基于4G/GPRS的大型傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點預(yù)判挖掘系統(tǒng)設(shè)計

摘 要： 針對傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點進(jìn)行挖掘時存在脆弱點分析不準(zhǔn)確，導(dǎo)致脆弱點預(yù)判挖掘效率差，提出一種新的大型傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點預(yù)判挖掘系統(tǒng)設(shè)計方法。通過大型傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的傳感器控制單元實時監(jiān)測傳感器信息變化動態(tài)，采用傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點數(shù)據(jù)檢測單元測量大型傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各傳感器脆弱點信息，將此信息經(jīng)由4G/GPRS網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊傳遞給主控中心，主控中心完成傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點信息的采集，通過脆弱點預(yù)判算法模塊進(jìn)行分析，對傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點信號進(jìn)行報警和調(diào)控，通過核心89C51微處理器模塊，實現(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)傳感器控制單元與主控中心間脆弱點信息的傳遞和處理，確保主控中心能夠隨時查詢傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點信息。軟件設(shè)計過程中，對傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點預(yù)判挖掘過程進(jìn)行分析，繪制系統(tǒng)脆弱點采集的流程圖，分析系統(tǒng)實現(xiàn)脆弱點挖掘的數(shù)據(jù)庫訪問代碼設(shè)計。實驗結(jié)果表明，所設(shè)計系統(tǒng)性能好、操作簡單、挖掘精度高。

關(guān)鍵詞： 大型傳感網(wǎng)絡(luò)； 脆弱點預(yù)判； 預(yù)判挖掘； 軟件設(shè)計

中圖分類號： TN926?34； TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）20?0057?04

Abstract： In view of the problems existing in mining the vulnerabilities in the sensor network， which make weak point mining analysis inaccurate and lead to poor mining efficiency to predict vulnerabilities， a new design method of prediction mining system for vulnerable points in large sensor networks is put forward. The dynamic change of sensor information is monitored in real time through the sensor control unit in large sensor networks. The vulnerabilities data detecting unit of sensing network is used to detect the vulnerability information of each sensor in the large sensor network， and send this information to the main control center through 4G/GPRS network transmission module. The main control center completes the task for information collection of sensor network vulnerabilities， which is analyzed by the vulnerable point forecasting algorithm module， and performs alarm and control according to the sensor network vulnerabilities signal. The 89C51 microprocessor module is adopted to achieve vulnerabilities information processing and transmission between the sensor control unit of sensor network and the control center to ensure that the control center can query sensing network vulnerabilities information at any time. In the process of software design， the prediction mining process of sensor network vulnerabilities was analyzed， the flow chart for vulnerabilities acquisition of the system was drawn， and the design of database access code for vulnerabilities mining was realized. The experimental results shows that the system has good performance， simple operation and high mining precision.

Keywords： large sensor network； vulnerability prediction； predicting mining system； software design

0 引 言

保證傳感網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部穩(wěn)定性至關(guān)重要，在對傳感網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和脆弱點檢測的過程中會形成大量數(shù)據(jù)，從中挖掘出有關(guān)脆弱點信息，對于確保傳感網(wǎng)絡(luò)的安全和質(zhì)量具有重要意義[1?3]。傳感網(wǎng)絡(luò)的脆弱點檢測系統(tǒng)由不同類型設(shè)備、傳感器以及連接網(wǎng)絡(luò)等節(jié)點組成，在實際的傳感網(wǎng)絡(luò)設(shè)計過程中，容易受到不同節(jié)點運(yùn)行狀態(tài)以及環(huán)境的干擾，導(dǎo)致部分節(jié)點出現(xiàn)脆弱點，這些脆弱點對于傳感網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量構(gòu)成嚴(yán)重威脅。傳統(tǒng)的傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點挖掘系統(tǒng)存在挖掘效率低、應(yīng)用范圍小、敏感度高的問題[4?7]。因此尋求有效方法對傳感網(wǎng)絡(luò)中的脆弱點進(jìn)行準(zhǔn)確挖掘，成為相關(guān)人員分析的熱點[8?9]。

針對上述問題的產(chǎn)生，本文設(shè)計一種針對大型傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點挖掘系統(tǒng)，并通過實驗對本文設(shè)計的系統(tǒng)性能進(jìn)行了驗證。

