?

基于LSM 樹的在線監測數據安全存儲系統設計

2024-04-13 06:54李林左天才杜澤新謝志奇
電子設計工程 2024年7期
關鍵詞:水電廠磁盤密文

李林,左天才,杜澤新,謝志奇

(貴州烏江水電開發有限責任公司,貴州貴陽 550002)

為預防水電廠運營故障或異常,設置在線監測裝置,實時保障電力設備的安全健康運行[1]。大數據安全一直被廣泛關注[2],因此,設計安全存儲系統具有重要現實意義。

谷保平[3]和余海波等[4]的研究成果均對數據安全存儲起到一定作用,但忽略了存儲節點選擇的重要性導致安全性有限。

文中結合前人研究經驗,以水電廠在線監測數據為研究對象,研究了一種基于LSM 樹的數據安全存儲系統,增強數據安全性和提高存儲效率。

1 安全存儲系統框架設計

在線監測裝置實時采集水電廠數據后,自動發送至處理控制終端,完成數據存儲。為保證數據安全,設計一種水電廠在線監測數據安全存儲系統[5]。系統總體分為四部分:硬件接口層、數據傳輸層、數據存儲層以及安全功能模塊層。系統框架如圖1 所示。

圖1 安全存儲系統框架

1)硬件接口層:與水電廠在線監測裝置和數據傳輸鏈路相連接,水電廠在線監測裝置采集數據之后,轉發給傳輸鏈路[6]。

2)數據傳輸層:與存儲節點相連,借助安全傳輸算法或協議,安全傳輸數據到存儲節點上[7]。

3)數據存儲層:包含多個存儲節點,存放數據。

4)安全功能模塊層:包含安全存儲的算法或程序,為實現數據安全存儲提供功能性服務[8]。

2 基于LSM樹數據存儲模型設計

LSM 樹是基于磁盤的樹狀數據存儲結構,分為內存層和磁盤層[9]。前者指微處理器中的內部存儲器RAM,當RAM 存儲量達到限值,數據轉移到外部磁盤,完成數據存儲。此模型包括磁盤組件和RAM內存組件C0-Ci,C0 存于RAM,C1-Ci存于磁盤,數據從C0 轉存到C1-Ci[10]。具體過程如下:

步驟1:采集水電廠在線監測數據,經過鏈路傳輸寫入C0;

步驟2:持續寫入水電廠在線監測數據;

步驟3:判斷C0 寫入的數據量是否達到設定的閾值,若達到則下一步,否則回到步驟2;

步驟4:將C0 水電廠在線監測數據異步滾動歸并至C1-Ci。過程如下:

1)選取C1,將C1 最左下角的葉節點中數據保存到緩存區;

2)C0 與C1 升序合并;

3)將合并后的數據存儲到新的磁盤,生成新的存儲節點[11]。

基于LSM 樹的數據存儲模型將數據分批寫入磁盤,能緩解內部存儲壓力和提高數據存儲效率,但不能達安全防護作用[12]。為提高數據存儲的安全性,設計三個數據防護安全防護模塊。

1)入侵檢測模塊

水電廠在線監測數據傳輸路徑安全性較為薄弱,在傳輸鏈路設置入侵檢測模型,檢測非法攻擊,及時干預,保證數據傳輸安全[13]。其實現的關鍵是在線監測數據特征的選取以及異常識別。特征選取公式如下:

式中,p代表特征重要性;xi代表在線監測數據第i個特征的信息熵;n代表特征數量。

異常識別用分類決策函數做入侵檢測[14]。函數表達式如下:

式中,y代表決策值,當存在入侵風險時,y≥1,其他情況y<1;wi代表第i個特征的輸出權值;f代表激勵函數;ai代表第i個特征的輸入權值;b代表偏置項。

2)安全訪問模塊

安全訪問模塊是控制用戶對存儲磁盤無權、越權的訪問,防止數據泄露,保證數據安全[15]。具體過程如下:

步驟1:用戶發出訪問申請;

步驟2:用戶身份驗證。通過則進行下一步;否則,拒絕訪問;

步驟3:計算用戶信任度。收集用戶的行為證據并標準化處理,記為g1,g2,…,gN,N代表用戶行為證據的數量。信任度計算公式如下:

