一种基于物联网技术的云资源数据安全检测系统的制作方法

1.本发明涉及数据安全检测技术领域，具体涉及一种基于物联网技术的云资源数据安全检测系统。


背景技术：

2.物联网技术是21世纪应用广泛的一种技术，物联网(internet of things，简称iot)是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
3.云资源，即云计算资源，是指云计算相关资源网站的整合；云资源具备以下特点：资源的地理分布广，资源种类、数量巨大，并且通常工作在异构环境下，由不同的管理策略控制，但往往不同环境下的资源又需要协同工作；虚拟化是云计算最强调的特点之一，通常是指将计算元件在虚拟的而不是真实的环境上运行，是把物理资源转化为逻辑上可管理的资源的技术。在云计算平台，服务器技术设备、网络、存储设备等都被虚拟化成一个资源池来进行统一灵活的按需分配；通用性。云计算不是只有特定的应用，在云环境下可以构造出各种各样、千变万化的应用，可以同时支持不同的云应用运行。
4.现有的云资源数据安全检测系统存在一定的问题，比如对云资源数据包的来源安全性检测性能不够，常会造成后续云计算工作带来一定麻烦，还有在访问云资源数据时，访问验证方式单一，降低了云资源数据存储时的安全性，易造成数据泄漏，为此，提出一种基于物联网技术的云资源数据安全检测系统。


技术实现要素：

5.本发明所要解决的技术问题在于：如何解决现有的云资源数据安全检测系统对云资源数据包的安全性检测性能不够，常会造成后续云计算工作带来一定麻烦，还有在访问云资源数据时，访问验证方式单一，降低了云资源数据存储时的安全性，易造成数据泄漏的问题，提供了一种基于物联网技术的云资源数据安全检测系统。
6.本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括：物联网设备数据发送模块、物联网设备数据接收模块、数据存储模块、数据访问验证模块、控制模块；
7.物联网设备数据发送模块，用于对各个物联网设备产生的各数据序列进行清洗处理、打包处理并发送至物联网设备数据接收模块；
8.物联网设备数据接收模块，用于对经过所述物联网设备数据发送模块处理后的数据序列进行解包处理、图片验证处理并发送数据存储模块；
9.数据存储模块，用于对经过所述物联网设备数据接收模块处理的数据序列进行解
压处理、加密分类存储处理；
10.数据访问验证模块，用于在访问人员访问各数据序列时，根据各数据序列预设的访问验证方式对访问人员进行验证；
11.物联网设备数据发送模块、物联网设备数据接收模块、数据存储模块、数据访问验证模块均与控制模块通信连接。
12.更进一步地，所述物联网设备数据发送模块包括数据清洗单元、数据打包单元、数据发送单元；所述数据清洗单元与各个物联网设备进行通信连接，接收各个物联网设备产生的各数据序列，并对各数据序列进行分别清洗处理，获取各数据序列清洗过后的有效数据；所述数据打包单元用于各数据序列清洗过后的有效数据进行分类打包，得到多个数据包，并在打包时在数据包中添加一个验证图片，并将添加验证图片后的多个数据包发送给数据发送单元；所述数据发送单元用于采用并行方式将多个数据包发送至物联网设备数据接收模块。
13.更进一步地，所述物联网设备数据接收模块包括数据解包单元、数据图片验证单元、数据压缩发送单元；所述数据解包单元用于对多个数据包进行解包处理，得到各个数据包中包含的数据序列和验证图片，并将各个数据序列和对应的验证图片发送至数据图片验证单元，供数据图片验证单元进行验证；所述数据图片验证单元用于利用已训练的目标识别网络对验证图片进行识别，判断验证图片中的图形特征是否为已有种类物联网设备预设的图形特征，若是则得到数据序列所属的物联网设备种类信息，并将该信息发送至数据存储模块中，再进行再次对图形特征的轮廓长度进行检测，得到当前的数据序列对应的物联网设备的信息，并将该信息发送至数据存储模块中；所述数据压缩发送单元用于将已识别到物联网设备种类及各种类下对应的物联网设备信息的数据序列进行压缩，发送至数据存储模块中，供所述数据安全检测模块对数据序列的安全性检测。
