52、无线传感器与云取证技术剖析

无线传感器与云取证技术剖析

1 无线传感器系统概述

1.1 传感器系统构成

传感器系统旨在适应各种条件，并通过精确计算、监测以及对当前值和过去值的分析，尽可能保持结果的线性。传感器的引脚功能明确，第一引脚用于接地，第二引脚用于数据输入/输出，第三引脚用于电源供应。不同位置的传感器之间通过一根公共线进行通信，同时采用上拉网络，使其能够在极低电压下启动运行。

1.2 工作原理

不同传感器之间的时间间隔不会产生冲突，但如果出现冲突，任务管理器将负责解决。通过设置标志位来消除中断，直到第一个冲突解决。同时，为避免冲突，会为传感器分配定时值，确保所有协同工作的传感器在固定时间内相互交互并将数据发送给任务管理器。任务管理器会进一步分配操作模式，处理系统相关工作，与每个传感器交互并获取数据以进行后续操作，数据也可保存用于相关工作。若系统自动运行，还会与GPS进行交互。

传感器配备微控制器（MSP 430），可配置为七种不同的低功耗模式，从而在运行过程中节省大量能源。此外，减少传感任务和简化数据处理算法也有助于数据的进一步操作。传感器之间的间距约为10 - 15米，它们以一对一的方式工作，并将每个时刻的报告发送给任务管理器。

1.3 系统工作流程

graph LR
    A[传感器启动] --> B[数据采集]
    B --> C{是否有冲突}
    C -- 否 --> D[数据传输至任务管理器]
    C -- 是 --> E[任务管理器解决冲突]
    E --> D
    D --> F[任务管理器分配操作模式]
    F --> G[数据处理与保存]
    G --> H{是否与GPS交互}
    H -- 是 --> I[与GPS交互]
    H -- 否 --> J[继续运行]
    I --> J

2 无线传感器相关算法

2.1 动态电压缩放

动态电压缩放是计算机架构中的一种电源管理技术。当组件电压升高时称为过压，降低时称为欠压。通过该技术可以在不影响微处理器峰值性能的情况下降低能耗。该方法在软件控制下改变处理器电压，以满足动态变化的性能需求，相关算法适用于专门针对PDA设备的基准测试套件。

2.2 动态频率缩放

频率在本文中指CPU的时钟频率或操作频率。动态频率缩放是指在运行时改变CPU的时钟频率。进程的性能取决于两个指标：CPU响应时间和吞吐量。提高CPU时钟频率可以减少响应时间并提高性能，但超过一定限度后，需要增加CPU的输入电压以保持其在高时钟频率下的稳定性，这会增加CPU的功耗和散热，缩短其使用寿命。相反，降低CPU时钟频率可以降低功耗，但会对CPU性能产生负面影响。因此，动态频率缩放是一种平衡性能和功耗的技术，通过不断改变时钟频率来优化CPU的性能和功耗。

性能与时钟频率成正比，功耗也与时钟频率成正比。

3 无线传感器系统规格

3.1 CRC校验

传感器的64位ROM的最高有效位（MSB）中存储有一个8位CRC值。总线主设备会从64位ROM的前56位计算CRC值，并与传感器中存储的值进行比较，以确定ROM数据是否无错误接收。CRC的等效多项式为CRC = 8X + 5X + 4X + 1。传感器也会使用相同的多项式函数生成一个8位CRC值，并将其提供给总线主设备，以验证数据字节的传输。

在使用CRC进行数据验证时，总线主设备必须使用相同的多项式函数计算CRC值，并将其与传感器64位ROM中存储的8位CRC值或传感器计算并在读取暂存器时作为第九字节读取的8位CRC值进行比较。CRC值的比较和操作的继续与否完全由总线主设备决定，因为传感器中没有电路可以阻止命令序列的执行，如果传感器中存储或计算的CRC值与总线主设备生成的值不匹配。

