基于信任的物联网中云计算应用技术研究
2022-08-19王翰钊
王翰钊
（河南测绘职业学院 河南 郑州 450000）
0 引言
物联网的出现为社会发展提供了更多可能性，技术人员可以借助物联网将物理对象转变为可以借助Internet处理与监视的对象，提高了数据收集能力。在此过程中，物联网不仅承担着信息收集者的角色，还需要完成用户隐私保护。正因如此，信任管理技术在物联网中占有重要地位。但是在之前有关人员针对此方面的研究较少，伴随大数据时代的到来，物联网延迟、网络开销、网络扩展等问题发生频率愈加频繁，对物联网发展造成了严重影响，有关人员认识到了此方面的不足，研究力度不断增加。
1 物联网安全问题核心
物联网为可以应用在分布式网络中的异构网络，主要作用为交换网络。由于物联网结构具有特殊性特点，内部物理节点需要借助Internet 方可正常运行。因此，有关人员将传感器、移动设备或智能设备作为物联网节点，这为物联网发展带来了许多安全挑战。主要包括以下4 项内容。
（1）安全认证机制：应用在物联网节点添加工作中，主要作用为对新增节点进行身份验证。
（2）访问控制机制：应用在物联网控制节点当中，主要作用为访问机密信息。
（3）安全且强大的隐私机制：应用在物联网节点当中，主要作用为保证内部信息隐私。
（4）可靠的信任管理机制：应用在物联网节点当中，主要作用未保护物联网节点安全。
2 安全问题分析
物联网运行过程中会受到外界因素干扰，导致其内部环境被破坏，不仅会影响其自身性能，还会泄露用户信息。以下情况为物联网常见安全威胁。
（1）共谋攻击：此类威胁是指一组节点或对象提供虚假建议，提高自身在系统内部的地位，破坏其他节点的可靠性。
（2）Sybil 攻击：在某一时刻节点创造了多个会员，并发出恶意行为指令。或者节点利用假身份向对象提供信息，所提供信息可以被分为正反馈信息与负反馈信息两类[1]。
（3）自我推销攻击：恶意节点发挥良好建议作用，提高自身价值，优先获得服务提供商身份，在之后，它会经常性提供故障服务或停止提供服务。
（4）开/关攻击：此类攻击是指恶意节点在某段时间内具有较好的表现，获得了一定声誉，在之后，凭借所获得声誉做出一些信任欺骗行为欺骗信任系统。
物联网系统具有开放性特点，因此网络恶意行为具有不确定性特点与主观性特点，攻击者会结合想要入侵的物联网系统实际情况选择具体攻击模式。对现有资料进行收集整理可知，因P2P 网络自身具有匿名性特点与开放性特点，使其成为攻击者常用攻击方式之一，以帮助攻击者欺骗物联网系统的某些节点，或提供不可靠信息，主要方式时为物联网系统节点提供虚假信息、恶意信息已，导致物联网无法发挥自身作用。
3 物联网信任概述
3.1 物联网信任定义
从本质上讲，物联网所定义物理对象具有行为一致性特点，其主要原因为降低信任值计算难度与节点利益分配难度。物联网节点与子系统分属于独立的个体。信任属于抽象化概念，具体情况由物联网的异质性与各个子域所决定。信任与安全机制二者相辅相成，是保证物联网运行稳定性的基础。
3.2 信任度与信任度分类
信任本质是指一个节点对另一个节点的态度，信任度是指两个节点的交易记录，是技术人员评价节点信息程度的依据。在实际工作中，技术人员将信任度划分为以下3 类。
（1）直接信任度：节点a 与节点b 属于直接交互关系，节点a 需要参考节点b 直接交互历史评价其信任度，这一现象被称为直接信任度。
（2）间接信任度：节点a 与节点b 不存在直接交互行为，但节点a 与节点b 之间存在公共交易者，可以间接评价节点b 信任度，这一现象被称为直接信任度[2]。
（3）综合信任度：节点a 根据直接信息度与间接信任度对某个节点信任度进行评价，这一现象被称为直接信任度。
4 基于边缘的信任评估机制
4.1 问题分析
借助物联网可以为异构服务与分布式系统提供新的工作方式，其服务范围处于不断扩大之中。但是由于资源较少，无法完成大量数据存储，使得在实际工作中，需要借助边缘计算架构完成相关工作，这导致物联网需要承担信任安全风险。
借助基于护边员的信任评估机制可以保护物联网安全，为物联网系统营造良好运行环境，发挥其最大价值。
4.2 边缘服务器信任框架
结合边缘计算中心网络设备功能可知，信任提供需要服务与设备两大类内容的帮助。假设技术人员定义了一个元组G=
通常情况下，技术人员会将物联网架构分为3 层，分别是云数据处理中心、雾计算层以及边缘计算层[3]。其中云数据处理中心主要功能为提供资源存储与计算，主要包括设备有公有云等；雾计算主要功能为辅助云数据处理中心完成相关工作，主要由零散计算设备组成，具有较高的移动性；边缘计算层主要功能为借助单独节点完成计算，通过云端完成流量传输，避免对系统产生依赖。
信任管理核心技术为信任度评估方法与模型，为保证相关工作可以顺利完成，技术人员必须熟练掌握相关可信度定义，取值范围[0，1]。