1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

大型傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點預(yù)判挖掘系統(tǒng)由脆弱點檢測單元、傳感網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)內(nèi)置傳感器控制單元、主控中心、微處理器以及傳感器脆弱點預(yù)判挖掘算法模塊組成。系統(tǒng)采用傳感網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)脆弱點檢測單元測量大型傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)傳感器反饋的脆弱點信息，通過傳感網(wǎng)絡(luò)傳感器控制單元實時監(jiān)測傳感器壓力情況，將信息傳遞給主控中心，主控中心完成傳感器的脆弱點信號采集、傳遞，通過脆弱點預(yù)判算法模塊進(jìn)行分析，對傳感網(wǎng)絡(luò)中脆弱點信號進(jìn)行報警和調(diào)控。系統(tǒng)通過核心為89C51微處理器模塊，實現(xiàn)傳感器控制單元與主控中心間脆弱點信息的傳遞和處理，確保主控中心能夠隨時查詢傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)脆弱點信息，系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示。

2 系統(tǒng)的關(guān)鍵硬件設(shè)計

2.1 傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點檢測模塊的硬件設(shè)計

傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點檢測模塊的主要功能是對各傳感器脆弱點信息進(jìn)行測量，為傳感網(wǎng)絡(luò)安全管理提供可靠的依據(jù)。脆弱點檢測模塊通過輸入接口電路同傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的傳感器相連，采集完傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)脆弱點信號后，中央控制器獲取傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點值以及地址編碼，通過FLASH存儲器完成信號的動態(tài)存儲，采用無線射頻傳輸電路、CAN總線或RS 485串口將傳感器脆弱點信號傳遞給主控中心，傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)脆弱點檢測模塊的硬件設(shè)計如圖2所示。

2.2 傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)傳感器信息分析模塊的硬件設(shè)計

通過傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)傳感器控制單元對傳感器壓力進(jìn)行實時監(jiān)測，將監(jiān)測信息傳遞到信息分析模塊。分析模塊中的輸入接口電路與信息檢測器相連接，對傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的傳感器節(jié)點的壓力等危險信號進(jìn)行檢測，若檢測到的傳感器節(jié)點壓力信息低于設(shè)置的規(guī)范值，說明該傳感器節(jié)點為脆弱點，需要通過中央控制器中的繼電器調(diào)控電路，啟動傳感網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳感器脆弱點自動檢測，傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)傳感器信息分析模塊的硬件設(shè)計如圖3所示。

圖3中，中央控制器將壓力值、傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)傳感器啟動/停止?fàn)顟B(tài)信息，通過無線射頻傳輸電路、CAN總線以及RS 485串口傳遞到主控中心進(jìn)行相關(guān)的分析。

2.3 主控中心模塊的硬件設(shè)計

主控中心是傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)傳感器脆弱點監(jiān)控的核心部件，通過4G/GPRS傳輸電路、CAN總線實現(xiàn)傳感器脆弱點信息的傳遞，主控中心模塊的硬件設(shè)計如圖4所示。

圖4中，主控中心模塊采用無線射頻傳輸電路、CAN總線、RS 485串口電路同多個傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點檢測單元以及傳感器控制單元相連，能夠?qū)崟r獲取傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)傳感器的脆弱點信號，并將傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)傳感器的脆弱點信號傳遞到脆弱點預(yù)判算法模塊，進(jìn)行相應(yīng)的分析，采用報警驅(qū)動電路實現(xiàn)脆弱點信號的報警和管理。

3 軟件設(shè)計

3.1 傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)脆弱點檢測模塊的軟件設(shè)計

采用傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)脆弱點檢測模塊進(jìn)行檢測時，在存在噪聲的情況下，將得到的信息預(yù)測與實際信息進(jìn)行比較，完成對當(dāng)前異常信息的判斷。若兩種情況相匹配，說明沒有脆弱點，否則說明有脆弱點。如果傳感網(wǎng)絡(luò)傳感器脆弱點信號中沒有噪聲，則傳感器獲取的脆弱點信號可用時間序列預(yù)測模型表示，對相關(guān)時刻傳感器的脆弱點信號值進(jìn)行預(yù)測，同時將獲取的傳感器脆弱點信號值同真實檢測值相比較，若有異常傳感器脆弱點信號，那么有脆弱點，反之，無脆弱點。有脆弱點時，無法采用時間序列預(yù)測模型分析脆弱點信號，且時間序列預(yù)測模型的預(yù)測值同真實檢測值間存在明顯的差異，則傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)脆弱點檢測模塊的軟件設(shè)計流程如圖5所示。

3.2 大型傳感網(wǎng)絡(luò)中脆弱點采集節(jié)點設(shè)計

傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)脆弱點傳感器采集節(jié)點即協(xié)調(diào)器，其主要功能是通過構(gòu)建ZigBee網(wǎng)絡(luò)，融合不同的傳感器節(jié)點，對大型傳感網(wǎng)絡(luò)中的脆弱點信息進(jìn)行采集、傳輸及相關(guān)操作，實現(xiàn)大型傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點信息的傳遞。采集節(jié)點通過合理的信道對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行原始設(shè)置，采用傳感脆弱點預(yù)測方法，分析傳感節(jié)點是否為脆弱點，如果不是，則允許其加入網(wǎng)絡(luò)，并分配給傳感節(jié)點相應(yīng)的地址以及網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。若采集節(jié)點接收到傳感節(jié)點的綁定指令，則會完成其指令，實現(xiàn)對大型傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點的檢測。傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點傳感器節(jié)點采集的流程設(shè)計如圖6所示。

