28、基于物联网与云安全的智能城市元宇宙探索

基于物联网与云安全的智能城市元宇宙探索

1. 引言

元宇宙是一个共享、沉浸式且持久的三维虚拟环境，支持众多用户跨多种数字平台实时互动，并与现实世界相连，可实现实时购物、工作、娱乐和社交。数据加密技术虽能编码数据，使只有授权用户才能解码，但仅靠加密不足以保护数据。数据库中的数据可通过访问控制、数据完整性维护、加密和审计等多种技术来保护。将数据交给可靠的数据托管方（如数据仓库）是保存数据的可靠方式，在可行的情况下，应尽量将研究数据存于提供数据管理服务的仓库中。

1.1 MQTT 基本概念

• 发布/订阅模式 ：消息队列遥测传输（MQTT）协议采用“发布/订阅”概念。发布者发布消息，用户订阅主题，订阅者会收到所订阅主题下的所有消息。
• 订阅与主题 ：MQTT 中的发布者向主题发布消息，主题可视为消息的主题，用户通过订阅主题来接收特定通信内容。主题有两个通配符级别，可用于获取多个相关主题的信息。
• 服务质量（QoS）级别 ：
  • QoS1（最多一次） ：不保证消息传递，最多发送一次消息。
  • QoS2（仅一次） ：通过四次握手确保消息仅传递一次。系统会根据需求选择 QoS 级别，如需要持续数据传输时会采用 QoS2。当同一主题有新订阅时，会向新客户端发送该主题的保存消息。
• 清洁会话与可靠连接 ：若值为 false，首次连接被视为永久连接。在此情况下，具有最高 QoS 分配的连续消息传递会被保留，直到连接重新建立，但这些标志并非必需。
• 遗嘱机制 ：在意外断开连接时，遗嘱机制在安全或报警系统中很有用，当传感器与系统失去联系时，管理人员会立即收到警报。

QoS 级别	描述
QoS1（最多一次）	不保证消息传递，最多发送一次消息
QoS2（仅一次）	通过四次握手确保消息仅传递一次

1.2 人工智能元宇宙

元宇宙被视为下一代互联网，在学术界和商业界都备受关注。人们可通过增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术访问和交流。它本质上是一个无限且相互连接的虚拟社区宇宙，人们可通过移动应用进行社交、工作和娱乐。元宇宙与区块链、数字孪生技术、云服务、物联网技术和人工智能（AI）技术等相关。数字孪生技术使元宇宙与现实世界相交，其架构应连接现实与虚拟世界。

2. 文献综述

2.1 MQTT 协议

MQTT 协议基于传输控制协议构建物联网生态系统，经 ISO/IEC 20922 标准化后成为 OASIS 的一部分。其核心采用发布者订阅通信模型，减少资源需求，适合低带宽环境，因为客户端无需更新。消息由实现该协议的代理服务器发送给 MQTT 客户端，客户端通过代理进行通信。每个 MQTT 消息包含一个树形结构的主题和特定值或指令，并分发给订阅该主题的所有客户端。该协议通过三种不同的可靠性机制（即 QoS）实现可靠传输。与 HTTP 等协议相比，MQTT 协议占用资源少，但并非所有基于 MQTT 的代理都具备相同的实体认证或加密功能。开源的 Eclipse Mosquito 程序包含客户端证书和对安全套接层/传输层安全（SSL/TLS）的支持，但默认情况下，Mosquito 代理需要额外的安全程序来保护传输的数据。

2.2 AI 元宇宙

科学家认为元宇宙由众多前沿共享虚拟环境技术支持，其中 AI 对增强沉浸感和实现智能虚拟代理有重大影响。研究深入探讨了基于 AI 的技术在区块链、网络、数字孪生、自然语言处理、机器视觉和神经接口等多个技术领域的应用，以及其在虚拟世界中的潜在应用，如制造业、医疗保健、智能城市和游戏等。同时，还研究了元宇宙对消费者研究、营销的影响，以及区块链技术在元宇宙隐私和安全方面的作用。

随着网络犯罪的增加，对基于 AI 的元宇宙安全进行全面审查至关重要。分布式拒绝服务（DDoS）攻击和用户身份数据被盗等问题凸显了深入研究元宇宙漏洞和局限性的必要性。用户身份识别是关键问题，生物识别技术虽被认为是最安全的方法，但 AI 系统在数据或事件较少时可能产生错误结论和误报。数据收集和分类对于开发基于 AI 的元宇宙网络安全很重要，因为隐式智能系统需要大量数据集。

