基于软件防护扩展的车联网路况监测安全数据处理框架

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2022050734

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (6): 1870-1877.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022050734

基于软件防护扩展的车联网路况监测安全数据处理框架

冯睿琪¹^,², 王雷蕾¹^,², 林翔¹^,², 熊金波¹^,²()

^1.福建师范大学计算机与网络空间安全学院，福州 350117
^2.福建省网络安全与密码技术重点实验室（福建师范大学），福州 350007

收稿日期:2022-05-23 修回日期:2022-06-14 接受日期:2022-06-20 发布日期:2022-06-30 出版日期:2023-06-10
通讯作者: 熊金波
作者简介:冯睿琪（1999—），女，内蒙古包头人，硕士研究生，CCF会员，主要研究方向：安全深度学习、隐私保护
王雷蕾（1999—），女，湖南湘潭人，硕士研究生，CCF会员，主要研究方向：安全深度学习
林翔（1996—），男，福建福州人，硕士研究生，CCF会员，主要研究方向：安全深度学习
熊金波（1981—），男，湖南益阳人，教授，博士，CCF高级会员，主要研究方向：安全深度学习、移动群智感知、隐私保护Email：jinbo810@163.com。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61872088)

Software Guard Extensions-based secure data processing framework for traffic monitoring of internet of vehicles

Ruiqi FENG¹^,², Leilei WANG¹^,², Xiang LIN¹^,², Jinbo XIONG¹^,²()

^1.College of Computer and Cyber Security，Fujian Normal University，Fuzhou Fujian 350117，China
^2.Fujian Provincial Key Laboratory of Network Security and Cryptology （Fujian Normal University），Fuzhou Fujian 350007，China

Received:2022-05-23 Revised:2022-06-14 Accepted:2022-06-20 Online:2022-06-30 Published:2023-06-10
Contact: Jinbo XIONG
About author:FENG Ruiqi， born in 1999， M. S. candidate. Her research interests include secure deep learning， privacy protection.
WANG Leilei， born in 1999， M. S. candidate. Her research interests include secure deep learning.
LIN Xiang， born in 1996， M. S. candidate. His research interests include secure deep learning.
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(61872088)

摘要/Abstract

摘要：

车联网（IoV）路况监测需要对用户隐私数据进行传输、存储与分析等处理，因此保障隐私数据安全尤为重要，然而传统的安全解决方案难以同时保障实时计算与数据安全。针对上述问题，设计了两个初始化协议与一个定期报告协议等安全协议，并构建了基于软件防护扩展（SGX）技术的IoV路况监测安全数据处理框架（SDPF）。SDPF利用可信硬件在路侧单元（RSU）内实现隐私数据的明文计算，并通过安全协议和混合加密方案保证框架的高效运行与隐私保护。安全性分析表明，SDPF可抵御窃听、篡改、重放、假冒、回滚等攻击。实验结果表明，SDPF的各项计算操作均为毫秒级，尤其是单车辆的所有数据处理开销低于1 ms。与基于雾计算的车联网隐私保护框架（PFCF）和基于同态加密的云辅助车载自组织网络（VANET）隐私保护框架（PPVF）相比，SDPF的安全设计更加全面，单会话消息长度减少了90%以上，计算时间至少缩短了16.38%。

关键词: 车联网, 软件防护扩展, 路况监测, 路侧单元, 数据安全

Abstract:

Internet of Vehicles （IoV） traffic monitoring requires the transmission， storage and analysis of private data of users， making the security guarantee of private data particularly crucial. However， traditional security solutions are often hard to guarantee real-time computing and data security at the same time. To address the above issue， security protocols， including two initialization protocols and a periodic reporting protocol， were designed， and a Software Guard Extensions （SGX）-based IoV traffic monitoring Secure Data Processing Framework （SDPF） was built. In SDPF， the trusted hardware was used to enable the plaintext computation of private data in Road Side Unit （RSU）， and efficient operation and privacy protection of the framework were ensured through security protocols and hybrid encryption scheme. Security analysis shows that SDPF is resistant to eavesdropping， tampering， replay， impersonation， rollback， and other attacks. Experiment results show that all computational operations of SDPF are at millisecond level， specifically， all data processing overhead of a single vehicle is less than 1 millisecond. Compared with PFCF （Privacy-preserving Fog Computing Framework for vehicular crowdsensing networks） based on fog computing and PPVF （Privacy-preserving Protocol for Vehicle Feedback in cloud-assisted Vehicular Ad hoc NETwork （VANET）） based on homomorphic encryption， SDPF has the security design more comprehensive： the message length of a single session is reduced by more than 90%， and the computational cost is reduced by at least 16.38%.

