朱丹紅，程 燁

(福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，福建 福州 350108)

1 引言

物聯(lián)網(wǎng)指代“物與物之間連接而成的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)”，是一種建立在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的衍生網(wǎng)絡(luò)，也可以作為互聯(lián)網(wǎng)的拓展物[1]。其客戶(hù)端雖然可以延伸到實(shí)物，但是其核心部分依舊是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。作為現(xiàn)代社會(huì)重要的組成部分，物聯(lián)網(wǎng)保留了射頻識(shí)別技術(shù)、激光掃描技術(shù)、紅外傳感技術(shù)等，可以實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)連接、定位、追蹤等，其提供的數(shù)據(jù)能夠滿(mǎn)足社會(huì)生產(chǎn)和企業(yè)運(yùn)營(yíng)等多方面的需要。為了保證社會(huì)公共信息以及私人信息的安全性，必須完善物聯(lián)網(wǎng)敏感信息保護(hù)技術(shù)[2]。而一旦出現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)泄露，很有可能造成隱私信息泄露及篡改。目前國(guó)內(nèi)外針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)問(wèn)題，已經(jīng)衍生出了大量的物聯(lián)網(wǎng)安全防護(hù)手段，不法分子很難突破外圍的安全防護(hù)[3]。但是物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)泄露的情況依舊存在，根據(jù)調(diào)查顯示截止到2020年3月，我國(guó)物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)泄露事件累積超過(guò)25萬(wàn)起，社會(huì)企業(yè)直接經(jīng)濟(jì)損失超過(guò)1000億，其中內(nèi)部數(shù)據(jù)泄露事件所占比例超過(guò)60%，可見(jiàn)當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)的保護(hù)方法還有待完善[4]。

為了滿(mǎn)足當(dāng)前需求，不少專(zhuān)家學(xué)者都對(duì)物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)泄露控制方法進(jìn)行了研究，例如基于動(dòng)態(tài)污點(diǎn)跟蹤的敏感數(shù)據(jù)泄露控制方法[5]以及基于加權(quán)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的敏感數(shù)據(jù)泄露控制方法[6]等。但是這兩種方法由于對(duì)所有數(shù)據(jù)都進(jìn)行了運(yùn)算，導(dǎo)致工程量加大。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，該方法的數(shù)據(jù)加密覆蓋率較低，難以在實(shí)際中得到廣泛應(yīng)用。

針對(duì)該問(wèn)題，基于局部差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)泄露控制方法。將局部差分隱私技術(shù)用于物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)保護(hù)與泄露控制過(guò)程中，可以對(duì)物聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)終端信息尤其是敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行多方位的保護(hù)和權(quán)限監(jiān)控，可以有效保障物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)安全，杜絕數(shù)據(jù)泄露情況的發(fā)生。

2 物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)泄露控制

2.1 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘

由于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)海量化，因此需要進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘，將數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果作為后續(xù)敏感數(shù)據(jù)泄露控制方法設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。其具體過(guò)程如下：

數(shù)據(jù)挖掘作為安全控制數(shù)據(jù)的來(lái)源，是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)鏈的生成形式[7]。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘方式因?yàn)樽陨聿蓸勇蔬^(guò)高，導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集負(fù)荷量過(guò)高，因此在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，需要對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)鏈進(jìn)行簡(jiǎn)化[8]，其簡(jiǎn)化思想為：對(duì)當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)鏈?zhǔn)孜捕诉M(jìn)行連線，獲取數(shù)據(jù)最小量值，并提取最大的間隔值dmax，將其如限差值δ進(jìn)行對(duì)比，如果dmax小于δ，則將當(dāng)前數(shù)據(jù)鏈中間數(shù)據(jù)點(diǎn)抹去，否則保留當(dāng)前dmax數(shù)據(jù)點(diǎn)并將其用作數(shù)據(jù)鏈邊界。所有數(shù)據(jù)點(diǎn)按照A和B標(biāo)號(hào)，依靠豪斯多夫距離建立連接，連接公式為

(1)

將dmax帶入公式距離可以將其簡(jiǎn)化為

(2)