3. 系统设计

本部分介绍了使用粒子群优化（PSO）和逻辑回归（LR）算法，结合物联网和云安全技术构建智能城市元宇宙的系统算法。

3.1 传感器

传感器能检测实际事件并生成输出信号，输入包括光、热、运动、湿度、压力等环境事件。传感器广泛应用于日常和工业场景，具有预测性和预防性维护等优点，可提高测量数据传输速度和准确性，改善资产健康和过程控制。智能传感器能收集环境数据、分析并在识别特定输入时执行预定操作。

3.2 物联网、云安全与元宇宙的连接

物联网和元宇宙是相似的孪生技术，将改变人们的通信、协作和盈利方式，为用户提供更主动的互联网访问。物联网通过云服务提供商的支持与元宇宙相连，云服务可推动创新，使开发者和企业能利用先进的数据服务。物联网的主要目标是建立物理世界与互联网的连接，构建更复杂的物联网基础设施对赋能元宇宙至关重要。

3.3 PSO 算法

PSO 是一种基于群体运动和行为的优化技术，利用社会交互概念解决冲突。它使用一群粒子（代理）在搜索空间中寻找最优解，具有参数少的优点。每个粒子有位置和速度，维护自身的局部最优位置（pbest）和全局最优位置（gbest）。

graph TD;
    A[初始化种群] --> B[迭代开始];
    B --> C[评估每个粒子的适应度];
    C --> D{是否满足优化条件};
    D -- 是 --> E[输出优化解];
    D -- 否 --> F[更新粒子的速度和位置];
    F --> C;

粒子的位置和速度表示如下：
- 位置：$X_i = (X_{i1}, X_{i2} … X_{in}) \in R^n$
- 速度：$V_i = (V_{i1}, V_{i2} … V_{in}) \in R^n$

局部最优位置：
- $P_i = (P_{i1}, P_{i2} … P_{in}) \in R^n$
- $pbest_i = f (P_i)$

全局最优位置：
- $P_g \in R^n$
- $gbest = f (P_g)$

PSO 伪代码如下：

Initialize Population
for t = 1: maximum generation
    for i = 1: population size
        If f (X_{i,d}(t)) < f(P_i(t)) then P_i(t) = X_{i,d}(t)
        f(P_g(t)) = min_t(f(P_t(t)))
    end
    for d = 1: dimension
        V_{t,d}(t + 1) = W * V_{t,d}(t) + C1 * R1 * (P_t - X_{t,d}(t)) + C2 * R2 * (P_g - X_{t,d}(t))
        X_{t,d}(t + 1) = X_{t,d}(t) + V_{t,d}(t + 1)
        if V_{i,d}(t + 1) > V_{max} then V_{i,d}(t + 1) = V_{max}
        else if V_{i,d}(t + 1) < V_{min} then V_{i,d}(t + 1) = V_{min}
        end
        if X_{i,d}(t + 1) > X_{max} then X_{i,d}(t + 1) = X_{max}
        else if X_{i,d}(t + 1) < X_{min} then X_{i,d}(t + 1) = X_{min}
        end
    end
end

3.4 LR 算法

逻辑回归是解决分类问题的常用算法，与线性回归方法类似，但依赖因变量。它根据某些因变量估计给定类别的可能性，在创建结果的逻辑之前，先计算输入特征的总和（通常包含偏置项）。逻辑回归常用于二元分类问题，输出为二进制值（0 或 1）。

逻辑回归的激活函数（Sigmoid 函数）定义为：
$f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$

逻辑回归方程为：
$y = \frac{e^{b_0 + b_1X}}{1 + e^{b_0 + b_1X}}$

其中，$x$ 为输入值，$y$ 为预测输出，$b_0$ 为截距项或偏置，$b_1$ 为输入系数。

逻辑回归伪代码如下：

Input: Training Data
Begin
    For i = 1 to k
        For every occurrence of training data d_i
            Set the regression’s goal value to Z
            y = \frac{P(I_{d_i})}{1 - P(I_{d_i})} * [\frac{1}{(1 - P(I_{d_j}))(P(I_{d_j}))}]
            Set the instance weight to zero. d_j to [(1 - I_{d_j}) (1 - (I_{d_j}))]
            Finalize af (j) to the data with class value (Z_j) and weight (ω_j)
            Classical label decision
            Assign (class label: 1) if P_{id} > 0.5, otherwise (class label: 2)
        End
End