3.2 CRC生成过程

单总线CRC可以通过一个由移位寄存器和异或门组成的多项式函数生成器来生成。移位寄存器的位初始化为零。从家族代码的最低有效位（LSB）开始，逐位移入，输入家族代码的第8位后，再输入序列号。输入序列号的第48位后，移位寄存器中包含CRC值。再移入8位CRC值，移位寄存器应恢复为全零。

4 无线传感器结果分析

由于网络之间的适当同步，输出很少变化。但有时也会出现例外情况，例如温度图的变化、设备的其他变化或突然的温度变化，这些都可能导致电路停止工作。

在SNRi = -30 dB和SNRi = -25 dB的情况下，使用所提出的方法分别获得了9.1424 dB和10.3117 dB的SNR增益，这可以显著提高认知无线电（CR）网络的频谱感知性能。此外，在不同的噪声不确定性（ρ = 1 dB、ρ = 0.1 dB和ρ = 0.01 dB）下，所提出方法的SNR墙远低于传统能量检测方法的SNR墙。在相同的SNRi和噪声不确定性下，使用所提出的方法可以显著降低采样复杂度，从而提高能量检测器的频谱感知性能。与其他温度传感器相比，该传感器在SNR方面有了很大的改进，偏差和衰减也得到了更好的改善。

5 云计算与云取证概述

5.1 云计算定义

美国国家标准与技术研究院（NIST）将云计算定义为“一种便于按需通过网络访问可配置计算资源（如服务器、网络、存储、服务和应用程序）的标准，这些资源可以快速供应和释放，只需最少的管理工作或与服务提供商的交互”。云计算带来的商业便利使其得到了广泛认可，大型数据中心可以以较低的成本部署。

5.2 云计算的影响

随着云计算的普及，其在犯罪中的滥用可能会增加。安全专家需要升级科学算法，以便从基于云的环境中提取证据。云解决方案供应商和客户需要建立相应的框架以满足法律要求，否则将面临处罚和其他法律后果。同时，他们必须在不违反当地保护法规或无意中泄露重要机密的前提下做到这一点。

5.3 云采用的主要担忧

担忧因素	占比（%）
安全	45
与现有系统集成	26
对数据的控制减少	26
IT治理问题	19
监管/合规问题	19
恢复到传统系统的能力	11

6 云取证案例分析

6.1 亚马逊EC2案例

亚马逊的EC2基础设施即服务（IaaS）产品仅将安全责任承担到虚拟机管理程序层面，这意味着他们只能提供物理安全、环境安全和虚拟化安全等安全控制。客户本身负责与IT框架相关的安全控制，包括操作系统、应用程序和信息。

6.2 RMS公司案例

一家RMS公司选择将其基于内联网的应用程序迁移到一家知名的云服务提供商（CSP），以利用云的灵活性消除额外的设备和维护成本。几个月后，董事会成员需要了解一个月前被解雇的临时工的详细信息，但问题是该临时工可以访问的所有文件以及公司半年前在云上新使用的相关信息都存储在云中。

7 传统数字取证在云端的限制

7.1 物理对象访问受限

云的发展使得在虚拟环境中访问物理对象受到限制，传统的所有权界限变得模糊。在云模型中，网络磁盘和内存的使用方式发生了变化，难以像传统环境那样直接访问和控制。

7.2 技术需求提升

需要改进的技术和算法来发现云中合法可辩护的数字证据。在云环境中，无法确定系统是否可以恢复到已知的可接受状态。

7.3 司法成本增加

云犯罪现场调查的请求可能会很昂贵，因为索赔和调查变得越来越复杂。据麦肯锡公司报告，电子披露需求每年增长50%，从2007年的27亿美元增长到2010年的46亿美元。

8 云取证的定义与流程

8.1 云取证的定义

云取证是云计算和高级法医学的交叉领域。数字取证遵循软件工程标准，以恢复电子证据用于法庭展示。云取证可以被视为系统法医学的一个子集，遵循系统法医学的逻辑标准，并针对云环境进行了一些调整。