定义1：直接信任[关于服务器si与服务器sj的直接信任，被记为S-to-S]，直接信任是服务器完成请求任务的量化值，可以记录两个服务器之间的交互记录，比如身份信息、相似度、共同行为等[4]。
定义2：间接信任[关于服务器di与服务器sj的反馈信任，被记为D-to-S]，当服务器完成数据处理任务后，边缘设备将遵循客观原则完成服务器sj反馈评分计算。当另一个服务器sj发出请求后，代理中继将会把所获得反馈值传递给请求者，其运行原理见图1。
4.3 信誉与反馈融合的信任计算机制
4.3.1 信誉评估模型
（1）直接信任模型：对于物联网边缘计算网络而言，边缘服务器直接信任度与许多因素有关，比如授权、相似度、共同行为等[5]。基于此，可以借助以下内容评价其直接信任度。
①研究人员通过研究发现：基于身份的信任单干信息与服务器可信度有关。即在验证服务器可信度时，可借助公式（1）。
②边缘计算网络中各个服务器节点具有相似性特点，需要注意的是指标不同，节点相似程度也存在一定差异。其实际情况可以借助公式（2）进行分析。
③物联网边缘网络中两个服务器选择同一建议，可以证明该节点具有较高的可信度，可用公式（3）分析服务器si的社会受欢迎程度NFollow（si），以此来代表关注服务器si的数量[6]。
在之后，可以使用公式（4）对边缘服务器进行直接信任计算：
（2）基于客观信息熵的信任集合：假设边缘服务器中存在n个服务器si={s1，s2，……，sn}，则服务器在运行过程中会传递自己的需求，然后集群设备会根据信任值进行转发，帮助si获得信任数组。具体情况如公式（5）所示。
4.3.2 反馈评估模型
在获取边缘设备反馈数据时，因某些原因影响，会导致出现边缘设备用户数据信息泄露问题。基于此，在实际工作中，技术人员可以借助用户敏感数据完成隐私保护，确保服务器可以根据指令完成相关数据获取，在保证数据可用性不受影响的基础上，保护用户信息安全。即在实际工作中，需要用到如下技术。
（1）同态加密技术：对于物联网边缘网络而言，移动设备节点需要负责整个网络的信息资源，其中包括私有信息。如果直接进行数据传递，则极易引发隐私泄露问题，会对整体网络安全造成影响。为避免此类事情发生，技术人员可以将同态加密技术与物联网整体融合在一起[7]。
（2）可信反馈：由于物联网系统整体庞大，信任延迟问题成为了技术人员重点关注内容之一。在具体工作中，技术人员可以借助公式（6）获取物联网用户反馈信任。
4.3.3 综合信任计算
自适应权重：完成直接信任值与间接信任值计算后，可以借助公式（7）获得边缘计算网络服务器的局部信任：
在公式（7）中，α代表权重系数，范围是，可以用来信息信誉信任值对反馈信任值的重要性。一般情况下，可以借助使用过用户的平均满意度来分析边缘服务器的信任度，即α 选择问题为优化问题，可以借助均方误差分析理想值与现实值的差距，具体如公式（8）所示。
在上述公式中，代表受信任节点平均满意度，即优化过程中，首先应明确值。
全局信任聚集：为获得全局边缘服务器全局客观信任（GT），技术人员需要将全部边缘服务器的LT 与基于时间的权重进行聚合，然后进行评估。为确保此项工作可以顺利完成，有关人员针对其此项工作进行了定义，具体如下：
设代表在时间段T 内的边缘服务器的全局客观信任，则可以使用公式（9）进行具体计算：
5 基于信任的物联网云计算模型
为帮助技术人员使用云计算方式分析物联网安全问题，在具体工作中，特设计了如下基于信任的物联网云计算模型，为其开展后续工作提供工作思路[8]。
（1）登录成功后，结合用户需求完成节点分配，完成分组。
（2）结合用户需求相似度完成节点分类，对节点进行细化，在之后的数据筛选工作中，可以帮助技术人员选择高信任节点集合。
（3）根据用户需求选择不同频率分配计算方式，完成信任更新。
（4）节点信任计算，待物联网群组建设完成后，在其中融入雾层，提高响应速度，快速完成接节点请求审批，找到恶意节点，借助P2P 信任计算方法提高节点信任度。
（5）待节点云层获取工作结束后，借助边缘服务器将任务需求传递至边缘网络层。随后，节点根据任务指令做出具体响应，选择可靠性最高的服务器。
（6）交易结束后，借助前文所设计反馈模型，针对服务阶段交易评价质量进行分析，完成节点信誉值更新，筛除无效反馈。如无法完成反馈验证，则需提示反馈无效，否则将证明交易成功。
6 结语
物联网系统内部包含众多智能互联设备，其功能可能存在一定差异，但是其作用均为用户提供优质服务。基于此，为保证用户使用质量，保证用户隐私安全，及时解决所发现的安全问题，避免产生不确定风险。在实际应用中，技术人员可以构建基于信任的物联网云计算平台，提高工作人员对系统的掌控力度，提高问题解决能力。
