体域网中一种基于无线信道特征的密钥生成方法研究

黄晶晶

体域网中一种基于无线信道特征的密钥生成方法研究

黄晶晶

（北京赛西科技发展有限责任公司，北京 100007）

无线体域网是以人体为中心的无线网络，受其有限的资源和计算能力的约束，如何保证无线体域网通信节点间共享密钥是当前面临的一大挑战。提出了一种基于超宽带无线体域网信道特征的密钥生成机制，利用超宽带信道多径相对时延与平均时延的差值量化生成密钥，降低了密钥不匹配率，同时引入辅助节点，提高了密钥生成速率。仿真结果表明，该机制能够在兼顾密钥一致性的前提下，获得较高的密钥生成速率并保证密钥的安全性。

信道互易性；密钥生成；无线体域网；超宽带

1 引言

近年来，无线通信、智能控制、集成电路等技术的发展以及健康医疗需求的提升促使无线体域网（wireless body area network，WBAN）技术成为研究的热点。无线体域网包含具有通信功能的可穿戴式或植入人体内部的轻量级无线传感器，所述传感器感知与人体相关的生理、运动和环境信息并上传给手机或计算机等终端设备，从而达到实时监测、远程诊断等目的。上述节点采集或处理的医疗数据涉及个人隐私，因此研究保障所述数据机密性的机制十分必要。

由于WBAN传感器节点的供电和计算处理能力受限，显然使用对称加密算法优于利用公钥和认证中心的非对称加密算法。随之而来需要解决的问题是如何在传感器节点和终端设备间共享密钥。传统的解决方案是出厂预配置或使用密钥管理体系[1]。然而，受不同厂商硬件配置的差异和节点动态配对需求的影响，预配置在实际操作中非常不便；而密钥管理体系需要一个可信任的第三方存储密钥，这也会带来潜在的危险和连带责任。此外，若采用Diffie-Hellman协议[2]共享密钥，对资源有限的传感器节点而言代价过于昂贵[3]。

为了克服上述缺陷，有学者提出利用人体生理信号生成共享密钥[4]。受此启发，IPI（inter-pulse interval）信号[5]、ECG（electrocardiogram）信号[6-7]相继成为生成密钥的随机信号源。此外，人体生理信号还可用于密钥协商[8-9]。然而，感知相同的人体生理信号会造成硬件成本的大幅提升同时传感器的安放位置也会受到限制。例如，ECG信号的感知需要靠近心血管。因此，利用体域网无线衰落信道特征生成密钥成为不错的选择。

根据无线信道互易性[10]、空间变化性[11]和时间变化性[12]的特点，合法通信双方能够从信道特征（如接收信号强度、信道冲激响应、相位、时延、到达角度等）中提取密钥。Hershey[13]在1996年首次提出利用差分相位检测生成密钥的机制。随后，文献[14-15]进一步阐述了利用信道相位估计提高密钥生成速率的机制。由于现有传感器设备易于获得接收信号强度（received signal strength，RSS），因此有大量文献研究基于RSS的密钥生成算法[16-20]。文献[21]是篇综述类文章，介绍了窄带无线通信系统中基于无线信道特征生成密钥的若干种算法。文献[22-24]阐述了利用超宽带信道特征生成密钥的机制，文献[22]推导了合法通信双方互信息的最大界并求出共享密钥的最大长度，指出最大密钥速率与UWB通信节点间的最大互信息熵值有关。

在WBAN中，Hanlen等[25]在2009年验证了基于近人体信道特征的密钥共享技术的可行性，并证明了信道的随机性和人体的运动能够有效防止窃听者获得密钥信息。随后，Ali等[26-27]利用可穿戴设备移动时造成信号强度的波动生成共享密钥。文献[28]提出了一种轻量级密钥生成算法，该算法利用现有信号在通信链路上来回变化的趋势提取密钥并给出了系统开销的计算方法。文献[29]提出通过信道跳频增强密钥熵的思想，文献[30]提出通过滤波算法提高密钥一致性的机制，文献[31]研究了WBAN中利用信息调和技术进行广播密钥协商的机制。

针对现有基于无线信道特征生成密钥的机制中密钥生成速率和密钥一致性矛盾的问题，本文提出了利用多径相对时延生成密钥的算法，同时引入辅助节点提高密钥生成速率，仿真结果表明所提机制能够在增强密钥一致性的前提下提高密钥生成速率，在两者之间取得较好的平衡。

