22、跨域身份管理与无线传感器网络查询算法解析

跨域身份管理与无线传感器网络查询算法解析

1. 跨域身份管理系统

在跨域身份管理系统中，有一系列关键的概念和操作。首先是关于累加器值 $GA$ 以及承诺的定义。$c = v_e \left(\frac{1}{a}\right)^{s_k} \left(\frac{1}{b}\right)^{s}$ 被定义为 $e$ 的承诺，因为值 $e$ 满足 $v_e = a^{s_k} b^{s} c$。

1.1 生成非交互式零知识证明

用户 $U_A$ 运行 $GenNIZKProof(NymCA_{U_A}, U_A)$ 算法生成 $\pi_e$，具体步骤如下：
1. 用户 $U_A$ 从 $Z_{\lfloor n/4 \rfloor}$ 中随机选择 $r_1, r_2$，并且 $g, h, y$ 是模 $N$ 的二次剩余，计算 $\Omega_1 := v_y^{r_1}$，$\Omega_2 := g^{r_1}$，$\Omega_3 := g^{e} h^{r_2}$。
2. 用户 $U_A$ 构建对 $u$ 的承诺 $C_u$，证明 $u$ 是累加器值 $GA$ 的 $e$ 次幂根。$U_A$ 从 $Z_{\lfloor n/4 \rfloor}$ 中随机选择 $r_3, r_4, r_5$，计算 $C_e := g^{e} h^{r_3}$，$C_u := u h^{r_4}$，$C_r := g^{r_4} h^{r_5}$。
3. 最终 $\pi_e$ 由以下关系确定：
$\pi_e \leftarrow NIZKPoK{(\alpha, \beta, \lambda, \tau, \epsilon, \iota, \xi, \zeta, \eta, \omega, \kappa) :
c = \Omega_1^{\alpha} \left(\frac{1}{a}\right)^{\beta} \left(\frac{1}{b}\right)^{\lambda} \left(\frac{1}{y}\right)^{\tau}
\land 1 \equiv \Omega_2^{\alpha} \left(\frac{1}{g}\right)^{\tau}
\land \Omega_2 = g^{\epsilon} \land \Omega_3 = g^{\alpha} h^{\iota}
\land C_r = g^{\xi} h^{\zeta} \land C_e = g^{\alpha} h^{\eta} \land GA = C_u^{\alpha} \left(\frac{1}{h}\right)^{\omega}
\land 1 = C_r^{\alpha} \left(\frac{1}{h}\right)^{\kappa} \left(\frac{1}{g}\right)^{\omega}
\land \alpha \in [A, B]}$

1.2 验证证明

$VerifyProof(CB, t, n_B, \pi_e) \to {0, 1}$，当 $CB$ 中的 $n_B$ 个节点中有 $t$ 个节点验证 $\pi_e$ 通过时，输出为 1，表示验证成功。

1.3 生成令牌

当验证证明成功后，$CB$ 会使用假名 $NymCA_{U_A}$ 为用户 $U_A$ 颁发令牌，即 $GenToken(CB, NymCA_{U_A}) \to token$。

1.4 验证令牌

$VerifyToken(token, NymCA_{U_A}, SP_B) \to {0, 1}$，一旦 $SP_B$ 成功验证令牌，用户就可以访问 $SP_B$ 的服务。

以下是跨域身份验证阶段的性能数据表格：
| 操作 | 存储大小 |
| ---- | ---- |
| Initialize | $(3n_A + 2)$ exp in $QRN$ |
| UploadCred | $2n’$ exp in $QRN$ |
| Request and obtain | 1 exp in $QRN$ |
| Authentication and access | 42 exp in $QRN$ |
| | 1 exp $QRN$ |

