基于地理位置的蜂窝状密钥管理方案
第２７卷第４期２０１０年４月
计算机应用研究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖ０１．２７Ｎｏ．４
Ａｐｒ．２０１０基于地理位置的蜂窝状密钥管理方案
孔贝贝，唐小虎
（西南交通大学信息安全与国家计算网格实验室，成都６１００３１）
摘要：无线传感器网络是由计算能力、存储能力、通信能力严格受限的传感器节点组成的，密钥管理是安全问题的基础。可以保证后续信息的保密性及认证性。采用蜂窝状网络划分方式对基于地理位置的密钥分配方案作了改进，改进后的方案相对原方案减少了传感器节点的存储量，具有更好的抗攻击能力，适用于大规模网络。
关键词：无线传感器网络；密钥分配；地理位置信息；蜂窝状划分；抗攻击能力
中图分类号：ＴＰ３０９．７文献标志码：Ａ文章编号：１００１?３６９５（２０１０）０４－１５１４—０３
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－３６９５．２０１０．０４．０８７
Ｉｍｐｒｏｖｅｄｋｅｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｃｈｅｍｅｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒ
ｎｅｔｗｏｒｋｓｕｓｉｎｇｈｅｘａｇｏｎｃｅｌｌｓａｎｄｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔｋｎｏｗｌｅｄｇｅ
ＫＯＮＧＢｅｉ－ｂｅｉ．ＴＡＮＧＸｉａｏ?ｈｕ
（ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｅｃｕｒｉｔｙ＆ＮａｔｉｏｎａｌＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎＧｒｉｄＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００３１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＷＳＮｉｓｃｏｎｓｉｓｔｅｄｏｆｌｏｗ?ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，ｌｏｗ?ｓｔｏｒａｇｅ，ｌｏｗ—ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙｍｉｃｒｏｎｏｄｅｓ，ｋｅｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｃｔｓａｓｔｈｅｂａｓｉｃｍａｎｎｅｒｔＯａｓｓｕｒｅｓｅｃｕｒｉｔｙａｎｄａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｒａｎｓｐｏｒｔｅｄｂｙｎｏｄｅｓｉｎ
ＷＳＮ．Ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｓｃｈｅｍｅｍａｋｉｎｇｕｓｅｏｆｄｅｐｌｏｙｋｎｏｗｌｅｄｇｅｂａｓｅｄｏｎｒａｎｄｏｍｋｅｙｐｒｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｈａｄｂｅｅｎｍａｄｅ，ａｄｏｐｔｉｎｇｈｅｘａｇｏｎｅｅｌｓ．Ｔｈｅｎｅｗｓｃｈｅｍｅｃａｎｕｓｅｌｅｓｓｍｅｍｏｒｙ，ｐｅｒｆｏｒｍｂｅｔｔｅｒｗｉｔｈｔｈｅｓａｍｅ
ｎｕｍｂｅｒｏｆｃｏｍｐｒｏｍｉｓｅｄｎｏｄｅｓ，ａｎｄｓｕｉｔｆｏｒｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅｎｅｔｗｏｒｋｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｉｒｅｌｅｓｓ
ｓｅｎＳｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＷＳＮ）；ｋｅｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ；ｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔｋｎｏｗｌｅｄｇｅ；ｈｅｘａｇｏｎｐａｒｔｉｔｉｏｎ；ａｔｔａｃｋｒｅｓｉｓｔａｎｔ
０引言
电子技术的发展使得微型智能系统得到了极大的发展，传感器节点也是微型智能系统的一种，有自己完整的硬件设备与软件系统。无线传感器网络是由大量的无线传感器节点采用无线通信方式构成的一种自组织网络，应用于民事及军事方面，它不仅面临着一般无线通信系统的安全威胁，同时由于ＷＳＮ本身能力的限制还面临一些特殊的安全攻击。
加密与认证是ＷＳＮ的安全通信的基本技术，由于传感器节点本身能力的限制，非对称加密算法，如ＲＳＡ、ＥＣＣ（椭圆曲线加密算法），虽然已经在一些８位微控制器中实现…，但是算法所需节点的存储空间、计算能力、能耗较大，计算时间较长，因此低开销及高速度的对称加密算法，如ＲＣ系列算法，仍是ＷＳＮ中采用的主流算法，而密钥分配又是加密及认证的基础。
１一般密钥分配方式
ＷＳＮ是Ｌ种无中心网络，不能采用基于ＫＤＣ（ｋｅｙｄｉｓｔｒｉｂｕ?ｔｉｏｎｃｅｎｔｅｒ）的密钥分配措施，它有三种密钥预分配方式：ａ）预安装模型。最简单的方式给ＷＳＮ中所有的节点相同的密钥，但这种方式如果一个节点被攻破，整个网络就会处于敌人的控制中，另外一种方式是一个有ＪＩ、ｒ个传感器节点的ＷＳＮ，让每个传感器节点存储与其他的Ｎ一１个节点的共享密钥，这种方式可以有效地抵抗攻击，保证节点之问数据传输的安全性，但整个网络的总存储量为Ⅳ（Ｎ一１）／２不适用于大规模网络，而且整个ＷＳＮ中不是任意两个节点都需要直接通信，这种密钥分配方式会造成资源的严重浪费。
ｂ）确定预分配模型。节点通过预分配信息来计算与邻居节点的共同密钥，如Ｂｌｏｍ密钥分配方案的改进方案旧Ｊ、基于多项式的密钥分配方案ｐ１以及它的改进Ｈ“Ｊ，当超过门限值的秘钥信息被敌人获取后，整个网络被攻破的概率就会增大。
ｅ）随机预分配密钥模型。由Ｌａｕｒｅｎｔ等人【７ｏ首先提出，基于随机连通图原理，首先生成一个密钥池，按照网络连通度的要求，每个节点从密钥池中随机选取一定数量的密钥进行存储，节点散布在目标区域后，可以形成一个安全连通网络。本文把这个方案作为基本方案（ｂａｓｉｃｓｃｈｅｍｅ）。Ｃｈａｎ等人¨１在基本方案的基础上提出了ｑ－ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ密钥分配方案，稍后ＤＩＩ等人一。采用节点的位置分布信息提出一种基于网络的密钥分配方案（矩形方案），相对于文献［７，８］有更好的抗攻击能力、减少了节点信息存储量且未增加节点间的通信量。
随机预分配密钥模型与确定预分配模型相比，不需要共享密钥的数学计算，在保证网络安全的同时减少了节点的计算能耗。本文采用蜂窝状结构以及节点的分布信息在Ｄｕ的密钥分配方案基础上作出改进，仿真结果证明本方案不仅可以减少节点的存储量，而且具有更强的抗攻击能力。
２基于地理位置的网络状密钥分配方案
２．１基于地理位置的节点分布
首先对节点分布作一些假设：ａ）整个网络中的节点都是
￥ｔｉｌｌｌ３ＩＤＩ：２００９．０８．２０：修回Ｂｌｇｔ：２００９．０９．２５
作者简介：孔贝贝（１９８６．），女，河南项城人，硕士研究生，主要研究方向为无线传感器网络安全（ｋｏｎｇｂｅｉｂｅｉ２３２９＠１２６．咖）；唐小虎（１９７２．），男，教授，博导，主要研究方向为网络安全等．
万方数据
第４期孔贝贝，等：基于地理位置的蜂窝状密钥管理方案?１５１５?
静止的，不具有移动性；ｂ）节点被投放在目标区域范围附近。一般情况下，在ＷＳＮ中虽然不知道哪两个节点会是邻居（相互通信范围内），但节点所在区域是否是相邻的是可以知道的。
设Ⅳ个传感器节点均匀分布在（ｘ×Ｙ）Ｉｌｌ２大小的一个区域内，把这个区域划分成ｔ×ｎ个等大小的矩形区域，假设节点的目标投放区域为Ｇｉ（１≤ｉ≤ｔ，１≤．『≤ｎ），Ｇｄ的质心为（气，竹）。节点在整个网络中是平均分布的，在目标区域Ｇ中节点符合二维高斯分布，节点的概率密度函数如式（１）所示（矿为高斯分布的标准偏差）：
