58、雾计算安全：算法、攻击与挑战解析

雾计算安全：算法、攻击与挑战解析

1. 密钥交换算法与相关方案

在雾计算领域，有多种密钥交换算法和相关方案被提出以保障系统的安全性和效率。
- 差分隐私查询模型（QMA 和 IQMA） ：该模型利用问题模型捕捉合理雾计算处理的设计数据，通过注入拉普拉斯算子实现差分保护。理论研究表明，QMA 和 IQMA 算法满足差分安全，能抵御多种保护攻击，并在保证安全的前提下实现较高的信息效用。
- 车辆网络中的相互认证方案 ：考虑到车辆网络中有限的准入 FCS 以及登录和服务请求阶段的管理预留情况，此方案采用单向哈希函数和异或操作，结合 Real - Or - Random 模型进行正式安全调查。BAN 逻辑证明该策略能确保共享验证措施的安全，基于 AVISPA 的 SPAN 编程验证显示其能抵御重放和中间人攻击，计算速度比现有方案快 1.1%、56.67%，并减少 30%、58.21%的消息量。
- 基于格的雾计算框架（LFCSF） ：该框架利用雾设备的总和标记，限制加密功能与整体功能。储备利用在 LFCSF 中被证明是有益的，因为存储可以处理相似问题，从而提高资源利用率。与其他算法相比，LFCSF 在计算成本、容量成本和处理查询方面表现更好，平均性能提高 35%。
- 上下文感知的信任和声誉模型 ：该方法利用多源可信且基于区分的框架评估客户端可靠性，融合关联设备/客户端的设置进行信任评估，使用基于设置的声誉模型考虑假定的中心节点。Trust Input 和 Trust Feedback Crawler 框架确保信任评估框架公平有效。