3.3 系統(tǒng)核心軟件代碼實現(xiàn)

大型傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點預(yù)判挖掘系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)脆弱點數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，將其存儲到數(shù)據(jù)庫中，并通過驅(qū)動控制的簡歷、數(shù)據(jù)庫的鏈接、查詢的傳遞與操作以及返回結(jié)果集四個過程，實現(xiàn)大型傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點數(shù)據(jù)的有效挖掘，主要步驟如下：

（1） 塑造驅(qū)動控制。對JDBC驅(qū)動程序進(jìn)行登記或加載，加載方式包括選擇顯式方式以及隱式方式。

（2） 連接數(shù)據(jù)庫。為了實現(xiàn)大型傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點挖掘系統(tǒng)SQL語句的運(yùn)行，應(yīng)塑造出采用調(diào)用類 DriverManager 中的getConnection（）獲取得到statement對象。

（3） 查詢傳送與操作。采用Statement對象將SQL語句傳遞到相關(guān)的數(shù)據(jù)庫中，完成數(shù)據(jù)的操作，同時考慮到SQL語言是數(shù)據(jù)庫能夠完成操作的方式，避免發(fā)生錯誤。

（4） 通過Resultsct 的方式來獲取最后想要得到的處理后的數(shù)據(jù)庫的結(jié)果集，實現(xiàn)大型傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點預(yù)判挖掘。本文系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫鏈接形式，重要的代碼如下：

本文采用標(biāo)準(zhǔn)的鏈接數(shù)據(jù)庫方法實現(xiàn)系統(tǒng)用戶行為數(shù)據(jù)庫的調(diào)用，如要實現(xiàn)getConducteetion的塑造，應(yīng)經(jīng)過DriverManager對DrIverManager的調(diào)用后再次經(jīng)由對象DriverManager對getLink（）方法的重新加載。

4 實驗結(jié)果與分析

為了驗證本文設(shè)計的大型傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)脆弱點預(yù)判挖掘系統(tǒng)的有效性，需要進(jìn)行相關(guān)的實驗分析。

4.1 傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各傳感器脆弱點監(jiān)控情況

實驗采用本文系統(tǒng)對某大型傳感網(wǎng)絡(luò)中的傳感器脆弱點信號進(jìn)行監(jiān)控，本文系統(tǒng)下傳感網(wǎng)絡(luò)中全部傳感器脆弱點監(jiān)測點在某時刻的信號檢測值，如圖7所示。

分析圖7可知，對不同監(jiān)測點進(jìn)行現(xiàn)場長時間監(jiān)控，起初脆弱點的個數(shù)不斷發(fā)生變動，但隨著時間的推移，檢測脆弱點的個數(shù)明顯趨于平緩，說明本文系統(tǒng)穩(wěn)定性較高，對脆弱點監(jiān)控能力較強(qiáng)，可實現(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)脆弱點信號的有效監(jiān)測。

4.2 通道1脆弱點變化趨勢圖

傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)某一結(jié)構(gòu)的脆弱點變化趨勢如圖8所示，該結(jié)構(gòu)的設(shè)置脆弱點為150 Pa。

分析圖8可得，經(jīng)過一段時間的調(diào)整，脆弱點保持平穩(wěn)，本文系統(tǒng)對該傳感網(wǎng)絡(luò)通道脆弱點的控制精度為±1.5 Pa，說明本文系統(tǒng)軟、硬件運(yùn)行正常，可完成大型傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點的有效預(yù)測和控制。

4.3 設(shè)置脆弱點與實際脆弱點分析

對當(dāng)前傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點與設(shè)定脆弱點間的關(guān)系進(jìn)行分析，結(jié)果如表1所示。

由表1可以看出所求脆弱點與實際脆弱點相差范圍在26 Pa左右，所求脆弱點同實際脆弱點間的平均誤差約為1.7%，符合設(shè)置的規(guī)范，說明本文系統(tǒng)可對大型傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點進(jìn)行有效的監(jiān)控。

5 結(jié) 語

本文設(shè)計并實現(xiàn)了一種大型傳感網(wǎng)絡(luò)脆弱點預(yù)判的挖掘系統(tǒng)，并通過仿真實驗證明，所設(shè)計系統(tǒng)性能好、操作簡單、挖掘精度高。

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