两层无线传感器网络中安全Skyline查询协议

宋 玲，武佩宁

（广西大学 计算机与电子信息学院，广西 南宁530004）

0 引 言

目前针对无线传感器网络的Skyline查询研究并不多，具有安全保护措施的Skyline查询协议几乎无人涉及。针对Skyline的安全问题，本文基于两层无线传感器网络提出了有安全性保证的Skyline查询协议：SSLine。该协议使用ZO 编码技术［1，2］来保证数据隐私性，并通过普通节点到Sink节点的端到端数据加密方法保证数据传输的安全，采用阈值预筛选技术减少通信量。SSLine可以保证Skyline查询数据不泄露，保证网络通信的安全；同时其相对无安全保证的Skyline查询没有过多的能耗增加。

1 相关工作

文献 ［3］提出了目前在无线传感器网络中应用最广的Skyline查询协议：SkySensor。将Skyline查询引入无线传感器网络后，SkySensor是一个能量有效且具有代表性的传感器网络Skyline查询协议。文献 ［4］提出一种安全范围查询协议ZOSR，首次将Z－O 编码技术应用到无线传感器网络的安全中。文献 ［3，5，6］研究了Skyline查询在两层无线传感器网络中的布置和应用。

Skyline查询分为近似Skyline 查询和连续Skyline 查询。近似Skyline查询是为了减少能耗以适应无线传感器网络资源受限的特点，在尽可能低能耗的情况下满足Skyline查询的基本要求，由网络中部分节点传回的数据得出一个近似结果集。而连续Skyline查询结果更加精确，本文研究的就是针对连续Skyline查询。

2 网络模型

本文提出的SSLine基于两层传感器网络模型［7］，如图1所示。

图1 两层无线传感器网络模型

对于Skyline查询，两层传感器网络的优势［8，9］：

（1）增长网络寿命。显著降低普通节点传输数据量和计算能耗，明显提高普通节点网络寿命。

（2）更加适合安全查询。查询计算操作集中在存储节点，即分担普通节点压力，又分散了安全压力，只需要做好存储节点的保护工作即可完成网络的安全保护。

（3）网络可维护性强。网络能耗主要集中在存储节点，管理维护工作也就集中在这一层，只需定期更换存储节点即可完成网络维护。

（4）机动性强。如果网络不堪重负或有空余，可增加节点或撤掉存储节点，很容易布置或撤换。

（5）网络控制力加强。通过分层结构，使得Sink对整个网络的控制能力加强，问题节点更容易查找。

3 安全Skyline查询协议

3.1 关键技术

3.1.1 阈值预筛选技术

假设网络收集数据为二维的，阈值为Sink节点根据上个周期t的Skyline结果数据集每个维度求平均值得到的。一个存储节点接收数据如图2所示。

图2 利用阈值Gt 为数据分区

以阈值Gt为界，可以将数据分为4个区域。

C区为阈值控制区，即该区内数据全部被阈值支配，即该区内所有节点xc＞x0，yc＞y0。其中c为C区中各数据编号。

A 区为阈值被控制区，即该区内数据全部都可以支配阈值，即该区内所有节点xa＜x0，ya＜y0。其中a为A 区中各数据编号，该区数据集一般表示为DA。

B1区和B2区为阈值半控制区，这两个区域内数据和阈值互不支配，B1区数据不支配阈值但在第一个维度上优于阈值，B2区数据第一个维度不如阈值但在第二个维度上优于阈值。这两个区域数据集一般表示为DB1和DB2。

在Skyline查询中，存储节点的操作即为利用阈值Gt筛选一遍原始感知数据。①如原始感知数据属于C 区，即数据被阈值Gt支配，则不在考虑该数据；②如原始感知数据属于A 区，即数据可以支配阈值Gt，则将该数据加入到集合DA 中；③如感知数据在第一维上优于阈值Gt但并不支配阈值Gt，则将该数据加入到DB1；④如感知数据在第一维上不如阈值Gt但在第二个维度上优于阈值Gt，则将该数据加入到DB2。