Key words: Internet of Vehicles (IoV), Software Guard Extensions (SGX), traffic monitoring, Road Side Unit (RSU), data security

中图分类号:

TP309.2

冯睿琪, 王雷蕾, 林翔, 熊金波. 基于软件防护扩展的车联网路况监测安全数据处理框架[J]. 计算机应用, 2023, 43(6): 1870-1877.

Ruiqi FENG, Leilei WANG, Xiang LIN, Jinbo XIONG. Software Guard Extensions-based secure data processing framework for traffic monitoring of internet of vehicles[J]. Journal of Computer Applications, 2023, 43(6): 1870-1877.

图/表 14

图1 安全区数据处理的流程

Fig. 1 Flow of data processing in enclave

图2 SDPF组成

Fig. 2 Composition of SDPF

表1 RSU参数设置

Tab. 1 RSU parameter setting

RID	分类	限速/（km·h^-1）	监控范围	拥堵下限辆数
RG***	高速路	120	500 m×2	70
RK***	快速路	100	350 m×2	50
RM***	主干路	80	250 m×2	30
RC***	次干路	60	200 m×2	30
RZ***	支路	30	100 m×2	15

图3 车辆数据处理流程

Fig. 3 Processing flow of vehicle data

表2 RSU数据库设置

Tab. 2 RSU database setting

表KEY		表DATA
列名	含义	列名	含义
MID	ME标识符	MID	ME标识符
g^rm*	临时会话密钥	plate^*	车牌号
PK_M	ME公钥	sT	时速与记录时间
cnt^*	消息计数
last^*	上次发送时间

表3 CS数据库设置

Tab. 3 CS database setting

表REPO		表TRAFFIC		表PKEY
列名	含义	列名	含义	列名	含义
serial	报告编号	rn	道路名	ID	ME/RSU标识符
MID	ME标识符	tc	路况	PK	对应公钥
cipher	密文报告

表4 不同方案的安全性对比

Tab. 4 Security comparison of different schemes

方案	ME与RSU的双向认证	假冒CS	假冒ME
PFCF^［9］	存在数据泄露风险	不可感知	不可感知
PPVF^［14］	需可信第三方	不可感知	可感知
SDPF	安全实现	可感知	可感知

表5 各项操作执行的平均耗时

Tab. 5 Average time taken to perform each operation

操作	含义	平均耗时/ms
$T r a ‑ v$	远程认证验证耗时	39.000 0
$T s i g n$	RSA签名信息耗时（0.1 KB）	0.640 0
$T s i g n ‑ v$	RSA验证签名耗时（0.1 KB）	1.320 0
$T A e n c$	RSA加密信息耗时（0.1 KB）	0.070 0
$T A d e c$	RSA解密信息耗时（0.1 KB）	0.090 0
$T S e n c$	AES加密信息耗时（0.1 KB）	0.001 1
$T S d e c$	AES解密信息耗时（0.1 KB）	0.001 7
$T v e r i$	RSU验证时间戳与MID等内容	1.030 0
$T s e a l$	密封耗时（0.1 KB）	0.015 0
$T u n s e a l$	解封耗时（0.1 KB）	0.010 0

表5 各项操作执行的平均耗时

Tab. 5 Average time taken to perform each operation

操作	含义	平均耗时/ms
$T r a ‑ v$	远程认证验证耗时	39.000 0
$T s i g n$	RSA签名信息耗时（0.1 KB）	0.640 0
$T s i g n ‑ v$	RSA验证签名耗时（0.1 KB）	1.320 0
$T A e n c$	RSA加密信息耗时（0.1 KB）	0.070 0
$T A d e c$	RSA解密信息耗时（0.1 KB）	0.090 0
$T S e n c$	AES加密信息耗时（0.1 KB）	0.001 1
$T S d e c$	AES解密信息耗时（0.1 KB）	0.001 7
$T v e r i$	RSU验证时间戳与MID等内容	1.030 0
$T s e a l$	密封耗时（0.1 KB）	0.015 0
$T u n s e a l$	解封耗时（0.1 KB）	0.010 0