2 研究背景

2.1 WBAN信道模型

2.2 密钥生成机制评估标准

评价密钥生成机制通常有3项指标，具体如下。

·密钥生成速率：单位时间内每信道可以提取的平均密钥比特数，该指标受采样速率、量化参数、量化方法和信道变化的影响。

·密钥不匹配率：合法通信节点协商密钥失败的概率，密钥不匹配率越高，密钥一致性越差。

·密钥随机性：密钥比特序列的熵值，通常用美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）测试工具[34]测试共享密钥的随机性。

2.3 密钥生成机制通信

在本文所提的机制中，WBAN的覆盖范围为以人体为中心的2 m内。人体表有3个传感器节点，分别是Alice、Relay和Bob。Bob为具有强大计算和存储能力的沉没节点或可移动终端设备，Alice和Relay为具有低功耗、弱计算处理能力的普通体域网传感器。Alice和Relay需要在窃听者Eve存在的前提下传输采集的医疗数据至Bob处，Alice和Relay之间偶尔也会有通信。因此，Alice、Relay和Bob之间需要共享密钥。WBAN中基于无线信道特征共享密钥的一个常见问题是密钥生成速率较低，本文所提机制利用一个辅助节点Relay解决该问题，所提机制的示意图如图1所示。

图1 WBAN示意图

3 基于无线信道特征的密钥生成机制

本文所提机制的原理如图2所示，下面按照4个步骤详细阐述该机制的实现过程。

3.1 信道探测

3.2 提取多径相对时延

Alice、Relay和Bob的接收信号可以表示为：

Bob利用相关函数以及正交序列的性质，分别估算Alice和Relay发送探测序列的时延，计算过程如下：

图2 基于无线信道多径时延的协作式密钥生成机制原理

表1 符号含义

Alice和Relay同样采用相关函数法估计Bob发送的探测序列的多径时延，只是它们在接收端的检测复杂度比Bob的低。

图3 多径时延提取原理

3.3 量化

Alice、Relay和Bob将得到的多径相对时延离散值通过量化转换成密钥序列。为了减少由噪声造成的通信节点间量化结果的差异，取相对时延离散值与其平均值的差值作为量化随机值。相对时延离散值的平均值计算如下：

接下来，计算相对时延离散值与其平均值的差值并与阈值0进行比较，根据判决结果生成密钥比特，判决准则如下：

3.4 密钥协商和保密增强

由于估计误差和信道噪声的存在，通信双方生成的密钥比特信息可能会存在一些差异。这些错误比特信息可以通过纠错码[35]或Cascade协议[36]纠正。考虑到体域网传感器的特点，所提机制选用低复杂度、高效率的BBBSC算法[37]。协商的具体过程如下。

Alice（Relay）和Bob将密钥比特数据分成长度固定的组，分别计算每组数据的奇偶性，并在公共信道上进行比较。当错误的数据个数为奇数时，如果比较结果不同，则该组数据存在错误，将该组数据一分为二，继续进行奇偶性校验并比较，直到找到这个错误比特数位。为了减少协商过程中密钥信息的泄露，每一次奇偶性检测比较后，就舍弃该组数据的最后一位，错误的比特同样舍弃。当错误的数据个数为偶数时，增加分组长度，继续进行奇偶性检测并比较，直至错误率达到系统预设的错误率。

注意，在密钥协商的过程中窃听者Eve可以通过公共信道获得合法通信双方生成密钥的部分信息，此外，由于信道某些时间段变化缓慢造成生成的密钥比特之间存在相关性，因此，需要利用保密增强技术解决上述问题。

4 仿真测试结果分析

为了验证所提机制的正确性，针对第2.1节中WBAN体表信道模型进行仿真和测试，仿真环境参数设置见表2。

表2 仿真环境参数设置

图4 m=6时多径相对时延值量化生成密钥比特的结果

对比图4可知，当增加时，量化生成的比特数也随之增加，虽然Alice和Bob在=8时出现了1个错误比特，但是在后续的密钥协商过程中可以查找该错误比特并纠正。同样，Relay和Bob的量化过程类似，不再赘述。

有无辅助节点Relay情况下Bob的密钥速率随信噪比增加的变化曲线如图6所示。这里的“bits per channel use”用于度量密钥速率[38]。当提取的多径数目相同时，Relay的存在使得其在Bob与Alice交互的过程中，还可以与Bob通信，所以Bob能够生成更多的密钥比特，但同时也消耗了更多的能量。当提取的多径数目不同而其他条件相同时，密钥生成速率随着多径数目的增加而增大，进一步说明了图5结论的正确性。

