況下獲得與事先知道Y一樣的編碼效率。但是獨立編解碼方案不需要與Y進行通信，不但具有更大的靈活性，同時還可以減少通信能耗，保護數(shù)據(jù)的隱私性。在Slepian-Wolf編碼理論中將Y稱作邊信息。對X和Y進行獨立編碼，并在譯碼端進行無失真地聯(lián)合譯碼，需要滿足：

其中Rx，Ry表示X和Y的編碼速率，H（XY），H（YX）分別表示對應的條件熵，H（X，Y）表示兩者的聯(lián)合熵。

Slepian-Wolf編碼理論針對兩個相關(guān)信源，主要方法包括伴隨式的分布式信源編碼，Turbo碼，LDPC碼方法，模值方法等。

2 基于信源編碼的數(shù)據(jù)融合技術(shù)

考慮到無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應用場景，其數(shù)據(jù)相關(guān)性往往表現(xiàn)為其差值在一定范圍內(nèi)且監(jiān)測值連續(xù)，因此，本文中采用模值編碼方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合過程的數(shù)據(jù)表示。在模式編碼中，首先作如下約定：設(shè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點監(jiān)測的數(shù)據(jù)范圍為[mins，maxs]，數(shù)據(jù)精度表示為Δ（這一數(shù)值將由實際應用來確定），數(shù)據(jù)編碼的比特數(shù)為n，則可以得到監(jiān)測的數(shù)據(jù)樣本集合如下：

算法流程如下：

Step1：構(gòu)建簇型結(jié)構(gòu)

首先需要構(gòu)建一個分簇結(jié)構(gòu)，由于該類型算法較多，其中LEACH算法應用最為廣泛，本文也采用該算法進行簇結(jié)構(gòu)的建立，簇頭節(jié)點表示為CH，簇內(nèi)成員節(jié)點表示為Cn。

Step2：編碼

簇頭節(jié)點根據(jù)當前測量結(jié)果向簇內(nèi)節(jié)點廣播邊信息Y。根據(jù)模值編碼技術(shù)，若信源X與邊信息Y之間的差值小于2k-1Δ（0≤k≤n），則X 可以以k bit 進行編碼以實現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮的目的，即：

f（X）=index（X）mod2k （1）

其中f（X）表示X編碼后的信息比特，index（X）=（X-min s）/Δ。由此可知，由于節(jié)點在傳輸數(shù)據(jù)前首先將其進行編碼表示，因此可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)真實數(shù)值的隱藏，對于惡意節(jié)點來說，由于并不知道其編碼過程和邊信息的數(shù)值，因此即使惡意節(jié)點獲得了該編碼結(jié)果也無法得到隱私數(shù)據(jù)。

Step3：融合

首先，需要在簇頭節(jié)點進行譯碼操作：

i=‖Y-ri‖（2）

其中i表示譯碼后的結(jié)果，S表示由f（X）給出的陪集，ri表示陪集內(nèi)的元素。

根據(jù)譯碼結(jié)果，簇頭節(jié)點進行融合操作，本文以加法融合為例，融合過程可表示如下：

y=i（3）

簇頭節(jié)點在獲得中間的融合結(jié)果后，再將其按照基站節(jié)點發(fā)給其的邊信息進行編碼，編碼過程如公式（1），并在編碼后將數(shù)據(jù)上傳至基站節(jié)點，基站節(jié)點按照公式（2）解碼后即可獲得最終的融合結(jié)果。

3 算法性能分析

首先，在算法的復雜度方面，模值編碼的編碼過程較為簡單，僅僅為數(shù)值計算，文獻對其算法復雜度進行了測算，編碼過程的計算復雜度較低僅為0（1）。譯碼過程的復雜度則與與陪集的元素個數(shù)成正比，這是因為需要在陪集中進行搜索對應的數(shù)值。

其次，數(shù)據(jù)通信量分析?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)融合隱私保護算法大多基本可以分為三種類型，加密，分片或者安全多方計算，我們分別選擇其中的代表性方案SA算法[1]，SMART算法[2]和iPDA算法進行性能的比較。

對于SA算法，由于該算法中需要傳輸節(jié)點的ID用以檢驗數(shù)據(jù)的完整性，總的通信量為4n+ID，其中n為網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點的個數(shù)，為了方便比較本文忽略ID所需要通信開銷；SMART算法主要依靠對隱私數(shù)據(jù)進行分片傳輸來達到保護隱私的目的，因此數(shù)據(jù)傳輸量主要取決于其數(shù)據(jù)的分片情況，假設(shè)分片個數(shù)為s，則總共需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量應該為s*n。iPDA算法中，由于通過采用安全多方計算的方式來對信息的隱私性進行保護，網(wǎng)絡(luò)中的通信量為3（1-pc）n+6pc*n，其中pc為成為簇頭的概率。而本文算法的數(shù)據(jù)通信量由于進行了信源編碼的壓縮，僅為pd*n，其中pd為壓縮的比例。比較結(jié)果如圖2所示。

4 總結(jié)與展望

借助于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的相關(guān)性，本文將信源相關(guān)編碼技術(shù)引入數(shù)據(jù)融合隱私保護方案，重點研究了如何在數(shù)據(jù)融合場景下實現(xiàn)基于模值的編碼和譯碼。在數(shù)據(jù)傳遞過程中不需要參考信息數(shù)值的情況下，節(jié)點對采集到的隱私數(shù)據(jù)進行獨立編碼并傳輸，從而實現(xiàn)了數(shù)據(jù)融合過程的隱私保護。

【參考文獻】

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[2]Wenbo He， Xue Liu， Nguyen H， and Nahrstedt K. A Cluster-based Protocol to Enforce Integrity and Preserve Privacy in Data Aggregation[C].Proceedings of the 29th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems Workshops， 2009：14-19.

[責任編輯：王楠]