在簡(jiǎn)化物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)鏈之后，進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)鏈距離進(jìn)行估計(jì)，設(shè)計(jì)基于鏈距離估計(jì)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘方法。假設(shè)數(shù)據(jù)點(diǎn)A與B的相似距離為E={e1，e2，e3，…，en}，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)鏈數(shù)量為N，n=N/2。為了提升數(shù)據(jù)挖掘效果，首先需要定義數(shù)據(jù)點(diǎn)的離群因子[9]，描述為

(3)

式中，L(·)表示離群因子復(fù)雜度，T表示轉(zhuǎn)置wT局部離群點(diǎn)，λ為局部離群系數(shù)，zi(w)表示離群點(diǎn)分布描述函數(shù)。

在此基礎(chǔ)上，需要對(duì)離群因子進(jìn)行排序，將排序時(shí)間復(fù)雜度設(shè)為fi，獲取離散因子排序結(jié)果[10]，計(jì)算公式如下

(4)

以離散因子排序結(jié)果為基礎(chǔ)，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)鏈距離重新估計(jì)，計(jì)算公式為

(5)

在t時(shí)刻，數(shù)據(jù)挖掘節(jié)點(diǎn)i在云平臺(tái)中進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的頻率利用下式進(jìn)行計(jì)算

(6)

式中，Di(t)表示物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分布函數(shù)，Dn(t)為數(shù)據(jù)密度描述性函數(shù)，Dk(t)表示數(shù)據(jù)挖掘代價(jià)函數(shù)。

基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)鏈距離重估計(jì)結(jié)果，令數(shù)據(jù)挖掘頻率最大化[11]，數(shù)據(jù)鏈距離最小化，得到數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果，表示為

(7)

2.2 敏感數(shù)據(jù)檢索

在獲取到物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)后，為減少計(jì)算量，需要在物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集中檢索敏感數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)后續(xù)對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)泄露控制[12]。敏感數(shù)據(jù)檢索首先需要按順序進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，進(jìn)而記錄關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率和位置起始端的偏移量。其核心設(shè)計(jì)步驟如下：

第二步，文檔化結(jié)束后，對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)的分詞部分進(jìn)行處理，中英文連詞部分需要隔開(kāi)，以此建立規(guī)范化的檢索格式，計(jì)算公式如下

(8)

式中，η(k)表示檢索到第k種敏感數(shù)據(jù)的決策函數(shù)，Si為中英文連詞分隔函數(shù)。

第三步，根據(jù)上述建立的規(guī)范化的檢索格式，建立敏感數(shù)據(jù)檢索序列，表示為：

(9)

第四步，以檢索序列為基礎(chǔ)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索，構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)集，表示為

(10)

由于文檔內(nèi)部存有獨(dú)立且唯一的安全性保密檢索，根據(jù)不同的文檔形式可以直接定位文檔內(nèi)容位置，以保證遠(yuǎn)程信息和擴(kuò)展信息需要。

2.3 基于局部差分隱私的泄露控制

在檢索到物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)后，為保證數(shù)據(jù)安全性，需要對(duì)物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)集進(jìn)行加密處理。由于一般的差分隱私模型以用戶(hù)為中心，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商對(duì)隱私信息進(jìn)行聚合，從而構(gòu)建隱私數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)添加噪聲從而發(fā)布具有噪聲的信息，并提供相應(yīng)的查詢(xún)服務(wù)。但是，在以上過(guò)程中，由于可能存在可信度較低的第三方服務(wù)商，因而仍有可能會(huì)面臨較大的信息泄露風(fēng)險(xiǎn)，例如服務(wù)商內(nèi)部員工泄露和遭受惡意攻擊。

而局部差分隱私思想的提出與應(yīng)用能夠較好地解決以上問(wèn)題，局部差分隱私針對(duì)不可信第三方服務(wù)商，通過(guò)對(duì)用戶(hù)端發(fā)送的數(shù)據(jù)進(jìn)行擾動(dòng)，在服務(wù)器端聚合擾動(dòng)數(shù)據(jù)的方式來(lái)提供差分隱私保障。其實(shí)現(xiàn)步驟如下：

1)初始化：假設(shè)一個(gè)q階的雙線性群為Gq，群生成元為g。隨機(jī)選擇兩個(gè)加密參數(shù)α與β，則主鑰K=(β，gα)，則物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)集初始化公式為