表6 安全协议时间复杂度

Tab. 6 Time complexity of security protocols

协议	ME	RSU	CS
CS-RE初始化	—	$T A d e c + T s i g n$	$T r a ‑ v + T A e n c + T s i g n ‑ v$
ME-RE初始化	$T r a ‑ v + T A e n c + T S d e c + T A d e c$	$T v e r i + T s e a l + T A d e c + T A e n c + T S e n c$	—
定期报告协议	$n T S e n c$	$n T S d e c + n T s e a l + n T u n s e a l + T s i g n$	$T s i g n ‑ v$

表6 安全协议时间复杂度

Tab. 6 Time complexity of security protocols

协议	ME	RSU	CS
CS-RE初始化	—	$T A d e c + T s i g n$	$T r a ‑ v + T A e n c + T s i g n ‑ v$
ME-RE初始化	$T r a ‑ v + T A e n c + T S d e c + T A d e c$	$T v e r i + T s e a l + T A d e c + T A e n c + T S e n c$	—
定期报告协议	$n T S e n c$	$n T S d e c + n T s e a l + n T u n s e a l + T s i g n$	$T s i g n ‑ v$

表7 安全协议运行耗时 ( ms)

Tab. 7 Running time of security protocols

协议	ME	RSU	CS
CS-RE初始化	—	0.74	40.41
ME-RE初始化	39.13	1.22	—
定期报告协议	≈0	0.97	1.40

表8 安全协议网络复杂度

Tab. 8 Network complexity of security protocols

协议	网络复杂度
CS-RE初始化	3
ME-RE初始化	5
定期报告协议	$n + 1 + C s r e p o + C t r e p o$

表8 安全协议网络复杂度

Tab. 8 Network complexity of security protocols

协议	网络复杂度
CS-RE初始化	3
ME-RE初始化	5
定期报告协议	$n + 1 + C s r e p o + C t r e p o$

图4 RSU实际计算时间

Fig. 4 Real computational cost of RSU

表9 性能对比

Tab. 9 Performance comparison

方案	单会话消息长度/b	单车辆计算开销/ms
PFCF^［9］	561	320.00
PPVF^［14］	720	1.16
SDPF	54	0.97

图5 RSU计算开销对比

Fig. 5 RSU computational overhead comparison

参考文献 28

1	中国信息通信研究院. 车联网白皮书（2017年）［R］. 北京：中国信息通信研究院， 2017：2.
	China Academy of Information and Communications Technology. Internet of Vehicles white paper （2017）［R］. Beijing： China Academy of Information and Communications Technology， 2017： 2.
2	中国联合网络通信集团有限公司. 中国联通智能路侧单元白皮书［R］. 北京：中国联合网络通信集团有限公司， 2019：4-8. 10.18690/actageotechslov.15.2.38-46.2018
	China United Communications Group Company Limited. China Unicom intelligent road side unit white paper ［R］. Beijing： China United Communications Group Company Limited， 2019： 4-8. 10.18690/actageotechslov.15.2.38-46.2018
3	中国信息通信研究院. 车联网网络安全白皮书： No.202128［R］. 北京：中国信息通信研究院， 2021：18-19. 10.47037/2021.aces.j.36094
	China Academy of Information and Communications Technology. Cybersecurity white paper for Internet of Vehicles： No.202128 ［R］. Beijing： China Academy of Information and Communications Technology， 2021： 18-19. 10.47037/2021.aces.j.36094
4	LU R X， LIN X D， SHI Z G， et al. A lightweight conditional privacy-preservation protocol for vehicular traffic-monitoring systems［J］. IEEE Intelligent Systems， 2013， 28（3）： 62-65. 10.1109/mis.2013.56
5	HOH B， GRUTESER M， HERRING R， et al. Virtual trip lines for distributed privacy-preserving traffic monitoring ［C］// Proceedings of the 6th International Conference on Mobile Systems， Applications， and Services. New York： ACM， 2008： 15-28. 10.1145/1378600.1378604
6	JOLFAEI A， KANT K. Privacy and security of connected vehicles in intelligent transportation system ［C］// Proceedings of 49th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks - Supplemental Volume. Piscataway： IEEE， 2019： 9-10. 10.1109/dsn-s.2019.00010
7	IVANOV I， MAPLE C， WATSON T， et al. Cyber security standards and issues in V2X communications for Internet of Vehicles［C］// Living in the Internet of Things： Cybersecurity of the IoT 2018， IET Conference Publications 740. Stevenage： Institution of Engineering and Technology， 2018： 374-379. 10.1049/cp.2018.0046
8	SINGH M， KIM S. Security analysis of intelligent vehicles： challenges and scope ［C］// Proceedings of 2017 International SoC Design Conference. Piscataway： IEEE， 2017： 13-14. 10.1109/isocc.2017.8368805
9	WEI J N， WANG X J， LI N， et al. A privacy-preserving fog computing framework for vehicular crowdsensing networks［J］. IEEE Access， 2018， 6： 43776-43784. 10.1109/access.2018.2861430
10	陈葳葳，曹利，邵长虹. 基于区块链技术的车联网高效匿名认证方案［J］. 计算机应用， 2020， 40（10）：2992-2999.
	CHEN W W， CAO L， SHAO C H. Blockchain based efficient anonymous authentication scheme for IOV［J］. Journal of Computer Applications， 2020， 40（10）： 2992-2999.
11	KARIM H， RAWAT D B. TollsOnly please — homomorphic encryption for toll transponder privacy in internet of vehicles ［J］. IEEE Internet of Things Journal， 2022， 9（4）： 2627-2636. 10.1109/jiot.2021.3056240
