在无线传感器网络(WSNs)中，数据聚合技术允许网络内的处理，这减少了数据包传输，降低了冗余，从而有助于延长整个网络的生命周期。当前的研究中，椭圆曲线ElGamal同态加密算法被广泛用于保护端到端的数据机密性。然而，这些方法在解密过程中受到昂贵的映射函数的困扰。如果聚合结果非常大，由于椭圆曲线离散对数问题的难度，基站在没有原始数据的情况下无法恢复数据，因此这些方案不适用于大规模的WSNs。
为了解决这个问题，本文提出了一种针对大规模WSNs的安全节能数据聚合方案。我们采用Okamoto-Uchiyama同态加密算法来保护端到端的数据机密性，利用MAC（消息认证码）实现网络内的错误数据过滤，并通过同态MAC算法确保端到端的数据完整性。我们选择了两个符合IEEE 802.15.4标准的无线传感器网络平台——Tmote Sky和iMote 2，来评估我们的方案在效率和可行性方面的表现。实验结果显示，我们的方案在降低能耗方面表现出更好的性能，同时与现有的先进方法相比，系统延迟特别是基站在解密时的延迟也有所减少。
关键词：数据聚合、机密性、完整性、同态加密、大规模无线传感器网络
1. 引言
WSNs因其广泛的应用潜力，如环境监测、灾难响应、工业自动化等领域，受到了大量研究的关注。其中，数据聚合是核心的技术之一，它能够有效地减少通信开销，提高网络资源利用率。然而，随着网络规模的扩大，确保数据的机密性和完整性变得越来越重要，特别是在敏感信息的传输过程中。
2. 现有方案的挑战
当前方案主要依赖椭圆曲线加密来提供数据机密性，但解密过程中的计算复杂度限制了其在大规模网络中的应用。此外，这些方案通常未能有效防止网络内的虚假数据注入，或者确保数据在传输过程中不受篡改。
3. 提出的方案
我们的方案结合了Okamoto-Uchiyama同态加密、MAC和同态MAC算法，旨在解决现有方案的局限。同态加密允许在不解密的情况下进行计算，减轻了基站在处理大规模聚合数据时的负担。MAC则提供了数据源的真实性验证，而同态MAC算法则保证了数据在聚合和传输过程中的完整性。
4. 实验与分析
我们在Tmote Sky和iMote 2平台上进行了实验，结果表明，我们的方案在节能和减少延迟方面优于其他方法。特别是在基站解密环节，显著提升了系统的运行效率。
5. 结论
本文提出的安全节能数据聚合方案针对大规模WSNs的特性进行了优化，有效解决了数据机密性、完整性和节能的需求。未来的研究将致力于进一步提高方案的安全性和效率，以及适应更复杂的网络环境。
6. 展望
随着WSNs的持续发展，数据安全和隐私保护的需求将更加迫切。未来的挑战包括如何在保障安全性的同时，提高网络的动态适应性和扩展性，以及应对潜在的安全威胁和攻击。同时，考虑硬件资源有限的传感器节点，设计低功耗且高效的加密算法也是研究的重要方向。
