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面向物联网的隐私数据安全问题研究

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  【摘要】    现代社会不断发展的情形下,物联网逐渐成为国内外重要战略产业,在物联网技术不断发展的情形下,其应用范围不断加大,并对各个行业领域的运营发展都有较为重要的影响。在物联网应用发展的整个过程当中,数据传输安全性的保障提升具备极其重要的现实价值,在物联网面临隐私数据安全问题的情形下,产业领域持续性发展不可避免的受到阻碍。对物联网隐私数据安全问题进行相应的调查研究,以期能够提供问题解决策略,推动行业的可持续性发展。
  【关键词】    物联网    隐私数据    安全问题
  应用层、网络层及感知层是通常情形下物联网的划分层次。在物联网切实应用的过程当中,对隐私数据加以有效保护,不仅是强化物联网应用安全可靠性的重要基础,而且还对物联网广泛应用及发展有重要影响及作用。与此同时,在我国科学技术不断发展的情形下,包括压缩感知、数字水印等在内的信息加密技术逐渐发展成熟,从而能够为解决物联网隐私数据安全问题提供有效保障,极具现实价值。
  一、分析探讨物联网的隐私数据安全问题
  1、数据获取时的安全问题。实际生产生活中,在物联网切实应用的情形下,作为物联网基础部分,传感器通过感应、扫描、扫码等方式获取数据信息内容。在物联网技术不断发展的情形下,在大量传感器节点共同作用的情形下,无线传感器网络得以存在并可用于采集海量数据信息内容,在无线传感器完成数据采取任务的情形下,通过有线或无线网络进行数据传输,最终将信息传输至物联网信息平台之上。在数据信息获取的过程期间内,无线传感器节点之间会存在大量的数据信息,容易面临节点数据窃取、非授权访问及伪造等系列安全问题,与此同时,受限于无线传感器节点自身存储能力、体积大小、通信能力等多方内容的限制,无法在无线传感器节点处使用复杂的加密算法进行数据安全保护。另外,在人力或非人力因素影响及作用的情形下,在无线传感器节点出现物理损伤的情形下,会影响节点数据身份认证稳定性,从而导致数据信息无法采集或错误采集。
  2、数据传输时的安全问题。压缩器的切实有效应用,能够较好的减少数据传输压力,同时促进数据传输效率的提升,强化数据传输过程的抗干扰能力。与此同时,在压缩感知理论未对数据进行区分化传输的情形下,在常规数据和隐私数据混合传输的过程期间内,容易出现数据被冒用及窃取的风险,同时还会基于数据并行处理的发展现状,增加传感器运算负荷,降低信息传输速度。在数据传输过程期间,作业人员经常应用数字水印技术实现隐私数据保护,但基于该项技术本身具备的节点数据量大、提取时间较长等多方面内容,容易增加数据传输能量消耗程度。
  二、物联网隐私数据安全问题的应对策略
  为推动物联网的应用及发展,关注物联网隐私数据安全问题发展现状,具有极其重要的现实性价值。常见的隐私数据安全问题应对策略内容为:
  2.1物联网数据获取时双向认证机制的存在及发展
  确保接入设备身份合法是应对物联网数据获取期间安全问题的重要举措。基于此,通过备用节点的积极引入、告警机制的引入及节点状态监测的引入等,都能够对物联网数据获取期间实现有效的安全保护。在备用节点切实引入的情形下,在每个传感器接电都增加一个相应的备用节点的情形下,传感器的数据能够交由基站控制端进行管理,具体包括建立节点信息表控制节点实施信息、对节点信息进行认证。在物联网数据获取时双向认知机制存在及发展的情形下,首先需要进行初始认证及主节点警告,最后进行备用节点认证。在这一作业方法切实应用的情形下,基站数据库及传感器节点实现了双向身份认证,在其相互之间进行节点身份合法性判断的情形下,有助于保障数据来源可靠。
  2.2物联网数据传输时隐私数据安全传输模型构建
  在物联网无线传感器节点无法使用加密算法的情形下,积极构建以隐私数据传输过程期间安全性为研究对象的隐私数据安全传输模型,能够较为积极有效的应对物联网数据传输安全问题。为构建上述安全传输模型,主要可以采取的措施内容为:一,压缩感知进行;二,数字水印处理,在对数据进行加密隐藏保护的同时,确保数据传输过程期间的完整性。主要内容为:传感器节点编码端生成水印,在水印嵌入载体数据并利用压缩感知技术稀疏信号的同时,在水印提取验证数据完整性的同时,保障数据运输过程期间的安全性。在数据传输过程期间,通过隐私数据安全传输模型的构建,数据传输过程期间的安全性能够得到切实有效的保障,极具现实性价值。
  三、结束语
  综上所述,通过本文的分析论述可知,在无线传输网络不稳定性和无线传感器节点自身性能局限性的综合影响及作用下,物联网面临数据采集或数据收集阶段的安全问题,为推动物联网的广泛应用,通过物联网数据获取时双向认证机制的存在及发展及物联网数据传输时隐私数据安全传输模型构建,能够一定程度上保障物联网隐私数据安全性。
  参  考  文  献
  [1]汪颖,许勤.面向物联网的隐私数据安全问题研究[J].电脑编程技巧与维护,2017(24):90-91+94.
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  [3]白仪. 面向物联网的隐私数据安全问题研究[D].天津理工大学,2015.
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