12	ABBES S， REKHIS S. A blockchain-based solution for reputation management in IoV［C］// Proceedings of 2021 International Wireless Communications and Mobile Computing. Piscataway： IEEE， 2021： 1129-1134. 10.1109/iwcmc51323.2021.9498940
13	LIU J， LI X H， JIANG Q， et al. BUA： a blockchain-based unlinkable authentication in VANETs ［C］// Proceedings of 2020 IEEE International Conference on Communications. Piscataway： IEEE， 2020： 1-6. 10.1109/icc40277.2020.9148863
14	CHENG H Y， SHOJAFAR M， ALAZAB M， et al. PPVF： privacy-preserving protocol for vehicle feedback in cloud-assisted VANET［J］. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems， 2022， 23（7）： 9391-9403. 10.1109/tits.2021.3117950
15	LI S H， XUE K P， WEI D S L， et al. SecGrid： a secure and efficient SGX-enabled smart grid system with rich functionalities［J］. IEEE Transactions on Information Forensics and Security， 2020， 15： 1318-1330. 10.1109/tifs.2019.2938875
16	VALADARES D C G， M S L da SILVA， BRITO A E M， et al. Achieving data dissemination with security using FIWARE and Intel Software Guard Extensions （SGX）［C］// Proceedings of 2018 IEEE Symposium on Computers and Communications. Piscataway： IEEE， 2018： 1-7. 10.1109/iscc.2018.8538590
17	DURAND A， GREMAUD P， PASQUIER J， et al. Trusted lightweight communication for IoT systems using hardware security［C］// Proceedings of the 9th International Conference on the Internet of Things. New York： ACM， 2019： No.5. 10.1145/3365871.3365876
18	AYOADE G， EL-GHAMRY A， KARANDE V， et al. Secure data processing for IoT middleware systems［J］. The Journal of Supercomputing， 2019， 75（8）： 4684-4709. 10.1007/s11227-018-2686-x
19	Corporation Intel. Intel^® software guard extensions （Intel^® SGX）［EB/OL］. ［2022-05-15］..
20	YANG Z， LI X D， WEI L B， et al. SGX-ICN： a secure and privacy-preserving information-centric networking with SGX enclaves ［C］// Proceedings of 3rd International Conference on Hot Information-Centric Networking. Piscataway： IEEE， 2020： 142-147. 10.1109/hoticn50779.2020.9350832
21	SCHUSTER F， COSTA M， FOURNET C， et al. VC3： trustworthy data analytics in the cloud using SGX ［C］// Proceedings of 2015 IEEE Symposium on Security and Privacy. Piscataway： IEEE， 2015： 38-54. 10.1109/sp.2015.10
22	巫光福，王影军. 基于区块链与云-边缘计算混合架构的车联网数据安全存储与共享方案［J］. 计算机应用， 2021， 41（10）：2885-2892. 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121938
	WU G F， WANG Y J. Secure storage and sharing scheme of internet of vehicles data based on hybrid architecture of blockchain and cloud-edge computing［J］. Journal of Computer Applications， 2021， 41（10）： 2885-2892. 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121938
23	ZHANG Y Y， XIONG J B， LIU X M. Privacy-preserving traffic violation image filtering and searching via crowdsensing［J］. Mobile Networks and Applications， 2022， 27（6）： 2374-2390. 10.1007/s11036-021-01882-7
24	LIU B， ZHOU W L， ZHU T Q， et al. Silence is golden： enhancing privacy of location-based services by content broadcasting and active caching in wireless vehicular networks［J］. IEEE Transactions on Vehicular Technology， 2016， 65（12）： 9942-9953. 10.1109/tvt.2016.2531185
25	中华人民共和国住房和城乡建设部. 城市综合交通体系规划标准：［S］. 北京：中国建筑工业出版社， 2019：30-37. 10.1093/oso/9780198829225.003.0004
	Ministry of Housing and Urban-Rural Development of the People’s Republic of China. Standard for urban comprehensive transport system planning：［S］. Beijing： China Architecture & Building Press， 2019： 30-37. 10.1093/oso/9780198829225.003.0004
26	RAWAT D B， GARUBA M， CHEN L， et al. On the security of information dissemination in the Internet-of-Vehicles［J］. Tsinghua Science and Technology， 2017， 22（4）： 438-445. 10.23919/tst.2017.7986946
27	中华人民共和国交通运输部. 道路运输车辆卫星定位系统终端通信协议及数据格式：［S］. 北京：人民交通出版社， 2019：3-10.
	Ministry of Transport of the People’s Republic of China. Global navigation satellite system for vehicles engaged in road transport - general specifications for vehicle terminal communication protocol and data format：［S］. Beijing： China Communications Press， 2019： 3-10.
28	赵波，袁安琪，安杨. SGX在可信计算中的应用分析［J］. 网络与信息安全学报， 2021， 7（6）：126-142. 10.11959/j.issn.2096-109x.2021066
	ZHAO B， YUAN A Q， AN Y. Application progress of SGX in trusted computing area［J］. Chinese Journal of Network and Information Security， 2021， 7（6）： 126-142. 10.11959/j.issn.2096-109x.2021066