14.更进一步地，所述数据存储模块包括解压单元、加密分类存储单元；所述解压单元用于对已识别到物联网设备种类及各种类下对应的物联网设备信息的数据序列进行解压处理，得到各数据序列，并将各数据序列发送至加密分类存储单元中；所述加密分类存储单元用于根据识别到各数据序列对应的物联网设备种类信息及物联网设备信息建立云资源数据库，将各数据序列分类存储到云资源数据库中，同时生成各数据序列的位置索引，并在将各数据序列分类存储到云资源数据库时根据各数据序列的级别设置不同的访问验证方式。
15.更进一步地，所述数据清洗单元的清洗方式包括删除偏离值、填充空值处理，所述删除偏离值处理即利用各个物联网设备产生的各类数据的历史均值与接收到的各个物联网设备产生的各数据序列进行比较，当接收到的各个物联网设备产生的各数据序列中各数据的偏差超过各个物联网设备产生的各类数据的历史均值达到设定阈值时，将单个数据从数据序列中删除，保留剩下的数据；所述填充空值处理即对此次接收到的各个物联网设备产生的各数据序列中的对应时间采样点的空值进行均值填充。
16.更进一步地，每个所述验证图片中均包含一个图形标识，图形标识的种类包括至少三种，分别为圆形标识、方形标识、三角形标识，所述圆形标识表示数据序列来源为a类物联网设备，所述方形标识表示数据序列来源为b类物联网设备，所述三角形标识表示数据来源为c类物联网设备。
17.更进一步地，所述数据图片验证单元的对数据序列来源信息进行验证及识别的过程具体包括以下步骤：
18.s11：获取经过数据解包单元解包处理后得到的各数据序列和对应的验证图片；
19.s12：利用已训练的目标识别网络对各数据序列对应的验证图片进行目标识别，识别验证图片中的图形标识的形状，得出当前数据序列所属的物联网设备种类信息；
20.s13：成功识别到当前数据序列所属的物联网设备种类信息后，再利用ope ncv中的轮廓识别函数对成功识别到的图形标识的外部轮廓总长度进行识别，计算图形标识的外部轮廓总长度值；
21.s14：将计算得到的图形标识的外部轮廓总长度值与预设的当前种类物联网设备下各物联网设备对应的各个外部轮廓总长度阈值范围进行比较，确定计算得到的图形标识的外部轮廓总长度值落入的外部轮廓总长度阈值范围所对应的物联网设备，即对应得到当前数据序列所属的物联网设备种类及物联网设备信息，将上述信息发送至数据存储模块中。
22.更进一步地，在所述步骤s12中，所述目标识别网络的基础网络为rcnn，s sd，yolo目标检测网络中任一种。
23.更进一步地，在所述步骤s12中，当目标识别网络识别不到验证图片中的图形标识时，则表示当前数据序列的来源安全性未知，将该当前数据序列删除。
24.更进一步地，所述数据序列的级别分为高级、低级，数据序列的级别信息根据识别到的物联网设备种类信息匹配获取，根据各数据序列的级别设置不同的访问验证方式即当数据序列的级别为高级时，给对应的数据序列在存入云资源数据库时设置生物验证加密码配合验证的访问验证方式，当数据序列的级别为低级时，给对应的数据序列在存入云资源数据库时设置单一密码验证的访问验证方式。