图5 m=8时多径相对时延值量化生成密钥比特的结果

图6 有无辅助节点Relay情况下Bob的密钥速率随信噪比增加的变化曲线

多径数目不同时密钥不匹配率随信噪比变化曲线如图7所示，Bob和Eve的密钥不匹配率随信噪比增加基本保持不变，在0.5～0.6，Bob和Relay的密钥不匹配率随信噪比增加逐渐下降，合法通信用户Bob与窃听者Eve之间的密钥不匹配率KBob-Eve远比合法通信双方间的密钥不匹配率KBob-Relay高，即合法通信用户与窃听者之间比合法通信用户双方间的密钥一致性差。这是因为信噪比的提升有利于合法通信用户之间获得相关性更高的信道探测结果，从而减少量化值的差异性，降低密钥不匹配率。同时，结合图6可知，多径数的增加在提高密钥生成速率的同时，也导致了合法通信双方密钥不匹配率的上升，这是因为随着多径数目的增加量化生成的错误密钥比特数增多。同理，Alice和Relay以及Eve的密钥不匹配率随信噪比增加的变化趋势类似。

图7 多径数目不同时密钥不匹配率随信噪比变化曲线

不同密钥生成机制的密钥不匹配率随信噪比变化曲线如图8所示，这里选取传统的基于RSS的密钥生成机制作为对比机制，基于多径时延的密钥生成机制优于基于RSS密钥生成机制，这是因为基本的双门限RSS量化阈值的设定可能会对量化结果产生不确定的影响，导致通信双方获得相同密钥的比特概率下降。同时，当其他条件相同时，引入辅助节点会造成密钥不匹配率略有上升，这是由于增加了一个密钥协商方引起量化差异增大。结合图6来看，在信噪比为16 dB时，引入Relay的密钥生成速率比无Relay的密钥生成速率增加了17.02%，而其密钥不匹配率比无Relay的密钥不匹配率上升了12.64%。由此可见，引入辅助节点带来的密钥速率增加的优势大于密钥一致性下降的劣势。实际应用中，可以根据用户需求选择是否引入辅助节点。

图8 不同密钥生成机制的密钥不匹配率随信噪比变化曲线

表3 共享密钥的随机性测试结果

5 安全性分析

所提机制不考虑窃听者发起主动攻击的情况，即假设Eve既不能阻塞信道也不能篡改Bob与Alice（Relay）之间的交互信息。同时，Eve与Alice（Relay、Bob）的距离不能太近，理论上该距离大于所使用的频率半波长即可保证窃听者所经历的衰落与合法用户经历的衰落不同。以中心频率为3.6 GHz的超宽带体域网信道模型为例，其对应的波长为83.3 mm，实际应用中Eve与Alice（Relay、Bob）的距离大于41.65 mm很容易实现。因此，Eve探测的信道特征值与合法用户之间探测的信道特征值不同。

6 结束语

本文提出了一种基于无线信道多径时延的协作式密钥生成机制，通过利用无线信道的多径时延特征以及引入辅助节点，在兼顾密钥一致性的前提下提高了密钥生成速率。仿真测试结果以及安全性分析表明，本文所提的密钥生成机制能够在密钥生成速率、密钥不匹配率和密钥随机性方面取得良好的性能，并且能够在密钥一致性和密钥生成速率之间取得较好的平衡。针对窃听者发起主动攻击以及窃听者与传感器节点比较接近导致多径衰落不好区分的情形，如何利用体域网无线信道特征生成安全可靠的密钥将成为研究重点。

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Research on secret key generation based on wireless channel characteristics in body area network

HUANG Jingjing

Beijing Saixi Technology Development Co., Ltd., Beijing 100007, China

Wireless body area network (WBAN) is a human-centered wireless network. With limitations of power and computation capabilities of WBAN, the significant challenge of ensuring security is how to generate a shared key between two entities based on a lightweight symmetric cryptography. To investigate this issue, a secret key generation scheme in ultra-wideband (UWB) WBAN was designed. In this scheme, the difference of multipath relative delay and its average value were chosen as common random source to reduce key mismatch probability. Furthermore, with the aid of relay, secret key generation rate could be increased. Simulation and test results demonstrate that the proposed scheme can achieve a good tradeoff between key match probability and key generation rate. Furthermore, security analysis of the scheme was also provided to validate its feasibility.

channelreciprocity, secret key generation, WBAN, UWB

TN915.81

A

10.11959/j.issn.1000−0801.2021260

2021−06−03：

2021−12−08

黄晶晶（1985− ），女，博士，北京赛西科技发展有限责任公司高级工程师，主要研究方向为工业信息安全。