PK=〈Gq，g，h=gβ，e(g，gα)〉

(11)

2)數(shù)據(jù)擾動(dòng)

假設(shè)一共有n個(gè)用戶(hù)，則一個(gè)隱私算法J及其定義域Dom(J)與值域Ran(J)，假如兩條查詢(xún)記錄為l，l′∈Dom(J)，利用隱私算法J得到兩個(gè)相同的結(jié)果l*，則J滿(mǎn)足ε(局部差分隱私)

Pr[J(l)=l*]≤eε×Pr[J(l′)=l*]

(12)

雖然上述能夠從理論方面保障隱私算法滿(mǎn)足局部差分隱私，但是需要引入數(shù)據(jù)擾動(dòng)機(jī)制保障局部差分隱私的實(shí)現(xiàn)，而其中關(guān)鍵是構(gòu)造一個(gè)響應(yīng)矩陣。假設(shè)用戶(hù)屬性集合Sj具有m個(gè)屬性值，分別用s1，s2，s3，…，sm表示，若Sj=vi(i=1，2，3，…，m)，擾動(dòng)數(shù)據(jù)為p，則擾動(dòng)矩陣為

(13)

3)明文加密：實(shí)現(xiàn)局部差分隱私之后，需要對(duì)明文進(jìn)行加密，首先定義明文的訪問(wèn)樹(shù)λ。定義訪問(wèn)樹(shù)中的每個(gè)非葉子節(jié)點(diǎn)x隨機(jī)訪問(wèn)一個(gè)多項(xiàng)式P(x)，該節(jié)點(diǎn)的門(mén)限為[dx，nx]。假設(shè)根節(jié)點(diǎn)為r，隨機(jī)選取一個(gè)常數(shù)s，將其設(shè)為Pr(x)的常數(shù)系數(shù)，即Pr(0)=s。對(duì)于根節(jié)點(diǎn)以上的節(jié)點(diǎn)y，與其對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式一律滿(mǎn)足

Px(0)=Pparent(x)(index(x))

(14)

利用上述思路，自下而上構(gòu)建明文的訪問(wèn)樹(shù)λ。則物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)集加密密文為

CT=〈λ，Me(g，g)αs，C=hs，?y∈Y：Cy=ggy(0)，

(15)

4)私鑰生成：當(dāng)新用戶(hù)j申請(qǐng)入網(wǎng)之時(shí)，系統(tǒng)會(huì)隨機(jī)分配給用戶(hù)一個(gè)私鑰uj。假設(shè)該用戶(hù)屬性集合為Sj，用戶(hù)的獨(dú)有屬性o∈Sj，如果o∈La，Lj表示用戶(hù)安全屬性集合，那么用戶(hù)j會(huì)獲得密鑰中心分發(fā)的私鑰為

Ka=(?o∈Sj∩La：Di=g1uj·Vi·Ta，i)

(16)

5)解密：假設(shè)節(jié)點(diǎn)z為明文訪問(wèn)樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn)，密文為CT，私鑰Ka中包含了用戶(hù)屬性集合Sj，z是密文CT中訪問(wèn)控制樹(shù)的節(jié)點(diǎn)，則o=attr(z)表示節(jié)點(diǎn)z關(guān)聯(lián)的屬性值，如果o∈S，則解密算法如下

(17)

如果o?S，則定義：

DecryptNode(CT.K，z)(CT.K，z)=⊥

(18)

根據(jù)以上步驟，按照自上而下方式一直從葉子節(jié)點(diǎn)計(jì)算至根節(jié)點(diǎn)，得到：

e(g1，g2)uj·v0=e(g1，g2)uj·s

(19)

基于上述結(jié)果對(duì)加密密文進(jìn)行解密，獲取明文ET，其計(jì)算公式為：

ET=e(C，D)/e(g1，g2)uj·v0

=e(g1，g2)τ·s+uj·s/e(g1，g2)uj·s=e(g1，g2)τ·s

(20)

通過(guò)數(shù)據(jù)初始化、數(shù)據(jù)擾動(dòng)、明文加密、私鑰生成、解密等多個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)隱私數(shù)據(jù)泄露控制，避免了敏感數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中被攔截、復(fù)制和篡改的危險(xiǎn)，使得敏感數(shù)據(jù)安全性得到了較大提高。

