基于变色龙认证树的云边端协同流式数据完整性验证模型

摘要

物联网环境中的终端设备会产生大量的流式数据,如环境感知数据、工业控制数据、人体健康数据等,这些数据全部上传到云服务器会造成巨大的网络负担,云边协同的计算方式能够极大地缓解网络带宽以及云服务器的计算压力,加快数据的处理,提升服务响应能力。但是,云边协同计算同样面临着数据被窃取、篡改等问题。这些承载着重要信息的流式数据一旦遭到窃取或篡改,很可能造成严重的损失。为此,文章基于流式数据完整性验证重要方法——变色龙认证树,构建了一个支持数据机密性的云边端协同流式数据完整性验证模型(Cloud-edge-device Collaborative Integrity Verification Scheme for Streaming Data,CCIVS-SD),该模型包括5种实体:终端设备、边缘节点、云服务器、数据使用者和可信任第三方。文章给出模型的实体构成、形式化定义以及通信协议,并对模型进行分析,结果表明该模型能够完成流式数据插入、查询和完整性验证,并且能够保护数据的机密性。