8.2 云取证的关键问题

• 访问控制 ：云中存储的个人身份信息（PII）是否有相关的访问控制，确保只有需要知道的人才能访问？
• 结构化与非结构化 ：信息如何存储，以便组织能够在未来访问和处理这些信息？
• 完整性/可用性/保密性 ：在云中实施了哪些技术来维护数据的完整性、可用性和保密性？
• 加密 ：一些法律和法规要求特定类型的PII必须加密存储，云服务提供商是否支持这一要求？

8.3 云取证的科学流程

• 收集 ：收集犯罪案件中重要的文物（数字证据和支持性证据）。
• 保存 ：捕获或冻结文物，使其在时间上的描述准确无误。
• 过滤 ：检查文物，去除无关或重复的部分，保留有重要价值的物品。
• 展示 ：将证据展示出来，以支持调查。

8.4 云取证的挑战

云取证的挑战在于从云中提供足够的专业科学信息，以证明事件或活动的发生。虽然无法完全复制证据，但可以从云中获取现有信息的预览，并通过记录恢复对云资产的访问。主要的困难在于说服各方该事件确实以所描述的方式发生。

由于云的性质多变且不断变化，文件和目录结构也各不相同，因此云取证变得复杂。云系统还需要处理数据离岸和确定文件轮换及各种元数据更正（如操作日志、文件访问元数据）等问题对证据状态的影响。

9 云取证的问题与困难

9.1 执行复杂性

共享托管、协调问题和记录信息隔离方法是增加云取证执行复杂性的关键因素。许多云服务提供商尚未意识到这些问题，这可能对未来的法律程序造成危险。

9.2 云隐私问题

谷歌的电子邮件监听丑闻引发了激烈的批评，也让云服务客户感到担忧。敏感数据需要特殊保护，以防止欺诈和数据泄露，并遵守保护法规。云计算使得执法部门无法直接控制证据及其所在的系统，多个客户可能持有特定云的访问权限。

9.3 法律实施问题

• 确定证据位置 ：如何实施和应用法律来确定证据所在的媒体位置？
• 证据提取保证 ：如何确保法医专家提取了所有需要进一步调查、理解和记录的证据？

9.4 数据库挑战

客户参与管理系统和信息图表中使用的庞大数据库给现有的法医学带来了额外的障碍。

9.5 管辖权问题

云中的可扩展性优势也引发了管辖权的讨论。一些云实际上位于外部服务器上，这引发了关于法律适用范围和获取证据的问题。

9.6 科学难题

• 位置 ：在启动取证程序之前，必须找到受害者系统或计算机。虚拟机（VM）的痕迹可能分散在全球各地的实际驱动器中，信息可能从条带化多磁盘阵列系统中删除，或者取证可能存在于另一个云供应商的存储系统中，需要法院命令才能恢复。
• 时间 ：网络定时协议（NTP）有助于在确定数据源后同步所有相关实体的时间。如果法医专家难以说服法律指导人员客户视图记录中的事件标记与供应商侧日志文件中的时间戳一致，那么取证工作可能难以进行。

10 云取证问题的应对策略

10.1 加强云服务提供商管理

云服务提供商（CSP）应提高对云取证相关问题的认识，建立完善的安全控制和管理机制。例如，明确自身在数据安全、隐私保护等方面的责任，加强对客户数据的保护和管理。同时，CSP 应与客户密切合作，共同制定应对法律要求的策略，确保在不违反法规的前提下，能够有效配合取证工作。

10.2 完善数据存储与管理

为了解决数据存储和管理带来的问题，云服务提供商可以采用更先进的技术和方法。例如，采用加密技术对敏感数据进行加密存储，确保数据的保密性和完整性。同时，建立完善的数据备份和恢复机制，以便在需要时能够快速恢复数据。此外，还可以采用数据分类和标记的方法，对不同类型的数据进行区分和管理，提高数据的可访问性和可管理性。

10.3 建立跨区域合作机制

由于云计算的跨区域特性，云取证可能涉及到不同地区的法律和管辖权问题。为了解决这些问题，需要建立跨区域的合作机制。例如，不同国家和地区的执法部门可以加强合作，共享信息和资源，共同开展云取证工作。同时，国际组织也可以发挥协调作用，制定统一的云取证标准和规范，促进云取证工作的规范化和标准化。