1.5 系统分析

• 安全分析
  • Sybil 抗性 ：对于概率多项式时间（PPT）对手 $A$，给定注册的现实身份凭证 $CA_d = {pk_A, ctx_A, claim_A = {a, C_v}, \delta_{Oracle_A}}$，若 $Output Deduplication(CA_d) = 1$，则 $Pr\left[\begin{array}{c}Deduplication(C_d) \to b = 1 \ Deduplication(CA_d) \to b_A \ claim_A = claim\end{array}\right] \leq negl(\lambda)$。
  • 隐私保护 ：在身份注册阶段，如果 Pedersen 承诺方案具有隐藏属性，那么去重协议可以保护隐私。
  • 跨域认证的匿名性和隐私保护 ：如果匿名凭证安全且 $NIZKPoK$ 方案满足零知识属性，那么跨域认证阶段是匿名的，并且用户的私人信息可以得到保护。
  • 跨域认证的安全性 ：基于 RSA 假设，如果匿名凭证和动态累加器不能打破 RSA 难题，并且 $NIZKPoK$ 方案满足完整性属性，那么跨域认证是安全的。
• 性能分析
  • 身份注册阶段 ：性能开销主要在去重算法。存储大小为 $O(mb)$，其中 $CBF$ 是一个 $m$ 位的数组，每个位被 $b$ 位的计数器替换。搜索 $CBF$、检查 $CBF$ 和添加 $CBF$ 的时间复杂度分别为 $O(1)$、$O(m)$、$O(m)$，因此该阶段的时间复杂度为 $O(m)$。
  • 跨域认证阶段 ：通常用户可以提前完成初始化和上传凭证的过程，实际的跨域认证只运行请求和获取、认证和访问过程，该阶段的计算复杂度为 43 exp in $QRN$。

以下是不同跨域身份管理方案的比较表格：
| 方案 | 去中心化 | 用户所有权和管理 | 隐私保护 | Sybil 抗性 | 匿名性 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| [12,13] | × | × | × | × | × |
| [16 - 19] | ✓ | × | × | × | × |
| [14] | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | × |
| [24] | ✓ | × | ✓ | × | ✓ |
| 本文方案 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |

2. 无线传感器网络中的查询算法

在无线传感器网络（WSNs）中，用户经常提交空间范围查询以获取网络中某个区域的统计信息，如森林中某个区域的平均温度和最大湿度。现有的隐私保护聚合查询算法依赖于预先建立的网络拓扑，维护网络拓扑需要大量能量，并且假设通信半径内的节点可以完美通信，这并不实际。

2.1 RPSAQ 算法

为了解决这些问题，提出了具有隐私保护能力的链路感知聚合查询算法 RPSAQ，其具体流程如下：
1. 发送查询消息 ：使用地理路由协议将查询消息和一个随机生成的随机数发送到查询区域中的一个节点。
2. 划分区域和网格 ：以该节点为起始节点，将查询区域划分为多个子区域，每个子区域根据网络拓扑和链路质量动态划分为多个网格。
3. 选举查询节点 ：在每个网格中选举一个查询节点，负责将查询消息发送到下一个网格中的所有节点。
4. 数据聚合 ：网格中的节点使用逐点叠加策略根据建立的路由聚合传感数据，并将聚合后的部分查询结果传输到下一个网格中的节点。重复这个过程，直到访问查询区域中的所有节点并生成最终查询结果。
5. 返回结果 ：将最终聚合结果使用地理路由协议传输回汇聚节点。

以下是 RPSAQ 算法的流程图：

graph TD;
    A[发送查询消息] --> B[划分区域和网格];
    B --> C[选举查询节点];
    C --> D[数据聚合];
    D --> E{是否访问所有节点};
    E -- 否 --> C;
    E -- 是 --> F[返回结果];

RPSAQ 算法的主要贡献如下：
1. 提出了一种基于路由且无需基础设施的动态数据收集协议，不依赖于预先建立的拓扑。
2. 根据实时网络拓扑和链路质量动态划分网格并选择查询节点，避免了网络拓扑变化对查询结果质量的影响。
3. 基于链路质量信息选择低丢包率的通信链路来分发查询信息和聚合传感数据，避免了数据包的多次重传，降低了能耗。