筛选完数据后如果DA≠，那么将DA∪DB1∪DB2作为Skyline查询结果超集发送给Sink。如果DA＝，那么发送作为查询结果给Sink。

以上为二维数据的例子，现将阈值预筛选技术扩展到一般情况，即对于n维感知数据的两层传感器网络，阈值预筛选技术如何应用到Skyline中。

（1）普通节点收集感知数据上传到存储节点。

（2）Sink发送Skyline命令到存储节点，并附带查询的阈值Gt，阈值Gt各个维度的值为该存储节点上个周期即t－1周期查询结果数据集的各个维度平均值。

（3）对于存储节点来说，利用阈值Gt筛选一遍原始感知数据。①如原始感知数据属于C区，即阈值Gt从n个维度上都优于该数据，数据被阈值Gt支配，则不在考虑该数据；②如原始感知数据属于A 区，即数据可以支配阈值Gt，则将该数据加入到集合DA 中；③如感知数据在第一维上优于阈值Gt但并不支配阈值Gt，则将该数据加入到DB1；④如感知数据在第一维上不如阈值Gt但在第二个维度上优于阈值Gt，则将该数据加入到DB2；…⑤如感知数据在第一维到第i维都不如阈值Gt但在第i＋1个维度上优于阈值Gt，则将该数据加入到DBi。其中1≤t≤n；…⑥如感知数据在第一维到第n－1维都不如阈值Gt但在第n维度上优于阈值Gt，则将该数据加入到DBn。

筛选完数据后如果DA≠，那么将DA∪DB1∪…∪DBn作为Skyline查询结果超集发送给Sink，Skyline剩余操作在Sink上完成。如果DA＝，那么发送作为查询结果给Sink。

定理 如果DA≠，那么DA∪DB1∪…∪DBn就是Skyline查询结果的超集，即Skyline 查询结果数据集（DA∪DB1∪…∪DBn）。其中n为网络感知数据维度。

证明：由Skyline查询的定义得知，Skyline查询结果数据集中元素不被n 维空间中其它任一数据支配，又知DA≠，由此推出，Skyline查询结果数据集中元素不会被DA 中任意数据支配。而DA 中数据都可以支配阈值Gt，即Skyline查询结果数据集中任意元素都不会被阈值Gt支配，（DA∪DB1∪…∪DBn）即为所有不被阈值Gt支配的数据集，所以最终得出：Skyline查询结果数据集 （DA∪DB1∪…∪DBn）。

证毕。

3.1.2 Z－O 编码技术

定义1 Z－O 编码：将数值x二进制化，即x＝ （xnxn－1…x1）2，其中xi∈ ｛0，1｝且1≤i≤n。对x的Z编码公式和O 编码公式如下：

定义2 Z－O 编码技术：就是将比较数据大小的问题转化为比较数据Z－O 编码是否有交集。

现举例说明Z－O 编码技术，例如判断x 和y的大小，x＝10，y＝14。二 进 制 表 示 分 别 为x＝ （1010）2，y＝（1110）2。则Ox＝ ｛1，101｝，Zy＝ ｛1111｝，即Z编码和O编码无交集，所以x＜y。

3.2 SSLine过程

在SSLine中，用3个函数来应用基于Z－O 编码的阈值预筛选技术。3个函数分别是Ξ，Θ，Γ。其中普通节点用Ξ生成数据Z－O 编码值，Sink用Θ 生成阈值Z－O 编码值，存储节点用Γ完成查询操作，生成查询结果。

N为Z－O编码数值化函数，对于Ox＝｛1，1001｝，Zy＝｛1，0111｝，其N（Ox）＝｛11，11001｝＝｛3，25｝，N（Zy）＝｛11，10111｝＝ ｛3，23｝。其 中3 相 同，则 说 明N（Ox）＝N（Zy），即Z编码和O 编码有交集，x≥y。

假设最终结果N（Ox），N（Zy）无相同项，即N（Ox）≠N（Zy），即Z编码和O编码没有有交集，x＜y。

HMAC （Hash－based message authentication code）为哈希消息摘要生成函数，一般采用HMAC－MD5 或者HMAC－SHA1算法，生成固定长度的消息摘要。

对于HMAC 来说，具有单向性，只有HMACg（N（Ox））＝HMACg（N（Zy））时，N（Ox）＝N（Zy）；HMACg（N（Ox）≠ （HMACg（N（Zy））时，N（Ox）≠N（Zy）。并且通过HMACg（N（Ox））和HMACg（N（Zy））是无法推出N（Ox）和N（Zy）的具体值的。其中g为密钥。

