物联网通信中基于信息理论的物理层安全可靠编码机制研究

In the communications of internet of things (IoT), the multi-source heterogeneous sensors have some special characters of the low computation capacity and the low power ability, which bring more challenges to the secure communications. Compared to the cryptographic encryption and cryptosystems, physical layer security approaches to guarantee secrecy have the advantages of less complexity and eliminating the key management issues, so it is very suitable for IoT. In this project, we setup the model of the security level for the traditional syndrome coding scheme in the wiretap channel, and propose some new coding schemes to guarantee both the reliability and the security of the communication in IoT. Specifically, we firstly construct the best random codes, setup the mathematical model for the equivocation of the eavesdropper to explore the security performance of the syndrome coding scheme. Furthermore, with the full channel state information, we propose a non-linear secure coding scheme to enhance the security of the communication in the wiretap channel. Finally, we combine the error correcting code and the physical layer security code to construct a code concatenation scheme to achieve the reliable and secure communication. The research in this project provides important contributions on the area of physical layer security in IoT.

在物联网通信中，传感节点具有多源异构性、计算能力有限且储能低等特点，给信息的安全传输带来了新的挑战。与传统的加密机制不同，物理层安全技术具有计算复杂度低等特点，更适用于保护物联网中传感网络通信的安全性。然而由于物联网的特殊性，并非所有的物理层安全编码都适用于物联网通信。本项目基于经典的伴随编码机制构建适用于物联网通信的最佳随机码，对其安全性及复杂度进行建模分析,验证其在物联网中的适用性；为达到安全性的最大提升，本项目提出一种基于非线性码的安全信道编码,并通过对编解码过程的简化达到安全性与复杂度的平衡；针对有噪信道模型,本项目构建一种串行编码结构,将物理层传统的纠错码和安全编码相结合,来同时保证物联网通信的可靠性和安全性。本项目研究将给物联网物理层安全方面的理论研究和应用提供基础。

在通信系统中，保证信息传输的安全性、有效性和可靠性是通信的首要任务，本项目从不同角度进行了研究，主要实现了三部分的内容。. 在物联网通信中，传感节点具有多源异构性、计算能力有限且储能低等特点，对此我们在物理层采用编译码复杂度低的伴随编码来对通信的安全性进行提升，为了在保证安全性的前提下使编译码复杂度更低使之更适用于物联网通信，我们提出了两种方法：（1）提出的随机置换码，可以在保证安全性影响较小的前提下进一步降低计算复杂度；（2）提出了伴随编码机制中的最优码快速生成算法（greedy method和dynamic method），并结合结合多核CPU和GPU系统来确保在疑义度最高时的编译码速度最快。. 在量子加密系统中对加密信息进行解密时需要对高次多项式进行求根，其求解速度直接影响了信息的解密速度，从而影响到通信的有效性，因此我们研究了BCH等典型纠错码编解码方法，提出了一种提出了基于有限域合并变换的多项式根快速求解算法，该算法可用于加密系统的解码端实现快速解码，将该新型算法与经典的Chien search相比较，对于求解150次方程的根，扩展参数为2时新算法耗时为Chien search的40%到50%，扩展参数为3时，恰当的选取参数，可使得求解速度进一步提升40%至50%。. 在视频追踪应用中由于背景和目标在无约束场景中复杂无常的外观变化存在，使得在视频序列中始终准确地跟踪感兴趣目标对象是一项非常具有挑战性的任务，特别是当目标被严重遮挡时，跟踪效果不尽如人意。因此课题组对遮挡等场景下跟踪失败的机制进行深入分析，提出了一种新颖的峰相关性指标，将该指标与多专家之间的分歧作为样本可靠性的考量标准，并自适应地更新模型。还探索了采用CNN特征来验证算法强大的兼容性，本算法的两个版本（传统特征和深度特征）在公开数据集进行大量实验来验证算法的有效性。. 上述三部分内容的研究成果可分别应用于物联网系统中的安全性提升，量子加密等设计高次多项式解密的有效性提升及动态视频追踪系统的可靠性提升。