網(wǎng)絡(luò)通信中的數(shù)據(jù)信息安全保障技術(shù)策略探討

王 玉

（西安交通工程學(xué)院，陜西 西安 710300）

0 引言

隨著信息技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展，政府公共服務(wù)、商業(yè)運(yùn)行服務(wù)以及個(gè)人生活?yuàn)蕵?lè)等都離不開(kāi)網(wǎng)絡(luò)通信，隨之而來(lái)的各種網(wǎng)絡(luò)攻擊、信息泄露等問(wèn)題也日益顯現(xiàn)[1]。為了避免信息交流中產(chǎn)生的信息數(shù)據(jù)被竊取或者被故意修改，目前發(fā)展出了各種的信息加密技術(shù)，保證數(shù)據(jù)在傳輸?shù)倪^(guò)程中其關(guān)鍵信息的訪問(wèn)需要身份認(rèn)證后才能被授權(quán)，因此生成具有高度加密效果的密鑰是保障網(wǎng)絡(luò)重要信息隱蔽性和安全性的前提條件[2]。

1 基于Q-learning算法的網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)密鑰生成技術(shù)

在網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)的安全傳輸中，提高數(shù)據(jù)的私密性和隱蔽性相對(duì)尤為重要，其中最重要的解決是采用高效的數(shù)據(jù)算法對(duì)的每個(gè)傳輸數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，并生成具有高安全性保密性的密鑰[3]。基于Q-learing算法的網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)密鑰生成技術(shù)是通過(guò)在網(wǎng)絡(luò)資源的反饋信息學(xué)習(xí)中，針對(duì)系統(tǒng)的行為采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以住家的行動(dòng)映射反映機(jī)器最大化累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，對(duì)網(wǎng)路系統(tǒng)中的馬爾科夫環(huán)境的動(dòng)作序列選擇最優(yōu)的傳輸路徑和傳輸方法，使數(shù)據(jù)在高度環(huán)境干擾（網(wǎng)絡(luò)攻擊）的條件下，能夠保證信號(hào)的高信噪比，并獲得高可信性的信號(hào)傳輸期望值[4]?；赒-learing算法的網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)密鑰生成流程如圖1所示。

圖1中的行為策略函數(shù)如公式（1）所示[5]。

式中：ρ（s）為網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的的行為策略函數(shù)；Qρ（s，a）為在行為策略ρ下，系統(tǒng)得到的Q值。

對(duì)系統(tǒng)最大Q值的更新方法如公式（2）所示[6]。

式中：λ為Q-learing算法獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的折扣因子；μ為Q-learing算法學(xué)習(xí)速率；a（t）為系統(tǒng)行為函數(shù)；s（t）為系統(tǒng)狀態(tài)函數(shù)；r（t+1）為系統(tǒng)給反饋獎(jiǎng)勵(lì)。