対于两层传感器网络多维数据查询，SSLine实现过程如下伪代码所示。其中Sink为汇聚节点，Storage Node为存储节点，si为普通节点，存储节点下层共有 ［IDmin，IDmax］个普通节点。

算法：SSLine 算法输入：时间周期t，Skyline查询，普通节点si 收集感知数据Di＝ （d1，d2，…，dn），（i为传感器ID，n为感知数据维度）输出：Skyline查询结果Sink→Storage Node：t，Θ（G1），…，Θ（Gn）si→Storage Node：i，t，Ξ（d1），…，Ξ（dn），Dik Storage Node：for i＝IDmin to IDmax do if（Γ（i，Ξ（d1），Θ（G1））＝1） for j＝2to n do if（Γ（i，Ξ（dj），Θ（Gj））＝0） DBj （dbj）＝Dik dbj＋＋ next i endif next j else for j＝2to n do if（Γ（i，Ξ（dj），Θ（Gj））＝1） DB1（db1）＝Dik db1＋＋ next i endif next j endif DA（da）＝Dik da＋＋ next i Storage Node→Sink：if（DA≠） DA∪DB1∪…∪DBn，Ξ （DA∪DB1∪…∪DBn） else

具体查询步骤如下：

（1）当Sink要进行Skyline查询时，会先用另一个函数Θ 对阈值进行处理，最终会发送Θ（G1），…，Θ（Gn）到存储节点。

（2）普通节点si收集到n 维数据Di＝ （d1，…，dn）后，应用第一个哈希函数Ξ 加密得到n个定长消息编码Ξ（d1），…，Ξ（dn），再用和Sink共享的密钥ki，t加密Di得到Dik和Ξ（d1），…，Ξ（dn），并发送给存储节点。

（3）存储节点处理查询时用到第三个函数Γ，当Γ（i，Ξ（dj），Θ（Gj））＝1为真时 （其中1≤j≤n），说明dj≥Gj；为假时说明dj＜Gj。由此判断数据Di属于Skyline查询哪个数据区域，位于A 区放入数据集DA 中，位于Bi区放入数据集DBi中 （n≥i≥1），位于C 区应当舍弃。当把所有数据做完后，如果DA 非空，则求DA∪DB1∪…∪DBn得到最终的查询结果；DA 为空，作为查询结果。

（4）将结果传给Sink，Sink完成后续计算。

至此SSLine结束。

4 性能分析

4.1 安全性分析

存储节点对数据进行一遍筛选过程中完全没有接触具体数据，基本运算都是针对哈希编码进行的，而哈希编码具有单向性，攻击者即便俘获存储节点，也不可能推出原始数据值。而具体数据是采用端到端加密，即普通节点和Sink共享密钥加密数据，也保证了存储节点只是负责分类转发，即便获取了数据也无法解密。而最终上传结果仍包含哈希编码，使得Sink 可以在接收到数据后进行抽查验证，看看是否所有上传数据都是正确无误的。

在数据隐私性保护方面，SSLine通过基于Z－O 编码的阈值预筛选技术最大限度保证了数据的安全；但是在查询结果完整性上，SSLine并没有采取保护措施，主要是基于能耗的考虑，加入了数据隐私保护的SSLine的能耗会高于普通Skyline。

4.2 能耗分析

对于能耗增加方面，从计算和通信两方面都有所增加。计算方面，数据加密、Z－O 编码和哈希编码等一系列安全计算操作都会增加计算复杂度；通信方面，因为在发送数据同时要附带哈希编码消息摘要，所以通信量也会增加。

在降低能耗降低方面，通过网络分层和阈值选取从策略上降低能耗。通过网络分层，将大部分通信和计算能耗转移到存储节点，降低普通节点压力；阈值选取方面，通过阈值筛选使结果集尽可能小也能有效降低通信量，降低能耗。

