智能交通灯系统中雾计算适用的车辆信息安全采集方法

摘要

本发明公开了一种智能交通灯控制系统中雾计算适用的车辆信息安全采集方法，该方法包括以下步骤：设置步骤，注册步骤，难题分发步骤，证明生成步骤，信息采集步骤。本发明有以下特点：车辆不能伪造其位置和数量；雾计算设备不需要过多的计算和存储代价；车辆的身份和位置信息不会泄露给其他车辆、雾计算设备等；易于部署；车辆信息统计准确。

说明书

技术领域

本发明涉及雾计算、智能交通和信息安全领域，具体涉及一种智能交通灯控制系统中雾计算适用的车辆信息安全采集方法。

背景技术

雾计算是介于云计算和个人计算之间的半虚拟化服务计算架构模型。雾计算扩展了云计算的网络计算模式，将网络计算从网络中心扩展到了网络边缘，从而更加广泛地应用于各种服务。智能交通系统将先进的信息技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术以及计算机技术等有效地综合运用于整个交通运输管理体系，从而建立起一种大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合运输和管理系统。车载自组织网是智能交通系统的核心和纽带，是一种用于车与车以及车与路边基站之间通信的自组织网络，它可以通过改善交通的安全性和效率来提升驾驶体验。

智能交通灯控制系统是智能交通系统的重要组成。减少车辆在路口的排队长度和平均等待时间是智能交通灯控制系统要达到的目标之一。达到该目标的关键问题是如何预测路口的车辆数量。已经有学者提出解决检测车辆数量的方法，但它们有的部署困难，有的精确度不高，有的维护成本高等。

有学者提出使用车载自组织网络为交通灯收集交通信息，但是其中的安全问题没有被解决，恶意车辆可能制造虚假信息以便其快速通过路口，比如谎称车辆附近有多辆汽车以获得优先通过权。而且需要交通灯与中心控制机构通信，可能造成较大延时，如果通信信道被中断，整个系统都将无法运行。

发明内容

本发明的目的在于：针对智能交通灯控制系统中车辆信息采集方法的缺点，提供一种智能交通灯控制系统中雾计算适用的车辆信息安全采集方法，该方法在车载自组织网络中实现，车载自组织网络是一种用于车与车以及车与路边基站之间通信的自组织网络。在该方法中，交通灯作为雾计算设备用于采集车辆信息，使车辆不能伪造其位置和数量，雾计算设备不需要过多的计算和存储代价，车辆的身份和位置信息不会泄露给其他车辆，并且车辆信息统计准确。雾计算设备采集的信息可使得智能交通灯控制更加精确。

实现本发明目的的具体技术方案是：

一种智能交通灯控制系统中雾计算适用的车辆信息安全采集方法，包括如下实体：可信机构(TA)、交通灯、车辆、路边基站，以上实体构成智能交通灯控制系统；特点是该方法包括下列步骤：

步骤1：设置

将安全参数难题难度γ作为TA的输入，TA生成智能交通灯控制系统的参数并把这些参数分发给车辆和交通灯；

步骤2：注册

车辆安装抗干扰的定位设备；智能交通灯控制系统中的所有车辆和交通灯将步骤1生成的参数进行存储；

步骤3：难题分发

交通灯R_π为其附近的每个车辆生成同一个难题，交通灯使用基于位置加密算法将难题加密，并以密文形式借助路边基站分发给附近的所有车辆；

步骤4：证明生成

当车辆V_i进入交通灯R_π指定的区域，车辆V_i首先解密密文，然后在指定的时间内求解难题并生成证明；

步骤5：信息采集

交通灯R_π验证其收到的证明是否有效，如果有效则交通灯R_π将生成证明的车辆的信息进行存储。

步骤1所述TA生成智能交通灯控制系统的参数，具体包括：

1)选取一个基于位置的加解密算法LBEnc(m,lt)/LBDec(C,lt′)，LBEnc表示基于位置的加密算法，m表示被加密的消息，lt表示发送者选定的位置区域和时间信息，LBDec表示基于位置的解密算法，C表示要解密的密文，lt′表示车辆的位置和时间信息；