3 仿真測(cè)試

為了驗(yàn)證本文提出的基于局部差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)泄露控制方法的實(shí)際應(yīng)用效果，進(jìn)行仿真測(cè)試。測(cè)試環(huán)境如下：

3.1 測(cè)試環(huán)境

測(cè)試環(huán)境如下：

本次實(shí)驗(yàn)在Inter(R) Core(TM) i7-3770 CPU @3.4GHz、內(nèi)存為8G、硬盤(pán)容量為512G的Windows 10上進(jìn)行。仿真測(cè)試軟件為MATLAB 7.0，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為某一大型物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商的后臺(tái)數(shù)據(jù)，在獲取樣本數(shù)據(jù)過(guò)程中，剔除損壞以及重復(fù)數(shù)據(jù)，保證其能夠在仿真平臺(tái)上順利運(yùn)行。

3.2 測(cè)試指標(biāo)

此次實(shí)驗(yàn)主要應(yīng)用性能對(duì)比測(cè)試的方式進(jìn)行，將文獻(xiàn)[5]基于動(dòng)態(tài)污點(diǎn)跟蹤的敏感數(shù)據(jù)泄露控制方法以及文獻(xiàn)[6]基于加權(quán)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的敏感數(shù)據(jù)泄露控制方法作為實(shí)驗(yàn)對(duì)比方法。通過(guò)測(cè)試物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)檢索查全率與查準(zhǔn)率、加密覆蓋程度以及非法操作定位精度，確定不同方法的綜合性能。

3.3 測(cè)試結(jié)果分析

首先比較不同方法的查全率與查準(zhǔn)率，結(jié)果如圖1和圖2所示。

圖1 查全率比較

圖2 查準(zhǔn)率比較

分析圖1與圖2可知，研究方法的物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)檢索查全率在82%-98%之間，查準(zhǔn)率在94%-98%之間，說(shuō)明該方法的物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)檢索查全率與查準(zhǔn)率均高于實(shí)驗(yàn)對(duì)比方法，能夠精準(zhǔn)全面地檢索到物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)。

在上述實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上對(duì)三種方法應(yīng)用后的物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)加密覆蓋程度進(jìn)行測(cè)試，其結(jié)果如圖3所示。

從圖3可以看出，在對(duì)物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)加密覆蓋度對(duì)比測(cè)試中，不同方法的加密覆蓋度不同。經(jīng)過(guò)比較可知，研究方法的加密覆蓋度明顯高于實(shí)驗(yàn)對(duì)比方法，足以證明該方法在進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)泄露控制過(guò)程中，具有更高的覆蓋面，適合海量物聯(lián)網(wǎng)隱私數(shù)據(jù)泄露控制。

利用服務(wù)端軟件生成非法操作訪問(wèn)，監(jiān)測(cè)不同方法的非法操作定位精度，比較結(jié)果如下：

表1 非法操作定位對(duì)比

根據(jù)表1數(shù)據(jù)可以清晰地看出，隨著攻擊量的上升，三種方法的非法操作定位準(zhǔn)確度均出現(xiàn)下降趨勢(shì)，但是研究方法的整體準(zhǔn)確率依舊維持在95%以上，說(shuō)明該方法能夠準(zhǔn)確定位非法操作。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著現(xiàn)代科技的飛速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)作為傳感網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)物，成為現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)重要的組成部分。物聯(lián)網(wǎng)隱私數(shù)據(jù)的安全監(jiān)管是企業(yè)生產(chǎn)安全的前提條件，為有效提高物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全性，提高敏感數(shù)據(jù)保護(hù)范圍，設(shè)計(jì)基于局部差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)泄露控制方法。主要通過(guò)數(shù)據(jù)初始化、數(shù)據(jù)擾動(dòng)、明文加密、私鑰生成、解密等多個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)隱私數(shù)據(jù)泄露控制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)檢索的查全率與查準(zhǔn)率高，可以有效提高數(shù)據(jù)加密覆蓋度，更能提高風(fēng)險(xiǎn)訪問(wèn)事件位置的定位成功率。