以ｎｏｄｅＥ岛）＝２与一‘‘‘叫’２＋‘’一
＝以￥一毛，
（
１）ｚｒｏ－２’‘ｊ）２１，ｒ／”２ｙ－ｙｊ）每个节点被选入一个区域的概率是１／（ｔ×ｎ），在整个（ｘ×ｌ，）ｍ２的区域内节点的概率分布函数如式（２）所示：
以Ⅵ）－。善，蚤帮ｎｏｄｅ
ｅ
Ｇ＃）
（２）
ｌ２¨；－‘“
２．２密钥分配过程
设用于整个ＷＳＮ的密钥池的大小为ＩＳｌ，每个传感器节点可以存储ｍ个密钥，一般认为ｍ的上界为２００个。整个密钥分配分为以下三步：
ａ）密钥预分配。把整个密钥池ＩｓＩ划分成ｔ×／－ｇ个小的密钥池ｓ４（１≤ｉ≤ｔ，ｌ≤，≤ｎ），从每个小密钥池Ｓｉ中随机选取ｍ个密钥分配给区域Ｇ。中的每个传感器节点。
ｂ）共享密钥发现阶段。每个传感器节点存储的密钥ＩＤ号广播给周围邻居，邻居节点通过密钥的ＩＤ号找到相应的共享密钥，密钥的ＩＤ可以用明文的形式公布，但为了保障密钥信息的安全也可以采用Ｍｅｒｋｌｅ谜语ｎｑｌ的方式公布，每个节点预存储一个ａ值（挑战值），用自己拥有的密钥Ｋ加密ａ得到一组加密信息取ｉ，广播（ＩＤｉ，Ｅ所（ｎ））给邻居节点，邻居节点如果可以解密Ｅ‰（。）得到正确Ｏｔ，表示与广播节点存在共享密钥Ｋ，广播节点也可以通过这种方式知道与哪些邻居共享哪些密钥。
Ｃ）路径密钥建立阶段。通过步骤ｂ）整个网络建立起了一个安全连通图，即全网中两个节点间要么有共享密钥，要么可以通过有共享密钥的节点建立起联系。未能建立起共享密钥的节点Ａ、Ｂ可以通过存在共享密钥的中间节点ｃ进行密钥协
商，由Ｃ生成Ａ、曰的通信密钥，并且用配、如把通信密钥加
密后传输给Ａ、Ｂ，Ｃ充当了ＫＤＣ的角色。２．３基于网格的密钥池划分过程
Ｄｕ等人采用基于网格状的划分如图１所示，大部分网格有８个邻居区域，每个区域的密钥池大小为ＩＪｓ。Ｉ。
设条件如下：
ｆ１）区域Ｅ与水平、竖直邻居区域Ｂ、日、Ｄ、，有ｌ口１只Ｉｊ个共享密钥，Ｏ≤口≤Ｏ．２５。口为重叠因子。
ｂ）区域Ｅ与斜对角邻居区域Ａ、ｃ、Ｇ、，有ＬｂＩｓ。ＩＪ个共享密钥，Ｏ≤６≤Ｏ．２５，ｂ为重叠因子，４口十４ｂ＝１。
Ｃ）非相邻区域之间没有共享密钥。
通过以上条件可以得出每个小密钥池的大小，如式（３）：
Ｃｌ
１５ｃ
Ｉ－万玎蕊ｊｊ刮等玎ｉ了丽
（３）
任意两个节点之间共享密钥的概率如式（４）所示，Ａ为１，ｐｃＡ，＝?一：：：；；：：：‘一ｃ４，
３蜂窝状密钥管理方案
本文采用蜂窝状结构对基于网格的密钥分配方案作了改进，改进方案减少了节点的存储量，提高了节点的抗攻击能力，而且采用区域化方式的密钥分配方案更加附合实际应
用㈨１“。
３．１节点分布模型
基于地理位置的网格状密钥分配方案仅仅采用矩形方式
对网络进行划分，在实际通信中节点的传输范围是圆形。在顶点到几何中心等距的多变形中，能够无重叠地覆盖某一区域的几何形状有正方形、等边三角形、正六边形。这几种形状中正六边形的面积最大。密钥池划分时，正方形的邻居区域为８个，等边三角形的邻居区域为１２个，正六边形的邻居数为６，正六边形邻居数所需要存储的邻居信息少。
本文借签文献［１２，１３］中的思想，把基于网格的方案与基于正六边形的方案进行对比。假设邻居区域的任意两个节点之间可以建立起通信，节点的通信距离为Ｒｍ（相邻区域的节点间的最远通信距离），采用正方形网格的区域划分方式与采用正六边形区域的划分方式比较如图２所示。
采用正方形结构进行划分，每个小正方形面积为砰／８，但采用正六边形结构进行划分每个正六边形的面积为
３
ｖ５－Ｒ２／２６，在节点通信能力相同的情况下，采用正六边形结构
进行划分的小区域的面积是采用正方形结构进行划分的
１。５９８
８倍。
３．２蜂窝状密钥预分配方案
本文采用的密钥分配过程与２．２节相同。３．３蜂窝状网络的密钥池划分
采用正六边形结构进行网络划分，每个正六边形与它的６个邻居的最远通信距离都相同，整个网络中每个正六边形的地位都平等，这与采用正方形结构划分不同。正方形结构划分中，每个正方形区域同８个邻居的最远通信距离不完全相同，在密钥池划分时相邻区域的覆盖因子分为两类。与ｂ，采用正六边形结构只用一种覆盖因子就可以了，本文假设每个正六边形与邻居区域有Ｌ口Ｉｓ。ＩＪ个共同的密钥，ａ为覆盖因子。