圖1中更新AOI值的實(shí)現(xiàn)可以通過(guò)MATLAB計(jì)算程序，具體的實(shí)現(xiàn)代碼見(jiàn)表1[7]。

表1 基于MATLAB計(jì)算程序?qū)崿F(xiàn)更新AOI值

圖1 基于Q-learning算法的網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)密鑰生成流程

2 網(wǎng)絡(luò)通信中不同預(yù)留策略下的數(shù)據(jù)信息安全仿真結(jié)果分析

采用MATLAB計(jì)算程序作為仿真分析工具，調(diào)用程序中的SPS半持續(xù)資源分配策略模塊，分析網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)遭受Sybil攻擊時(shí)，采用小SPS預(yù)留策略（疊加2次）、大SPS預(yù)留策略（疊加20次）和基于Q-learing算法SPS預(yù)留策略3種防御策略，抽取LTE-M無(wú)線通信系統(tǒng)中信號(hào)與干擾加噪聲比SINR分別為5、10、15、20和25時(shí)的AOI平均值變化情況，結(jié)果如圖2和表2。從圖1中可以看出，隨著信號(hào)與干擾加噪聲比SINR的增加，3種防御策略的變化趨勢(shì)較為一致，在信號(hào)與干擾加噪聲比SINR小于20時(shí)，LTE-M無(wú)線通信系統(tǒng)的AOI平均值隨著信號(hào)與干擾加噪聲比SINR的增加呈近線形降低，而信號(hào)與干擾加噪聲比SINR大于20后，LTE-M無(wú)線通信系統(tǒng)的AOI平均值區(qū)域穩(wěn)定；基于小SPS預(yù)留策略（疊加2次）、大SPS預(yù)留策略（疊加20次）的LTE-M無(wú)線通信系統(tǒng)AOI平均值均大于基于Q-learing算法SPS預(yù)留策略的LTE-M無(wú)線通信系統(tǒng)AOI平均值；在信號(hào)與干擾加噪聲比SINR較小（SINR＜15）時(shí)，由于網(wǎng)絡(luò)信號(hào)中的干擾較大，通信環(huán)境差，在長(zhǎng)時(shí)間的傳輸過(guò)程中，數(shù)據(jù)信號(hào)容易出現(xiàn)誤傳和丟包現(xiàn)象，因此，基于大SPS預(yù)留策略（疊加20次）的LTE-M無(wú)線通信系統(tǒng)AOI平均值較大，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的安全苛求信息可信性較差，在信號(hào)與干擾加噪聲比SINR＞15時(shí)，大SPS預(yù)留策略（疊加20次）的信息資源受到更多次的監(jiān)測(cè)與選擇，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的有效信號(hào)強(qiáng)、數(shù)據(jù)質(zhì)量高，因此能夠保證無(wú)線資源數(shù)據(jù)的傳輸效率和安全苛求信息的可信；基于Q-learing算法SPS預(yù)留策略的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)防御，無(wú)論LTE-M無(wú)線通信系統(tǒng)的信號(hào)與干擾加噪聲比SINR大小，都能夠?qū)ψ灾鞯剡x擇較小的網(wǎng)絡(luò)敏感度，在維持較高頻率的資源傳輸條件下，保證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)受到Sybil攻擊時(shí)不會(huì)出現(xiàn)AOI值的劇烈波動(dòng)，避免了數(shù)據(jù)信號(hào)不出現(xiàn)誤傳、延時(shí)、丟包、重傳，能夠維持一個(gè)較好的網(wǎng)絡(luò)資源安全苛求信息可行性狀態(tài)，提高了系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性。

圖2 遭受攻擊時(shí)基于不同預(yù)留策略的LTE-M無(wú)線通信系統(tǒng)AOI平均值變化曲線

表2 3種不同預(yù)留策略條件下LTE-M無(wú)線通信系統(tǒng)AOI平均值

圖3和表3為基于Q-learing算法SPS預(yù)留策略不同無(wú)線通信系統(tǒng)的AOI平均值變化情況。從圖中可以看出，隨著信號(hào)與干擾加噪聲比SINR的增加，LTE-M無(wú)線通信系統(tǒng)、WLAN無(wú)線通信系統(tǒng)和T2T無(wú)線通信系統(tǒng)的AOI平均值曲線變化規(guī)律基本一致，呈現(xiàn)明顯的對(duì)數(shù)降低，擬合關(guān)系如公式（3）～公式（5）所示。

表3 3種不同無(wú)線通信系統(tǒng)在遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊時(shí)的AOI平均值

圖3 基于Q-learning算法的不同無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)AOI平均值變化曲線

式中：AOI1為L(zhǎng)TE-M無(wú)線通信系統(tǒng)的AOI平均值，與信號(hào)與干擾加噪聲比SINR的擬合系數(shù)R2達(dá)到0.9950；AOI2為WLAN無(wú)線通信系統(tǒng)的AOI平均值，與信號(hào)與干擾加噪聲比SINR的擬合系數(shù)R2達(dá)到0.9564；AOI3為T2T無(wú)線通信系統(tǒng)的AOI平均值，與信號(hào)與干擾加噪聲比SINR的擬合系數(shù)R2達(dá)到0.9056。

