GA-BPNN的网络物理层传输安全加密方法_管迎春.pdf
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1、2 4 M i c r o c o n t r o l l e r s&E m b e d d e d S y s t e m s 2 0 2 3年第4期w w w.m e s n e t.c o m.c n G A B P N N的网络物理层传输安全加密方法管迎春,牟令,杨德超,黄威,刘必武(湖北能源集团新能源发展有限公司,武汉 4 3 0 0 0 0)摘要:面对当前物理层数据传输无法分离有效信号和噪声,造成信道一端接收到部分野值数据,从而导致信道传输加密效果不佳的问题,提出了基于G A B P NN的网络物理层传输安全加密方法。构建多时隙加密传输模型,通过上行通信阶段1、2时隙,将信道容量
2、信息转换处理后可得到密钥。通过下行通信阶段3、4时隙,译码与分组解密信息流,实现第一次信息安全传输。使用G A算法选择传输信道,计算个体适应值在传输信道群适应值中所占比例,通过迭代处理避免适应度值异常个体被选中,使G A算法收敛于全局,获取最优选择结果。实验结果表明,该方法经过滤波处理后获取的数据是无野值数据,滤波处理效果较好,且最大吞吐率为5 0 0 0 b/s,与理想吞吐率一致,说明使用该方法加密效果较好。关键词:G A B P NN;网络物理层;传输安全;多时隙加密;K a l m a n滤波器中图分类号:T N 9 1 8 文献标识码:AS e c u r i t y E n c r
3、y p t i o n M e t h o d o f N e t w o r k P h y s i c a l L a y e r T r a n s m i s s i o n B a s e d o n G A B P N NG u a n Y i n g c h u n,M o u L i n g,Y a n g D e c h a o,H u a n g W e i,L i u B i w u(H u b e i E n e r g y G r o u p N e w E n e r g y D e v e l o p m e n t C o.,L t d.,W u h a n 4
4、 3 0 0 0 0,C h i n a)A b s t r a c t:I n t h e f a c e o f t h e p r o b l e m t h a t t h e c u r r e n t p h y s i c a l l a y e r d a t a t r a n s m i s s i o n c a n n o t s e p a r a t e t h e e f f e c t i v e s i g n a l a n d n o i s e,w h i c h c a u s e s t h e c h a n n e l e n d t o r e
5、 c e i v e p a r t o f t h e o u t l i e r d a t a,r e s u l t i n g i n p o o r c h a n n e l t r a n s m i s s i o n e n c r y p t i o n e f f e c t,a n e t w o r k p h y s i c a l l a y e r t r a n s m i s s i o n s e c u r i t y e n c r y p t i o n m e t h o d b a s e d o n G A B P NN i s p r o
6、p o s e d.B u i l d i n g a m u l t i-s l o t e n c r y p t e d t r a n s m i s s i o n m o d e l,t h e k e y c a n b e o b t a i n e d a f t e r t h e c h a n n e l c a p a c i t y i n f o r m a t i o n i s c o n v e r t e d a n d p r o c e s s e d t h r o u g h t h e 1 a n d 2 s l o t s o f t h e
7、u p l i n k c o mm u n i c a-t i o n p h a s e.T h e f i r s t i n f o r m a t i o n s e c u r i t y t r a n s m i s s i o n i s r e a l i z e d t h r o u g h d e c o d i n g a n d p a c k e t d e c r y p t i o n o f t h e i n f o r m a t i o n f l o w t h r o u g h t h e 3 a n d 4 t i m e s l o t s
8、 o f t h e d o w n l i n k c o mm u n i c a t i o n p h a s e.U s e G A a l g o r i t h m t o s e l e c t t h e t r a n s m i s s i o n c h a n n e l,c a l c u l a t e t h e p r o p o r-t i o n o f i n d i v i d u a l f i t n e s s i n t h e f i t n e s s o f t h e t r a n s m i s s i o n c h a n n
9、e l g r o u p,a v o i d t h e s e l e c t i o n o f i n d i v i d u a l s w i t h a b n o r m a l f i t n e s s v a l u e s t h r o u g h i t e r a t i v e p r o c e s s i n g,m a k e t h e G A a l g o r i t h m c o n v e r g e t o t h e g l o b a l,a n d o b t a i n t h e o p t i m a l s e l e c t