采用与２．１节中正方形结构网络划分相同的划分方式，设正六边形结构的网络中也有ｔ×ｎ个等大小的正六边形，每个小区域Ｇ。（１≤ｉ≤ｔ，１≤，≤，１）的划分如图３所示。设网络为（Ｘ×ｙ）ｉｎ２，整个网络的密钥池为ｓ，网络被划分成了ｔ×ｎ个六边形。图３中ｔ＝６、ｎ＝５。密钥分配的过程按照从左到右，从下到上的顺序进行：
（ａ）首先从ｓ中选出ＩＳ。ｉ个密钥分配给第一个六边形Ｇ，：。，然后把这Ｉｓ。１个密钥从密钥池ｓ中剔除。
（ｂ）第一行的六边形区域Ｇｉ，ｊ（ＪＥ［２，ｔ］）先从它左边的邻
居Ｇｍ。的密钥池Ｉｓ。Ｉ中选取ａＩｓｃｌ个密钥，然后再从剩余的密
万方数据
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?１５２０?计算机应用研究第２７卷
历序列值的相关性。这是因为在对特征点进行遍历时，各特征
点以均等的概率被历经，因此即使在匹配特征点数较少时，也
能解算出高相关的遍历序列值（表１的检测结果也说明了这
一点）。显然，改进后的方法可减少约一半的计算量。
图５Ｌｆ撇图像经不同图像操作处理后的效果图
（含ＳＩＦＴ匹配特征点分布）
表１ＳＩＦＴ特征、ＤＣＴ域以及高阶累积量水印算法对图５中
各图像的水印检测结果
图像序号图霭蘧作ｓ嘴征匹孺征而笔裂‰
图５（ａ）ＪＰＥＧ压缩（３０％）
图５（ｂ）剪切（５０％）
图５（ｃ）旋转（１５。）
图５（ｄ）加噪（１０％）
图５（ｃ）中值滤波（５ｘ５１
图ｓ（０仂射变换
图５（ｇ）尺度放缩（０．５倍）
图５（ｈ）亮度调整（４０ｄＢ）
图５（ｉ）旋转并剪切（３０。，７５％）图５０）旋转并放缩（３０。，０．５倍）５００
１４１
４１８
４５７
１９５
３８４
１１２
３５４
２５９
４４７
６００．９９８９０．８７２１
１７１．０００００．０４６５
３６０．８２２８０．０７３０
２１０．９８８８０．１８２１
４８０．９８４６０．２９０７
５１０．９９３８０．１９０３
５３０．９９９５０．８４３２
６６１．０００００．９０７ｌ
２９０．７１０１０．０３７２
２３０．５５３４０．０５８１
０．９１０２
０．２９１３
Ｏ．２０９７
０．６１１９
０．５９４２
０．６９２７
０．９１５７
０．９３７２
Ｏ－０８４９
０?１０４５
注：表１中粗体表示水印检测不通过．
４结束语
本文给出一种基于图像特征提取算子——ＳＩＦＴｒ算子构建数字图像零水印的新算法，相比于其他提取重要系数或特征的零水印算法，ＳＩＦＴ算子更能有效地提取出表征原图像作品的局部信息特征，而且这些局部特征信息能在常见的压缩、剪切、旋转、加噪、滤波等操作下保持一定的稳定性，因此，基于ＳＩＦＴ特征的水印信息更能有效地惟一表征原图像作品。同时，提出的匹配特征点随机遍历方法能将图像的局部特征信息以及局部特征之间的关联信息转换为一维序列，方便算法自动判别待检测图像是否包含已注册的水印信息，避免了依据匹配特征点个数或比例进行判别的不准确性。仿真实例也表明了基于ＳＩＶＩ＂特征的图像零水印算法具有较好的鲁棒特性和抗攻击特性。在计算性能上，针对在特征点匹配过程中需要对特征点距离反复计算的问题，给出了一种改进的匹配方法，该方法可将水印检测时的匹配计算量减少约一半。
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（上接第１５１６页）
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基于地理位置的蜂窝状密钥管理方案
作者：孔贝贝， 唐小虎， KONG Bei-bei， TANG Xiao-hu
作者单位：西南交通大学,信息安全与国家计算网格实验室,成都,610031
刊名：
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英文刊名：APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
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