[发明专利]一种针对雾计算物联网物理层安全的混合资源配置方法

说明书

本发明提供一种针对雾计算物联网物理层安全的混合资源配置方法，包括：建立安全雾计算物联网系统模型；初始化量子星系群及参数；根据设计的量子星系群演进规则，对所有量子星系进行演进；对更新后量子星系的量子态进行测量，得到所有更新后量子星系的测量态，计算测量态的适应度，根据适应度值的大小更新所有量子星系的测量态和量子星系群的全局最优测量态；判断是否达到终止条件。如果当前演进的代数小于设定的最大迭代次数，则令i＝i+1，返回步骤三；否则终止演化，输出量子星系群的全局最优测量态，由此可得到相应的混合资源配置方案。本发明极大地提升整个物联网系统的上行保密容量，减少网络数据泄露，防止物联网用户被恶意窃听器窃听有用信息。

技术领域

本发明涉及一种针对雾计算物联网物理层安全的混合资源配置方法，属于物联网信息安全领域。

背景技术

随着无线通信与网络信息交互需求的迅速提升，信息产业正以前所未有的方式推动社会发展，物联网作为其中的关键技术受到了广泛的关注。相比于传统网络，物联网中各种网络互相共存，与网络连接的事物不再局限于设备或物体，也可以是信息、人的行为等。物联网通过射频识别技术、智能感知技术和多种嵌入式设备，根据相应的互联网协议，可以为智能设备在现代通信场景中提供更多的信息交换机会，共享实时信息和协调决策，将网络从传统向智能转变。然而，随着物联网设备数目的急剧增长，传统的数据任务上载到云端处理的模式会产生时延长、数据传输费用较高等问题。

为解决上述问题，Chiang等于2014年首次提出雾计算这一概念，通过将雾计算有机地应用到物联网系统，能够为网络整体提供更多的存储资源、计算资源并提高整个网络的频谱效率。然而由于无线传输的广播性质，分布式雾节点在基于雾计算的物联网通信系统中可能会受到恶意窃听者的攻击。针对这一情况，现有研究从高层角度针对雾计算物联网的信息安全方面作了一定的研究，如Di Wu等在《IEEE Internet of Things Journal》(2020,Vol.7,No.7,pp.6603-6609)上发表的“A Cooperative Computing Strategy forBlockchain-Secured Fog Computing”提出了一种基于区块链结构的高层雾计算安全策略；Junbin Liang等在《IEEE Internet of Things Journal》(2020,Vol.7,No.6,pp.5481-5490)上发表的“A Reliable Trust Computing Mechanism Based on MultisourceFeedback and Fog Computing in Social Sensor Cloud”对物联网雾计算系统提出一种多资源反馈信赖机制，以此提升雾计算系统的安全性。但上述提出的高层雾计算安全策略实施过程相对复杂，且针对不同的网络结构需要重新设计特定的协议与机制。相比于高层安全，物理层安全也是保护雾计算系统信息传输隐私的一个重要方面，然而，现有关于雾计算物联网的物理层安全方面的研究极少且未能针对混合安全资源配置问题作出讨论。

发明内容

本发明设计了一种针对雾计算物联网物理层安全的混合资源配置方法，目的是为了改善现有雾计算物联网的物理层安全性能并提升系统上行保密容量，该方法通过利用所设计的量子星系搜索(Quantum Galaxy-based Search,QGS)这一机制，在满足物联网用户时延需求的前提下，对物联网中的混合资源进行配置，可以极大地提升整个物联网系统的上行保密容量，减少网络数据泄露，防止物联网用户被恶意窃听器窃听有用信息。

本发明的目的是这样实现的：步骤如下：

步骤一：建立安全雾计算物联网系统模型；

步骤二：初始化量子星系群及参数；

步骤三：根据设计的量子星系群演进规则，对所有量子星系进行演进；

步骤四：对更新后量子星系的量子态进行测量，得到所有更新后量子星系的测量态，计算测量态的适应度，根据适应度值的大小更新所有量子星系的测量态和量子星系群的全局最优测量态