25.本发明相比现有技术具有以下优点：能够在接收各个物联网设备产生的各数据序列时对其进行清洗处理，避免了无效数据的冗杂现象，大大降低了存储压力，同时在对数据进行打包时在数据包中加入验证图，保证数据在传输时的安全性；能够根据数据序列对应的验证图片对数据序列的来源进行安全性验证，不仅保证了数据序列的来源安全，还方便后续数据存储模块对各个数据序列进行分类存储，大大提高了数据分类存储效率；能够方便地将各数据序列按照对应物联网设备种类信息及物联网设备信息分类存储到云资源数据库中，同时根据各数据序列的级别设置不同的访问验证方式，保证了系统在访问人员访问数据序列时的安全检测性能。
附图说明
26.图1是本发明实施例二中基于物联网技术的云资源数据安全检测系统的总体架构图。
具体实施方式
27.下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
28.本实施例提供一种技术方案：一种基于物联网技术的云资源数据安全检测系统，包括：物联网设备数据发送模块、物联网设备数据接收模块、数据存储模块、数据访问验证模块；
29.在本实施例中，所述物联网设备数据发送模块包括数据清洗单元、数据打包单元、数据发送单元；所述数据清洗单元与各个物联网设备进行通信连接，接收各个物联网设备产生的各数据序列，并对各数据序列进行分别清洗处理，获取各数据序列清洗过后的有效数据；所述数据打包单元用于各数据序列清洗过后的有效数据进行分类打包，得到多个数据包，并在打包时在数据包中添加一个验证图片，并将添加验证图片后的多个数据包发送给数据发送单元；所述数据发送单元用于采用并行方式将多个数据包发送至物联网设备数据接收模块；通过设置的物联网设备数据发送模块，能够在接收各个物联网设备产生的各数据序列时对其进行清洗处理，避免了无效数据的冗杂现象，大大降低了存储压力，同时在对数据进行打包时在数据包中加入验证图，保证数据在传输时的安全性；
30.在本实施例中，所述物联网设备数据接收模块包括数据解包单元、数据图片验证单元、数据压缩发送单元；所述数据解包单元用于对多个数据包进行解包处理，得到各个数据包中包含的数据序列和验证图片，并将各个数据序列和对应的验证图片发送至数据图片验证单元，供数据图片验证单元进行验证；所述数据图片验证单元用于利用已训练的目标识别网络对验证图片进行识别，判断验证图片中的图形特征是否为已有种类物联网设备预设的图形特征，若是则得到数据序列所属的物联网设备种类信息，并将该信息发送至数据存储模块中，再进行再次对图形特征的轮廓长度进行检测，得到当前的数据序列对应的物联网设备的信息，并将该信息发送至数据存储模块中；所述数据压缩发送单元用于将已识别到物联网设备种类及各种类下对应的物联网设备信息的数据序列进行压缩，发送至数据存储模块中，供所述数据安全检测模块对数据序列的安全性检测；通过设置的联网设备数据接收模块，能够根据数据序列对应的验证图片对数据序列的来源进行安全性验证，不仅保证了数据序列的来源安全，还方便后续数据存储模块对各个数据序列进行分类存储，大大提高了数据分类存储效率；
31.在本实施例中，所述数据存储模块包括解压单元、加密分类存储单元；所述解压单元用于对已识别到物联网设备种类及各种类下对应的物联网设备信息的数据序列进行解压处理，得到各数据序列，并将各数据序列发送至加密分类存储单元中；所述加密分类存储单元用于根据识别到各数据序列对应的物联网设备种类信息及物联网设备信息建立云资源数据库，将各数据序列分类存储到云资源数据库中，同时生成各数据序列的位置索引，并在将各数据序列分类存储到云资源数据库时根据各数据序列的级别设置不同的访问验证方式；通过设置数据存储模块，能够方便地将各数据序列按照对应物联网设备种类信息及物联网设备信息分类存储到云资源数据库中，同时根据各数据序列的级别设置不同的访问验证方式，保证了系统在访问人员访问数据序列时的安全检测性能；
32.在本实施例中，所述数据访问验证模块用于在访问人员访问各数据序列时，根据各数据序列预设的访问验证方式对访问人员进行验证。
33.在本实施例中，所述基于物联网技术的云资源数据安全检测系统以软件形式安装在云计算机上，实现对整个系统内各个模块的控制。