式中,Hkj代表第k個用戶截至第j次請求時的信任度;qkj代表用戶行為證據與對應權重的乘積;tj代表第j次請求的服務時間;Rj代表時間衰減函數,取值0~1。

步驟4:根據信任度為用戶分配服務等級。服務等級決策函數如下:

式中,L(Hkj)代表服務等級決策函數;L=l1,l2,l3,…,ls代表服務等級空間;s為服務等級數量。

步驟5:根據服務等級授予用戶權限。

步驟6:實時監控用戶行為,實時反饋信任狀態。

步驟7:根據反饋調整用戶訪問權限。

3)數據加密模塊

若前兩個安全服務模塊不能保證數據安全,還需設計數據加密模塊。對數據本身進行加密,達到不可篡改和不可破解數據的目的[16-18]。數據加密過程如下:

步驟1:將用戶的輸入參數B輸入到密鑰生成算法δ,得到密鑰,記為Key;

步驟2:利用混沌系統對數據加密。理論公式如下:

式中,a代表混沌參數;f(C)代表加密后的水電廠在線監測數據;f代表混沌函數。

步驟3:加密之后得到密文并保存到密文空間。其描述如下:

其中,U代表密文空間。

步驟4:將密文保存到明文磁盤空間。

步驟5:合法用戶能利用密鑰Key 解開密文,恢復水電廠在線監測數據明文。

經上述研究,完成基于LSM 樹的數據安全存儲模型設計。

3 系統實現與測試

3.1 水電廠在線監測數據樣本

水電廠在線監測數據樣本來自30 個不同監測裝置,具體如表1 所示。

表1 水電廠在線監測數據樣本

3.2 存儲磁盤設置

針對表1 中數據樣本,設置4 個存儲磁盤,容量以及存儲速率如圖2 所示。

圖2 存儲磁盤的容量以及存儲速率

3.3 系統性能測試結果

3.3.1 系統存儲性能

將30 個水電廠在線監測數據樣本寫入4 個存儲磁盤,統計每個磁盤的寫入性能及磁盤存儲空間利用率,結果如圖3、圖4 所示。

圖3 磁盤的寫入性能

圖4 磁盤存儲空間利用率

由圖3、圖4 可知,4 個磁盤的寫入數據量始終維持100 kB 以上,磁盤存儲空間利用率均達到90%以上,說明系統存儲性能較為優越。

3.3.2 系統安全性測試

系統安全性測試包括入侵分辨性能測試和密文敏感性測試兩部分。

1)入侵分辨性能測試

以NSL-KDD 數據集為對象,測試系統的入侵分辨性能,結果如圖5 所示。

圖5 入侵防御測試結果

由圖5 可知,合法數據和非法數據的靈敏度系數均大于1.0,表示系統的抵御性能較好,該系統能很好地分辨出非法攻擊,保證數據安全。

2)密文敏感度測試

30 個水電廠在線監測數據樣本加密后的敏感度測試結果如表2 所示。

表2 密文敏感度測試

由表2 可知,所有樣本的敏感度均小于10%,密文破解風險較低,水電廠在線監測數據加密后,數據安全性較高,實現了安全存儲。

4 結束語

水電廠在線監測數據對水電廠維修工作有重要參考作用,為保證數據安全,文中設計了基于LSM 樹的水電廠在線監測數據安全存儲系統,實現了數據高性能存儲和數據高安全性,經測試,在存儲、安全兩個方面的性能,均達到研究目標。

猜你喜歡
水電廠磁盤密文
一種針對格基后量子密碼的能量側信道分析框架
一種支持動態更新的可排名密文搜索方案
基于模糊數學的通信網絡密文信息差錯恢復
解決Windows磁盤簽名沖突
修改磁盤屬性
磁盤組群組及iSCSI Target設置
創建VSAN群集
云存儲中支持詞頻和用戶喜好的密文模糊檢索
GMH550測振測擺系統在株溪口水電廠的實踐與應用
iP9000水電廠智能平臺
91香蕉高清国产线观看免费-97夜夜澡人人爽人人喊a-99久久久无码国产精品9-国产亚洲日韩欧美综合