10、i o n r e s u l t.T h e e x p e r i m e n t r e-s u l t s s h o w t h a t t h e d a t a o b t a i n e d b y t h i s m e t h o d a f t e r f i l t e r i n g i s n o n-o u t l i e r d a t a,a n d t h e f i l t e r i n g p r o c e s s i n g e f f e c t i s g o o d,a n d t h e m a x i m u m t h r o u g
11、h p u t i s 5 0 0 0 b/s,c o n s i s t e n t w i t h t h e i d e a l t h r o u g h p u t,i n d i c a t i n g t h a t t h e e n c r y p t i o n e f f e c t o f t h i s m e t h o d i s g o o d.K e y w o r d s:G A B P NN;n e t w o r k p h y s i c a l l a y e r;t r a n s m i s s i o n s e c u r i t y;m u
12、 l t i-s l o t e n c r y p t i o n;K a l m a n f i l t e r0 引 言在物理层网络中,最主要的是传输数据,传输过程中不存在中间人,数据可以自由传输,因此物理层网络容易被黑客控制,无法进行安全传输,也无法检测攻击行为。在这种情况下,网络物理层传输会受到不明原因的攻击,实时控制流量。被攻击的流量信息经过传输后送到另一端,使得不安全信息流传到物理层中。而在实际网络中,这些被拦截信息又会被重新定位、传播,从而造成大量数据被转移到其他地方,导致网络不安全。为确保非法使用者无法获取合法使用者的有效信息,网络物理层面的传送安全性成为当前一个重要研究课题
13、。参考文献1 提出了基于量子噪声流的加密方法,采用基于正交振幅调制的量子噪音保密通信机制,结合离散傅里叶变换的扩频正交频分多址技术,既能有效防止不合作伙伴的干扰,又能提高频谱的使用效率。然而,该方法容易受到网络结构化干扰,导致传输信道存在假激励信号,无法保证物理层传输安全。参考文献2 提出了基于双向协作中继网络的加密方法,该方法使用了一种新的中继选择算法,该算法虽然能够有效阻止黑客攻击,但是容易受到网络环境中误码的影响,依然影响传输安全。针对上述问题,本文提出基于G A B P NN的网络物理层传输安全加密方法。通过引入G A算法和B P NN误差反向传播算法获取有效传输信息,同时结合K a
14、l m a n滤波器剔除野值实现信息 传 输 安 全加密。敬请登录网站在线投稿(t o u g a o.m e s n e t.c o m.c n)2 0 2 3年第4期 2 5 1 G A B P N N网络物理层联合加密传输方案遗传算法(G A)和误差反向传播算法(B P NN)均有较好的性能,其中G A算法具有全局搜索性能,而误差反向传播算法具有局部搜索性能,为网络物理层加密传输提供技术支持。1.1 多时隙加密传输模型构建由于在实际通信中,常常要求多个中继站或多个转发器协同工作以保证数据顺利传输3,为此,构建了一种多时隙加密传输模型。通过对通道参数的运算,可以产生同一密匙而不需要进行密码
15、的转换,从而使窃听人不能获取所产生关键字的相关信息。由于通道传送的情况是一样的,因此,系统终端具有同样的能力4,从而设计网络物理层传输有上行、下行通信阶段,如图1所示。图1 多时隙加密传输模型由图1(a)可知,在上行通信阶段存在2个时隙,利用信道容量信息转换对时隙1中的发送节点进行转换,从而获得密钥。利用该密钥加密数据包,然后通过 Q P S K四相移位键 对 密 文 进 行 解 调,从 而 达 到 对 载 波 解 调 的 目的5。通过对载波误差进行补偿,消除了由于不相干载波解调所造成的干扰,从而获得加密后的信号6-7。该加密信号通过网络物理层上行通信信道传输到中继节点处,该节点接收到的信息可
16、表示为:x上=x1+aA-ao()(1)式中,x1表示Q P S K调制后的加密信号;aA、ao分别表示两个节点A、O传输信道的噪声。时隙2中采用误差反向传播算法(B P NN),经过该算法译码处理后,通过通道传送后得到加密信息流8。由图1(b)可知,在下行通信阶段存在2个时隙,在时隙3中对叠加信息流进行遗传译码,然后根据误差反向传播算法对译码后的信息进行映射,从而获得译码后的信息。译码后的信息经Q P S K编码后传输到中继节点,实现二次加密9。当时隙4中继节点接收加密信息后,通过遗传译码和误差反向传播获得流动信息。在经过译码与解密之后可以获得:x下=xBxA()xA(2)式中,xA、xB分
17、别表示节点A、B的信息流。当该节点接收到译码信息后,获取与另一节点相同的信息,由此完成第一次信息安全传输。1.2 基于G A B P N N的加密传输流程设计在构建多时隙加密传输模型后,依据G AB P NN加密传输思路对网络物理层初始权值优化。通常选择G A算法,因为在群体演化中,总会有一些个体的适应性太强,从而影响到整个网络的传输通道,导致群体的多样性下降1 0-1 1。因此,在选择过程中,每一个选择的个体都会被剔除,不会参加下一次的选择。其具体的选择过程如下:将个体按其适配度的大小进行排序,并将各代间所获得的适配度进行累加以产生随机数字1 2。以首位个人的适合度函数为起点,计算个体适应值
18、在传输信道群适应值中所占比例,可表示为:Q=gxi()ik=1gxk()(3)式中,gxi()表示i个分量个体适应度函数,k表示适应度。将此功能与后续个体所得到的自适应功能的数值相加,若此功能的累计数值超过某一功能,则此功能将结束1 3。最后,将其匹配度函数的数值累计到选定的父系中。挑选好的个体,再重复步骤和步骤,直到选择到一定数目的父系为止。根据G A算法步骤,选取 N/2的个人作为父代。这种方法可以有效防止某些具有变异的个体被选择,从而使群体的多样性更加丰富,并且可以解决在一定条件下出现的算法在全局最优化问题上的收敛1 4。采用B P NN误差反向传播算法进行强化学习时,需采用反向扩散学习
19、方式计算各层神经元权重,并进行加权校正,在误差达到预定值时完成网络学习,具体过程为:假设存在一个K层的n个节点,各个节点激活函数为S i g m o i d函数,设网络输出向量为R=r1,r2,rn,网络物理层输入样本和目标输出之间的误差可表示为:en=12rn-r-n()2(4)式中,r-n表示实际输出结果。通过使用G AB P NN方法,网络可以很好地实现信号与噪声的分离。2 6 M i c r o c o n t r o l l e r s&E m b e d d e d S y s t e m s 2 0 2 3年第4期w w w.m e s n e t.c o m.c n 2 基于G
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