4. 结果与讨论

本部分将讨论粒子群优化（PSO）与逻辑回归（LR）相结合的方法在性能上的表现，并将其与现有方法在准确率、灵敏度、特异性和 F - 度量等指标上进行对比。现有元宇宙数据隐私保护系统的方法包括卷积神经网络（CNN）、粒子群优化（PSO）和拉格朗日松弛（LR），而新提出的 PSO + LR 方法使用 MATLAB 2013 进行性能指标评估。

性能评估指标用于预测训练好的机器学习模型的表现，帮助判断算法在未处理过的数据集上的性能。混淆矩阵在评估中起到关键作用，其工作原理如下表所示：

	预测正类	预测负类
实际正类	真阳性（TP）	假阴性（FN）
实际负类	假阳性（FP）	真阴性（TN）

以下是各项性能指标的具体计算和对比：
- 准确率（Accuracy） ：准确率是模型正确预测的数量与总预测数量的比值，计算公式为：
[Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FN + FP}]

不同算法的准确率结果如下表所示：

算法	结果（%）
CNN	76.83
LR	80.12
PSO	85.58
PSO + LR	89.79

从结果可以看出，PSO + LR 系统的准确率优于其他系统，其准确率输出图如下：

graph LR;
    A[CNN] -->|76.83%| B(准确率);
    C[LR] -->|80.12%| B;
    D[PSO] -->|85.58%| B;
    E[PSO + LR] -->|89.79%| B;

• 灵敏度（Sensitivity） ：灵敏度是正确的正预测数量与总正例数量的比值，计算公式为：
  [Sensitivity = \frac{TP}{TP + FN}]

不同算法的灵敏度结果如下表所示：

算法	结果（%）
CNN	75.54
LR	81.33
PSO	84.27
PSO + LR	90.36

PSO + LR 算法的灵敏度结果优于其他算法，其灵敏度输出图如下：

graph LR;
    A[CNN] -->|75.54%| B(灵敏度);
    C[LR] -->|81.33%| B;
    D[PSO] -->|84.27%| B;
    E[PSO + LR] -->|90.36%| B;

• 特异性（Specificity） ：特异性是正确的负预测数量与总负例数量的比值，计算公式为：
  [Specificity = \frac{TN}{TN + FP}]

不同算法的特异性结果如下表所示：

算法	结果（%）
CNN	72.68
LR	77.91
PSO	86.53
PSO + LR	91.42

PSO + LR 算法在特异性方面也表现出色，其特异性输出图如下：

graph LR;
    A[CNN] -->|72.68%| B(特异性);
    C[LR] -->|77.91%| B;
    D[PSO] -->|86.53%| B;
    E[PSO + LR] -->|91.42%| B;

• F - 度量（F - Measure） ：F - 度量是召回率和精确率的调和平均值，计算公式为：
  [F - measure = \frac{2 * recall * precision}{recall + precision}]

不同算法的 F - 度量结果如下表所示：

算法	结果（%）
CNN	-
LR	-
PSO	-
PSO + LR	-

注：此处原文档未给出其他算法的具体 F - 度量值，但强调了 PSO + LR 算法的 F - 度量结果优于其他算法，其 F - 度量输出结果图如下：

graph LR;
    A[CNN] -->|结果| B(F - 度量);
    C[LR] -->|结果| B;
    D[PSO] -->|结果| B;
    E[PSO + LR] -->|更优结果| B;

通过对各项性能指标的对比可以发现，新设计的 PSO + LR 混合算法在准确率、灵敏度、特异性和 F - 度量等方面均优于现有的系统。

综上所述，PSO + LR 算法在智能城市元宇宙的数据隐私保护方面展现出了良好的性能。在未来的研究和应用中，可以进一步探索该算法在不同场景下的优化和扩展，以更好地适应不断发展的元宇宙环境。同时，随着技术的不断进步，也需要持续关注元宇宙安全领域的新挑战和新问题，不断完善数据隐私保护的方法和策略。