4.3 仿真实验

以SkySensor为比较对象来进行仿真实验。重点比较安全的SSLine相比没有安全保护机制的SkySensor的能耗。

使用多维数据集在MATLAB 平台上对SSLine 和SkySensor进行仿真，在长宽均为400 m 的区域有200－500个普通节点随机分布，4 个存储节点较均匀分布，居中一个为Sink节点。仿真实验中，忽略计算量，主要考虑通信量，实验仿真仅考虑独立数据分布，暂不考虑相关数据分布和反相关数据分布。全部实验均进行1000 个时间周期，即1000轮Skyline查询。能耗值是指具体固定周期内节点平均能耗。

（1）第一组实验仿真针对不同维度数据 （2到5维）的SSLine和SkySensor的能耗表现。实验区域内固定有300个普通节点随机分布，4个存储节点较均匀分布。

根据SSLine和SkySensor对于不同维度数据查询时的能耗表现，得出图3。

图3 不同维度时的能耗表现

通过图3 得出，随着数据维度的增加，SSLine 和SkySensor的能耗都显著增加。但相比而言，二维数据情况下，SSLine是SkySensor能耗的1.4倍；三维数据情况下，SSLine是SkySensor 能耗的1.07 倍；四维数据情况下，SSLine是SkySensor 能耗的1.18 倍；五维数据情况下，SSLine是SkySensor能耗的1.33倍；平均来说，SSLine相比SkySensor能耗增加了0.29倍，但是随着感知数据维数的增加，SSLine能耗越来越大，表明SSLine对高维数据查询表现不理想，仍有改进空间。但在较低维度数据查询时，即二三四维度Skyline查询可以应用SSLine。

SSLine和SkySensor对于不同维度数据查询时各类节点能耗表现的实验数据如表1和图4所示。

表1 不同维度数据查询仿真结果

图4 不同维度时各类节点能耗表现

对比了SSLine和SkySensor对不同维度Skyline查询整体表现后，再看不同维度时SSLine和SkySensor各类节点平均能耗，由表1、图4可知，虽然SSLine整体来说能耗比SkySensor要大，但SSLine的能耗很大一部分由资源丰富的存储节点承担，SSLine的普通节点的能耗甚至要优于SkySensor的节点能耗，这就是SSLine的一大优势，充分保障了普通节点的使用寿命。

（2）第二组实验仿真比较不同网络规模 （相同区域内放置200～500个普通节点）的SSLine和SkySensor的能耗表现。实验数据为二维数据。

根据SSLine和SkySensor对于不同网络规模数据查询时的能耗表现如图5所示。

图5 不同网络规模下的能耗表现

通过图5得出，针对不同规模的传感器网络，SkySensor的能耗变化增长缓慢，基本保持平稳。而SSLine针对规模不断扩大的网络，其能耗增加较快，但仍属于线性增加。相比来说，SSLine相比SkySensor能耗较大，相差在1.5倍到2倍之间。

根据SSLine和SkySensor对于不同网络规模数据查询时各类节点的能耗表现如表2和图6所示。

表2 不同网络规模下仿真结果

对比了SSLine和SkySensor对不同规模Skyline查询整体表现后，再看不同网络规模下SSLine和SkySensor各类节点平均能耗表现。由表2、图6 可知，SSLine的存储节点承担了绝大部分能耗，其能耗是普通节点能耗的数十倍甚至上百倍。在相同网络规模下SSLine的普通节点的能耗要稍优于SkySensor的节点能耗，这再次佐证了SSLine的普通节点的能耗水平很低。

图6 不同网络规模下各类节点能耗表现

综上实验，SSLine整体能耗要比SkySensor的能耗大，但是SSLine的能耗基本都集中在存储节点身上，其普通节点能耗水平甚至优于SkySensor，表明了SSLine不仅保证了查询的安全，同时在网络能耗控制和网络寿命上也有一定优越性。

5 结束语

本文提出的SSLine协议的数据隐私性保护通过基于Z－O编码的阈值预筛选技术来实现，并通过网络分层，使其具有安全性和尽可能少的能耗增加。分析和实验仿真结果表明，SSLine具有良好的安全性，在能耗方面也表现突出，普通节点相比没有安全措施的Skyline查询协议SkySensor几乎没有能耗增长。

虽然SSLine相比现有协议安全性能更好，但是存储节点的能耗仍然偏高，需进一步寻找安全策略或通信方式减少其能耗；另外，由于没有考虑完整性验证，其安全性能有限，也需要做进一步研究。

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