面向两层WSNs的最值查询方法

摘要

本发明公开了一种面向两层WSNs的最值查询方法，包含步骤：1)汇聚节点产生随机数并通过秘密信道传送给传感节点；2)传感节点使用随机数对采样数据进行隐私化处理，得到隐私数据，将隐私数据加密后传送给存储节点；3)存储节点查找隐私数据最值，并对隐私数据最值加密后传递给汇聚节点；4)汇聚节点还原隐私数据获得采样数据最值。本发明在保证最值查询正确性的前提下，有效保护了数据隐私性；同时，无太复杂计算，且计算后产生的数据量小，不会大幅增加节点计算负荷和网络通信负荷，适用于无线传感器网络。

主权项

面向两层WSNs的最值查询方法，所述的两层WSNs包括汇聚节点、存储节点和传感节点，其特征在于，包括步骤：步骤1，汇聚节点产生对存储节点保密的大于0的第一随机数，并通过其与传感节点间的秘密信道将第一随机数传递给传感节点；步骤2，传感节点根据第一随机数产生大于0小于第一随机数的第二随机数，采用第一随机数和第二随机数隐私化处理采样数据获得隐私数据，使得隐私数据最值对应采样数据最值，采用传感节点和存储节点间的通信密钥对隐私数据加密后传递给存储节点；步骤3，存储节点获得查询单元内各传感节点的隐私数据，比较隐私数据获得隐私数据最值，将隐私数据最值加密后发送给汇聚节点；步骤4，汇聚节点获得隐私数据最值并采用隐私化处理的逆运算还原隐私数据最值，即获得查询单元内传感节点的采样数据最值；步骤1具体为：汇聚节点使用其与传感节点间的共享密钥加密第一随机数，并传递给存储节点，存储节点将接收消息包向查询单元内各传感节点广播；步骤2中，所述的采用第一随机数和第二随机数隐私化处理采样数据采用如下公式X_i＝θv_i+δ_i进行，其中，v_i为按预设精度整数化采样数据d_i获得的整数；d_i为t采样时刻的采样数据；X_i为v_i经隐私化处理后获得的隐私数据；θ、δ_i分别为第一随机数和第二随机数。