[1]	顾源, 张震, 段通. 面向软件定义车联网的链路故障快速恢复方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2023, 43(3): 853-859.
[2]	王界钦, 林士飏, 彭世明, 贾硕, 杨苗会. 协同移动边缘计算分层资源配置机制[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(8): 2501-2510.
[3]	朱栋, 殷新春, 宁建廷. 车联网中具有强隐私保护的无证书签名方案[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(10): 3091-3101.
[4]	李智, 薛建彬. C‑V2X车联网中基于模拟退火算法的任务卸载与资源分配[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(10): 3140-3147.
[5]	陈成瑞, 孙宁, 何世彪, 廖勇. 面向C-V2X通信的基于深度学习的联合信道估计与均衡算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(9): 2687-2693.
[6]	申玉民, 王金龙, 胡殿凯, 刘星宇. 基于区块链的建筑信息模型图纸多人协同创作系统[J]. 计算机应用, 2021, 41(8): 2338-2345.
[7]	陈葳葳, 曹利, 顾翔. 基于区块链的车联网电子取证模型[J]. 计算机应用, 2021, 41(7): 1989-1995.
[8]	王家瑞, 谭国平, 周思源. 高速车联网场景下分簇式无线联邦学习算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(6): 1546-1550.
[9]	秦静, 安雯, 季长清, 汪祖民. 无线体域网隐私保护机制研究综述[J]. 计算机应用, 2021, 41(4): 970-975.
[10]	高昊昱, 李雷孝, 林浩, 李杰, 邓丹, 李少旭. 区块链在数据完整性保护领域的研究与应用进展[J]. 计算机应用, 2021, 41(3): 745-755.
[11]	巫光福, 王影军. 基于区块链与云-边缘计算混合架构的车联网数据安全存储与共享方案[J]. 计算机应用, 2021, 41(10): 2885-2892.
[12]	陈锦宇, 刘兆伟. 基于改进投票证明共识协议的车联网系统[J]. 计算机应用, 2021, 41(1): 170-176.
[13]	黄辰, 曹建农, 王时绘, 张龑. 基于协作反馈控制算法的车联网行车安全动态强化模型[J]. 计算机应用, 2020, 40(4): 1209-1214.
[14]	陈葳葳, 曹利, 邵长虹. 基于区块链技术的车联网高效匿名认证方案[J]. 计算机应用, 2020, 40(10): 2992-2999.
[15]	张国潮, 王瑞锦. 基于门限秘密共享的区块链分片存储模型[J]. 计算机应用, 2019, 39(9): 2617-2622.

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Software Guard Extensions-based secure data processing framework for traffic monitoring of internet of vehicles

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