34.在本实施例中，所述数据清洗单元的清洗方式包括删除偏离值、填充空值处理，所
述删除偏离值处理即利用各个物联网设备产生的各类数据的历史均值与接收到的各个物联网设备产生的各数据序列进行比较，当接收到的各个物联网设备产生的各数据序列中各数据的偏差超过各个物联网设备产生的各类数据的历史均值达到设定阈值时，将单个数据从数据序列中删除，保留剩下的数据；所述填充空值处理即对此次接收到的各个物联网设备产生的各数据序列中的对应时间采样点的空值进行均值填充。
35.在本实施例中，每个所述验证图片中均包含一个图形标识，图形标识的种类包括至少三种，分别为圆形标识、方形标识、三角形标识(包括但不限于上述的三种)，所述圆形标识表示数据序列来源为a类物联网设备，所述方形标识表示数据序列来源为b类物联网设备，所述三角形标识表示数据来源为c类物联网设备。
36.在本实施例中，所述数据图片验证单元的对数据序列来源信息进行验证及识别的过程具体包括以下步骤：
37.s11：获取经过数据解包单元解包处理后得到的各数据序列和对应的验证图片；
38.s12：利用已训练的目标识别网络对各数据序列对应的验证图片进行目标识别，识别验证图片中的图形标识的形状，得出当前数据序列所属的物联网设备种类信息；
39.s13：成功识别到当前数据序列所属的物联网设备种类信息后，再利用ope ncv中的轮廓识别函数对成功识别到的图形标识的外部轮廓总长度进行识别，计算图形标识的外部轮廓总长度值；
40.s14：将计算得到的图形标识的外部轮廓总长度值与预设的当前种类物联网设备下各物联网设备对应的各个外部轮廓总长度阈值范围进行比较，确定计算得到的图形标识的外部轮廓总长度值落入的外部轮廓总长度阈值范围所对应的物联网设备，即对应得到当前数据序列所属的物联网设备种类及物联网设备信息，将上述信息发送至数据存储模块中。
41.在本实施例中，在所述步骤s12中，所述目标识别网络的基础网络为rcnn，ssd，yolo目标检测网络中任一种。将经过大量人工标注的分为训练集和验证集，利用训练集对基础网络进行训练，然后利用验证集对基础网络的参数进行调优。
42.在本实施例中，在所述步骤s12中，当目标识别网络识别不到验证图片中的图形标识时，则表示当前数据序列的来源安全性未知，将该当前数据序列删除。
43.在本实施例中，所述数据序列的级别分为高级、低级，数据序列的级别信息根据识别到的物联网设备种类信息匹配获取，比如a类物联网设备、b类物联网设备产生的数据序列预设级别为高级，c类物联网设备产生的数据序列预设级别为低级。
44.在本实施例中，根据各数据序列的级别设置不同的访问验证方式即当数据序列的级别为高级时，给对应的数据序列在存入云资源数据库时设置生物验证加密码配合验证的访问验证方式，当数据序列的级别为低级时，给对应的数据序列在存入云资源数据库时设置单一密码验证的访问验证方式。
45.综上所述，上述实施例的基于物联网技术的云资源数据安全检测系统，能够在接收各个物联网设备产生的各数据序列时对其进行清洗处理，避免了无效数据的冗杂现象，大大降低了存储压力，同时在对数据进行打包时在数据包中加入验证图，保证数据在传输时的安全性；能够根据数据序列对应的验证图片对数据序列的来源进行安全性验证，不仅保证了数据序列的来源安全，还方便后续数据存储模块对各个数据序列进行分类存储，大
大提高了数据分类存储效率；能够方便地将各数据序列按照对应物联网设备种类信息及物联网设备信息分类存储到云资源数据库中，同时根据各数据序列的级别设置不同的访问验证方式，保证了系统在访问人员访问数据序列时的安全检测性能。
46.尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。