实验结果表明，RPSAQ 在能耗、数据包传输数量和查询结果质量方面优于现有算法。

跨域身份管理与无线传感器网络查询算法解析

3. 跨域身份管理系统操作要点总结

为了更清晰地理解跨域身份管理系统的操作流程，下面将关键步骤进行总结：
1. 用户证明生成
- 用户 $U_A$ 随机选择 $r_1, r_2 \in Z_{\lfloor n/4 \rfloor}$，计算 $\Omega_1 := v_y^{r_1}$，$\Omega_2 := g^{r_1}$，$\Omega_3 := g^{e} h^{r_2}$。
- 随机选择 $r_3, r_4, r_5 \in Z_{\lfloor n/4 \rfloor}$，计算 $C_e := g^{e} h^{r_3}$，$C_u := u h^{r_4}$，$C_r := g^{r_4} h^{r_5}$。
- 构建 $\pi_e$ 满足特定关系：$\pi_e \leftarrow NIZKPoK{(\alpha, \beta, \lambda, \tau, \epsilon, \iota, \xi, \zeta, \eta, \omega, \kappa) :
c = \Omega_1^{\alpha} \left(\frac{1}{a}\right)^{\beta} \left(\frac{1}{b}\right)^{\lambda} \left(\frac{1}{y}\right)^{\tau}
\land 1 \equiv \Omega_2^{\alpha} \left(\frac{1}{g}\right)^{\tau}
\land \Omega_2 = g^{\epsilon} \land \Omega_3 = g^{\alpha} h^{\iota}
\land C_r = g^{\xi} h^{\zeta} \land C_e = g^{\alpha} h^{\eta} \land GA = C_u^{\alpha} \left(\frac{1}{h}\right)^{\omega}
\land 1 = C_r^{\alpha} \left(\frac{1}{h}\right)^{\kappa} \left(\frac{1}{g}\right)^{\omega}
\land \alpha \in [A, B]}$
2. 证明验证 ：$CB$ 中的 $n_B$ 个节点中有 $t$ 个节点验证 $\pi_e$ 通过时，$VerifyProof$ 输出为 1。
3. 令牌生成与验证
- 验证证明成功后，$CB$ 为用户 $U_A$ 颁发令牌 $GenToken(CB, NymCA_{U_A}) \to token$。
- $SP_B$ 验证令牌，若成功用户可访问服务 $VerifyToken(token, NymCA_{U_A}, SP_B) \to {0, 1}$。

4. 无线传感器网络 RPSAQ 算法优势分析

RPSAQ 算法在无线传感器网络中具有显著优势，下面从不同方面进行分析：
- 拓扑依赖性 ：传统算法依赖预先建立的拓扑，而 RPSAQ 提出了基于路由且无需基础设施的动态数据收集协议，不依赖预先拓扑，避免了因拓扑维护带来的高能耗问题。
- 动态适应性 ：根据实时网络拓扑和链路质量动态划分网格并选择查询节点，能够有效应对网络拓扑的变化，保证查询结果的质量。
- 能耗优化 ：基于链路质量信息选择低丢包率的通信链路，减少了数据包的多次重传，从而降低了传感器节点的能耗。

以下是 RPSAQ 算法与传统算法在能耗、数据包传输数量和查询结果质量方面的对比表格：
| 算法 | 能耗 | 数据包传输数量 | 查询结果质量 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 传统算法 | 高 | 多 | 受拓扑变化影响大 |
| RPSAQ 算法 | 低 | 少 | 稳定且高质量 |

5. 综合对比与总结

将跨域身份管理系统和无线传感器网络查询算法进行综合对比，可以发现它们在不同领域都有各自的创新点和优势。
- 跨域身份管理系统 ：通过一系列的证明生成、验证、令牌颁发和验证机制，保证了系统的安全性和隐私性，同时在性能上也有一定的优化，如跨域认证阶段的计算复杂度控制。
- 无线传感器网络 RPSAQ 算法 ：针对传统算法的不足，提出了动态数据收集和链路感知的方法，有效降低了能耗，提高了查询结果质量。

综上所述，跨域身份管理系统和无线传感器网络查询算法都在解决各自领域的关键问题上取得了良好的效果，为相关领域的发展提供了新的思路和方法。在实际应用中，可以根据具体的需求和场景选择合适的技术方案，以实现系统的高效运行和数据的安全保护。

以下是两种技术的关键特性对比列表：
1. 跨域身份管理系统
- 安全性：具备 Sybil 抗性、隐私保护和匿名性。
- 性能：跨域认证阶段计算复杂度可控。
2. 无线传感器网络 RPSAQ 算法
- 拓扑：不依赖预先拓扑，动态适应网络变化。
- 能耗：低能耗，减少数据包重传。
- 查询结果：稳定且高质量。

通过以上的分析和总结，我们可以更深入地理解这两种技术的特点和优势，为进一步的研究和应用提供参考。