2)选取一个哈希函数SH:{0,1}^*→{0,1}^γ，*表示哈希函数任意长度的输入，γ表示难题难度；

3)将LBEnc(m,lt)/LBDec(C,lt′)和SH作为智能交通灯控制系统的参数输出。

步骤3所述交通灯将难题分发给车辆，具体包括：

1)在每个时间槽τ内，R_π生成一个长度为k比特的随机数η_τ∈{0,1}^k；

2)R_π计算C＝LBEnc(η_τ,info)，C表示密文，info表示发送者指定的位置区域和时间信息；

3)R_π借助路边基站将难题以密文C的形式进行广播。

步骤4所述V_i生成证明，具体如下：

1)V_i计算η_τ＝LBDec(C,info′)，info′表示车辆当前的位置和时间信息，其中位置和时间信息从抗干扰的定位设备中获得；

2)V_i通过暴力破解的方式找到一个元组(ζ_i,ζ_i′)∈{0,1}^*，ζ和ζ′为不同字符串，它们使得等式SH(η_τ||status_i||ζ_i)＝SH(η_τ||status_i||ζ_i′)成立，SH表示短哈希函数，status_i表示状态信息，状态信息包括车辆的行车计划即直行、左转或右转、位置、速度信息；

3)V_i将(status_i,ζ_i,ζ_i′)作为证明发给交通灯。

步骤5所述交通灯R_π验证其收到的证明是否有效，具体如下：

1)假设在指定的时间间隔内，R_π收到了n个证明，对每个i∈{1,2,…,n}，交通灯验证等式SH(η_τ||status_i||ζ_i)＝SH(η_τ||status_i||ζ_i′)是否成立，如果成立则说明证明有效，存储状态信息status_i；status_i将用于智能交通灯的精确控制。

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

一种智能交通灯控制系统中雾计算适用的车辆信息安全采集方法，包括如下实体：可信机构(TA)、交通灯、车辆、路边基站，以上实体构成智能交通灯控制系统；特点是该方法包括下列步骤：

(1)设置步骤

将安全参数难题难度γ作为TA的输入，TA生成智能交通灯控制系统的参数并把这些参数分发给车辆和交通灯。具体如下：

1)选取一个对称加密方案ε_ssk表示用密钥ssk进行加密，表示用密钥ssk进行解密；

2)选取一个短哈希函数SH:{0,1}^*→{0,1}^γ，*表示哈希函数任意长度的输入；

3)将SH作为系统参数输出。

(2)注册步骤

车辆需安装抗干扰的定位设备；智能交通灯控制系统中的所有车辆和交通灯将步骤(1)生成的参数进行存储。具体如下：

1)系统中的所有车辆和交通灯将系统参数SH进行存储。

(3)难题分发步骤

交通灯R_π为其附近的每个车辆生成同一个难题，交通灯使用基于位置加密算法将难题加密，并以密文形式借助路边基站分发给附近的所有车辆。具体如下：

1)在每个时间槽τ内，R_π生成一个长度为k比特的随机数η_τ∈{0,1}^k；

2)R_π生成一个随机的会话密钥sk_τ，将其作为对称加密方案的密钥；

3)R_π使用映射表计算交通灯监控区域的位置锁Geolock；

4)R_π计算表示用密钥sk_τ对随机数η_τ进行加密，C₁和C₂分别为密文的一部分，R_π将难题以密文(C₁,C₂)的形式进行广播。

(4)证明生成步骤

当车辆V_i进入R_π指定的区域，V_i首先解密密文，然后在指定的时间内求解难题并生成证明。具体如下：

1)V_i使用映射表和V_i的位置、时间信息计算Geolock，其中V_i的位置、时间信息从抗干扰的定位设备GPS中获得；

2)V_i计算

3)V_i找到一个元组(ζ_i,ζ_i′)∈{0,1}^*，ζ和ζ′为不同字符串，它们使得等式SH(η_τ||status_i||ζ_i)＝SH(η_τ||status_i||ζ_i′)成立，SH表示短哈希函数，status_i表示状态信息，包括车辆的行车计划(直行、左转或右转)、位置、速度等信息；

4)V_i将(status_i,ζ_i,ζ_i′)作为证明发给交通灯。

(5)信息采集步骤

R_π验证其收到的证明是否有效，如果有效则R_π将生成证明的车辆的信息进行存储。具体如下：

假设在指定的时间间隔内，R_π收到了n个证明，对每个i∈{1,2,…,n}，交通灯验证等式SH(η_τ||status_i||ζ_i)＝SH(η_τ||status_i||ζ_i′)是否成立，如果成立则说明证明有效，存储状态信息status_i；status_i将用于智能交通灯的精确控制。