基于物联网信息安全感知与交互技术研究

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1、基于物联网信息安全感知与交互技术研究物联X是推动信息化时代发展和构成新一代信息技术的重要组件。论文以物联X为研究对象，详细地分析了物联X信息安全感知的技术研究，深入地探讨了物联X络、信息内容和用户三者之间两两交互的技术研究，以期为管理物联X信息的工和研究物联X技术的学者们提供相关方面的参考和帮助。1引言物联X(InterofThings，简称IoT)是一种建立在互联X基础之上，由物物相连来进行数据交换和信息通讯的新型互联X。而物联X信息的安全感知技术和交互技术是当前中国信息技术研究的一个热点问题，也是世界上各个国家和各个领域高度关注的一个焦点问题。2物联X信息安

2、全感知技术的分析研究2.1数据收集技术所谓数据的收集工作，指的是数据的各个感知节点集中到某一个汇聚节点的汇集过程。数据收集技术的关键在于传递数据信息的过程中对数据可靠性和信息安全性的保证，依据应用的不同，数据收集会有不同的制约目标。数据的可靠性和信息的安全性是数据传递过程中的重点，而数据的传输就是为了保障数据信息从感知节点能够一路畅通地安全传递到汇聚节点上。就目前而言，最常用的数据收集技术就是多路径传输和数据重传。在感知节点和汇聚节点之间建立起多条传输路线和传输方式的传输模式就叫做多路径传输，其本质是将感知节点的数据信息同时沿多条路径向汇聚节点传输，从而保障和提

3、高数据信息的可靠性和安全性。数据收集当中重点考虑的问题便是能量均衡以及能耗约束。如图1所示，在物联X的综合安全系统模型中，多路径方法能够同时通过多个路径将数据传送至指定目标，但往往会消耗大量能源。而数据重传则是将全部需要传输的数据流量放置于统一路径之上，不仅影响了X络的能量均衡，并且当传输路径出现问题，技术人员便需对路由进行重建。针对上述问题，物联X研发人员对两种方式进行了改善。以TSMP多路径数据传送方式为例，该方式基于全局时间同步这一条件，将X络视为多途径的时间片阵列，通过调整时间片以避免数据之间产生冲突，使得数据能够有效快速地传输。数据传输是物联X信息安全

4、感知技术中的重要技术之一，对物联X信息安全感知具有积极意义。2.2数据融合技术数据的融合技术是物联X信息安全感知技术中的核心技术。数据的融合指的是利用飘逸均值滤波法来消除多元异构数据的大量传输及其所导致的噪音数据和冗余数据，将净化和简化过后的数据信息传递到汇聚节点，不仅可以降低数据的传递量和在传递过程中可能发生的数据冲突，还有效提高了多元异构数据的处理效率和连续性数据的传送质量。通常情况下，技术人员在数据层方面可使用概率统计法、卡尔曼滤波以及回归分析法等较为传统数据融合方式，以便消除数据当中的多余信息、异常数据以及去除噪声。技术人员在研究以簇结构为基础的数据融合

5、问题时，可使用Bayes方法进行数据融合，以避免物联X在收集数据的过程中，簇头节点出现数据之间冲突的现象。技术人员使用Bayes方式能够估算物联X传送数据中所包含节点的具体数量。技术人员若要使得Bayes方式的计算效率得到提升，可以应用后验概率的分布式进行计算。使用后验概率分布式计算之前，技术人员需先对物联X初始数据进行回归分析，之后便可利用数量较少的数据获取感知数据全部或局部的数据估计。3物联X信息交互技术的分析研究3.1X络和内容之间的信息交互X络和内容之间的信息交互指的是向用户展示需求的信息内容，并在进行交互的过程中对感知到的数据信息进行汇集、分类、组织、

6、融合和储存的处理工作。其中，X络和内容的信息交互主要是指数据信息的组织和储存。由于X络中数据信息的流动量很大，针对数据信息的组织工作和储存工作就会产生各种各样的问题。就目前的问题状况来看，物联X的信息感知和信息交互都将会朝着分布式的数据储存技术改善和发展。物理X络当中能够将数据的存储分为外部存储以及局部存储两种方式。然而两种数据阐述方式都存在一定的弊端。外部数据存储无法承受较大的传输量，而局部数据存储管理方式复杂，用户数据搜索也需要较大的成本，且储存空间有限。技术人员可围绕数据建立储存方式，先建立某一协议，之后按照所制定的协议，将数据分布式存储于X络之中的某部分

7、节点当中。这一方法与无线感知X络所具备的特性相符，故而在无线感知X络数据储存以及管理中广泛应用。不仅使得围绕数据建立的数据储存方式在运行过程中需依照X络分布进行，同时使得数据在搜索以及管理X络内部数据储存规则时更为便利。3.2内容和用户之间的信息交互内容和用户之间的信息交互也相当关键和重要，具体指的是用户向物联X输入所需内容的一部分关键信息而从随即得出的相关资料中检索到自己想要的数据信息这样一种互动性的信息交互。作为物联X的用户在物联X的信息交换模型中通过在物联X庞大的数据库中输入关键字词来进行相关的查询和模糊性的匹配，以此搜索和获取到自己需要的信息和数据。除了

8、输入关键词以外，还可以利