10.4 提升安全专家能力

安全专家在云取证中起着关键作用，因此需要提升他们的专业能力。安全专家应不断学习和掌握新的技术和算法，以便能够从复杂的云环境中提取有效的证据。同时，他们还应了解相关的法律法规和政策，确保取证工作的合法性和合规性。此外，安全专家还应具备良好的沟通和协调能力，能够与云服务提供商、客户和执法部门等各方进行有效的沟通和合作。

11 无线传感器与云取证的未来发展趋势

11.1 无线传感器的发展趋势

• 智能化 ：未来的无线传感器将更加智能化，能够自动感知环境变化，并根据预设的规则进行自主决策和处理。例如，传感器可以根据环境温度、湿度等参数自动调整工作模式，以提高能源利用效率。
• 微型化 ：随着技术的不断进步，无线传感器将越来越小，功耗也将越来越低。这将使得传感器可以更加广泛地应用于各种场景，如智能家居、智能医疗等。
• 集成化 ：无线传感器将与其他技术进行更加紧密的集成，如物联网、大数据、人工智能等。通过集成这些技术，传感器可以实现更强大的功能，如数据分析、预测和决策支持等。

11.2 云取证的发展趋势

• 自动化 ：未来的云取证将更加自动化，能够自动完成证据的收集、保存、过滤和展示等工作。这将大大提高取证效率，减少人工干预的误差和风险。
• 智能化 ：云取证将借助人工智能和机器学习等技术，实现对证据的智能分析和处理。例如，系统可以自动识别证据中的关键信息和模式，为调查人员提供更有价值的线索和支持。
• 标准化 ：随着云取证的不断发展，相关的标准和规范将逐渐完善。这将使得云取证工作更加规范化和标准化，提高取证结果的可信度和权威性。

12 总结

12.1 无线传感器系统总结

无线传感器系统通过精确的设计和先进的算法，能够在各种条件下稳定工作，并实现高效的数据采集和传输。动态电压缩放和动态频率缩放等技术的应用，使得传感器在性能和功耗之间取得了良好的平衡。同时，CRC 校验等机制保证了数据传输的准确性和可靠性。与其他传感器相比，该传感器在 SNR 等方面有了显著的改进，具有更广阔的应用前景。

12.2 云取证系统总结

云取证作为云计算和法医学的交叉领域，面临着诸多挑战和困难。由于云计算的特性，传统数字取证方法在云端受到了限制，需要针对云环境进行调整和改进。云取证的科学流程包括收集、保存、过滤和展示等环节，每个环节都需要严格遵循法律标准和程序。同时，云取证还需要解决访问控制、数据存储、管辖权等一系列关键问题。为了应对这些挑战，需要加强云服务提供商的管理，完善数据存储和管理机制，建立跨区域合作机制，并提升安全专家的能力。

12.3 两者结合的展望

无线传感器和云取证虽然属于不同的领域，但它们之间存在着一定的联系和互补性。无线传感器可以为云取证提供更多的数据来源，而云取证则可以为无线传感器的数据安全和合法性提供保障。未来，可以将两者进行更深入的结合，实现数据的更高效利用和更安全的管理。例如，无线传感器可以将采集到的数据实时上传到云端，云取证系统可以对这些数据进行实时监测和分析，及时发现潜在的安全风险和犯罪行为。

graph LR
    A[无线传感器] --> B[数据采集]
    B --> C[数据传输]
    C --> D[云端存储]
    D --> E[云取证]
    E --> F[证据分析]
    F --> G[结果展示]
    G --> H[决策支持]
    H --> I[反馈调整]
    I --> A

通过以上的分析和总结，我们可以看到无线传感器和云取证技术都具有重要的应用价值和发展前景。在未来的发展中，我们需要不断探索和创新，解决存在的问题和挑战，推动这两项技术的不断进步和应用。