3 基于Q-learning算法的網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)加密效率分析

為了研究Q-learning算法在網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)中的加密效率，在室內(nèi)搭建了由6臺(tái)數(shù)據(jù)服務(wù)器組成的數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)，每2臺(tái)數(shù)據(jù)服務(wù)器與1臺(tái)數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)器節(jié)點(diǎn)形成數(shù)據(jù)服務(wù)器組，服務(wù)器組與服務(wù)器組之間可以實(shí)現(xiàn)連接[8]。數(shù)據(jù)服務(wù)器配置CPU硬件為Intel i5-5400，3.6GHz×6，內(nèi)存為12GB，網(wǎng)絡(luò)上行寬帶為60Mbit/s，網(wǎng)絡(luò)下行寬帶為30Mbit/s，配置的操作系統(tǒng)為Ubuntu 16.04，數(shù)據(jù)庫(kù)為MySQL Version5.7.25；數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的設(shè)備型號(hào)為 ThinkPad E680 （20KNA038），操作系統(tǒng)為CentOS LinuX 6.7 x86_64，CPU為i5-7200U 2.5GHz，內(nèi)存為8GB 2133MHzLPDDR3，顯卡為AMD Radeon RX550 2GB GDDR5。分別采用基于鏈路加密技術(shù)、單片機(jī)嵌入式TCP/IP協(xié)議加密技術(shù)和基于Q-learning算法的網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)加密技術(shù)對(duì)100kB～1000kB數(shù)據(jù)量進(jìn)行加密，加密速率測(cè)試結(jié)果如圖4和表4所示。從圖4中可以看出，隨著加密數(shù)據(jù)量的增加，基于鏈路加密技術(shù)和基于單片機(jī)嵌入式TCP/IP協(xié)議加密技術(shù)的加密耗時(shí)呈現(xiàn)明顯的非線性增加趨勢(shì)，基于鏈路加密技術(shù)的加密最大耗時(shí)為7.99s，基于單片機(jī)嵌入式TCP/IP協(xié)議加密技術(shù)的加密最大耗時(shí)為12.64s，這對(duì)網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)的傳輸而言是非常不利的，而基于Q-learning算法的網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)加密技術(shù)的加密耗時(shí)則呈現(xiàn)近線形增加的趨勢(shì)，但增加速率較緩，且同一加密數(shù)據(jù)大小的情況下，其加密耗時(shí)小于前兩者，加密最大耗時(shí)控制在3.0s以內(nèi)。由此表明，采用基于Q-learning 算法的網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)加密技術(shù)能夠有效提高數(shù)據(jù)的加密速率和傳輸速率，有利于保障數(shù)據(jù)的傳輸安全。

表4 不同網(wǎng)絡(luò)通信算法的數(shù)據(jù)加密時(shí)間對(duì)比

圖4 基于Q-learning算法的網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)密鑰生成流程

4 結(jié)論

基于Q-learning算法對(duì)網(wǎng)路安全中的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，并采用仿真分析的方法將其與其他加密策略進(jìn)行對(duì)比，分析其受到網(wǎng)絡(luò)攻擊時(shí)的安全性以及加密的高效性，得到以下3個(gè)結(jié)論：1）與小SPS預(yù)留策略（疊加2次）和大SPS預(yù)留策略（疊加20次）相比，基于Q-learing算法SPS預(yù)留策略的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)防御，無(wú)線通信系統(tǒng)的信號(hào)與干擾加噪聲比SINR大小都能夠在較高頻率的資源傳輸條件下，保證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在受到Sybil攻擊時(shí)，AOI值不會(huì)劇烈波動(dòng)，使數(shù)據(jù)信號(hào)不出現(xiàn)誤傳、延時(shí)、丟包、重傳的情況，能夠保持一個(gè)較好的網(wǎng)絡(luò)資源安全苛求信息可行性狀態(tài)，提高了系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性。2）隨著信號(hào)與干擾加噪聲比SINR的增加，基于Q-learing算法SPS預(yù)留策略的LTE-M無(wú)線通信系統(tǒng)、WLAN無(wú)線通信系統(tǒng)和T2T無(wú)線通信系統(tǒng)的AOI平均值曲線變化規(guī)律基本一致，呈現(xiàn)明顯的對(duì)數(shù)降低，信號(hào)與干擾加噪聲比SINR與AOI平均值具有良好的擬合關(guān)系（如公式（3）～公式（5））。3）基于Q-learning算法的網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)加密技術(shù)的加密耗時(shí)則呈現(xiàn)近線形增加的趨勢(shì)，但增加速率較緩，且同一加密數(shù)據(jù)大小的情況下，加密最大耗時(shí)控制在3.0s以內(nèi)，其加密耗時(shí)小于基于鏈路加密技術(shù)和基于單片機(jī)嵌入式TCP/IP協(xié)議加密技術(shù)的加密耗時(shí)。采用基于Q-learning 算法的網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)加密技術(shù)能夠有效提高數(shù)據(jù)的加密速率和傳輸速率，有利于保障數(shù)據(jù)的傳輸安全。