一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法及系统与流程

1.本发明涉及一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法及系统，属于可信计算领域。

背景技术：

2.现有的配电物联网仍然依赖于防火墙、ids、杀毒软件等传统网络安全防护手段保障配电物联网的信息安全。随着智能配电台区的建设，各类配电台区延伸终端设备将接入到配电台区融合终端。
3.进而配电物联网终端将面临资源权限可以被随意占用，病毒可以很容易地嵌到软件的可执行代码中，并获取系统的控制权，而系统缺乏监测、阻止这种行为发生的相应手段、机制。因此，必须从动态终端平台的源头采取措施，改进相应的体系结构，增加对病毒或恶意代码的监测、防范手段，才能确保委托的重要数据、计算任务的安全性，最终构建可信计算环境，提升关键配电物联网系统的安全性水平。
4.进一步，中国专利(公开号：cn 114650302)公开了一种基于区块链的物联网边缘设备可信管理方法，基于聚类的共识算法c-pbft，其先对边缘设备的性能参数利用层次分析法得到节点基础评分，然后依据边缘设备节点空间位置特征进行聚类，将共识任务分解到各个节点簇，先进行簇内共识，再进行簇间共识，降低了网络中的通信开销，同时依据共识过程中节点行为对节点信誉进行评估，得到节点信誉分，并把节点分成诚实、故障和异常节点，最后将每轮共识得到节点信誉分和一开始的节点基础评分进行加权计算得到节点可靠性评分，对可靠性评分低于智能合约设置的阈值的节点，将其剔除系统，这样减少了异常节点的参与，预防从设备发起的内部恶意攻击。
5.上述方案主要对节点进行信誉评估，但未考虑数据可信程度以及边缘设备的可信程度，进而影响配电物联网下的数据安全可信程度，无法保证配电物联网终端和相关边缘设备网络的数据完整性和可靠性，不利于推广使用。

技术实现要素：

6.针对现有技术的缺陷，本发明的目的一在于提供一种通过构建轮询函数模型、静态可信度量计算模型、外部可信度量计算模型、内部可信度量计算模型、耦合可信度量计算模型，得到静态可信度量值、外部可信度量值、内部可信度量值，并将外部可信度量值和内部可信度量值，进行耦合计算，得到全局可信度，实现配电物联网传感数据的可信度量，方案科学、合理，切实可行的适用于配电物联网传感数据的可信度量方法。
7.本发明的目的二在于提供一种通过设置轮询函数模块、静态可信度量计算模块、外部可信度量计算模块、内部可信度量计算模块、耦合可信度量计算模块，得到静态可信度量值、外部可信度量值、内部可信度量值，并将外部可信度量值和内部可信度量值，进行耦合计算，得到全局可信度，实现配电物联网传感数据的可信度量，方案科学、合理，切实可行的适用于配电物联网传感数据的可信度量系统。
8.本发明的目的三在于提供一种利用传感器数据阈值和传感器硬件属性进行可信度量，在可靠性方面，静态属性作为数据可信的必要条件，硬件属性是保证可信的前提，若硬件属性更改则数据不可信；并证明中心节点自身环境可信，采用静态可信度量函数，保证当前的静态属性不可修改，进而将可信度量适配于配电物联网环境下，为配电物联网可信度量提供依据，保证了配电物联网的安全的适用于配电物联网传感数据的可信度量方法及系统。
9.本发明的目的四在于提供一种不光考虑节点的可信度，同时也考虑数据可信程度以及边缘设备的可信程度，能够有效提升配电物联网下的数据安全可信程度，从而能保证配电物联网终端和相关边缘设备网络的数据完整性和可靠性，利于推广使用的适用于配电物联网传感数据的可信度量方法及系统。
10.为实现上述目的之一，本发明的第一种技术方案为：
11.一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法，
12.其包括以下步骤：
13.第一步，通过预先构建的轮询函数模型，判断数据是否传输；
14.当未传输数据时，将上一次计算所得的外部可信度量值下降；
15.当存在数据传输时，执行第二步；
16.第二步，通过预先构建的静态可信度量计算模型，对外部传感器硬件属性及其接口进行静态直接可信度量计算，得到静态可信度量值；
17.第三步，判断第二步中的静态可信度量值，若其为零则外部数据不可信，否则进行第四步；
18.第四步，通过预先构建的外部可信度量计算模型，对第三步中的外部数据的可接受程度进行度量，得到外部可信度量值；
19.第五步，利用预先构建的内部可信度量计算模型，用于证明中心节点自身环境可信，其采用静态可信度量函数进行计算，得到内部可信度量值，以保证当前的静态属性不可修改，软件静态代码信息和硬件静态属性不可改变；
20.第六步，通过预先构建的耦合可信度量计算模型，将第四步中的外部可信度量值和第五步中的内部可信度量值，进行耦合计算，得到全局可信度，实现配电物联网传感数据的可信度量。
21.本发明经过不断探索以及试验，通过构建轮询函数模型、静态可信度量计算模型、外部可信度量计算模型、内部可信度量计算模型、耦合可信度量计算模型，得到静态可信度量值、外部可信度量值、内部可信度量值，并将外部可信度量值和内部可信度量值，进行耦合计算，得到全局可信度，实现配电物联网传感数据的可信度量，方案科学、合理，切实可行。
22.进一步，本发明利用传感器数据阈值和传感器硬件属性进行可信度量，在可靠性方面，静态属性作为数据可信的必要条件，硬件属性是保证可信的前提，若硬件属性更改则数据不可信；并证明中心节点自身环境可信，其采用静态可信度量函数，保证当前的静态属性不可修改，，进而本发明将可信度量适配于配电物联网环境下，为配电物联网可信度量提供依据，保证了配电物联网的安全。
23.更进一步，本发明不光考虑节点的可信度，同时也考虑数据可信程度以及边缘设
备的可信程度，能够有效提升配电物联网下的数据安全可信程度，从而能保证配电物联网终端和相关边缘设备网络的数据完整性和可靠性，利于推广使用。
24.作为优选技术措施：
25.所述第一步，轮询函数模型，用于节点对所有传感器进行轮询，保证节点和传感器的数据传输，若轮询函数失效或者出现异常情况导致未和中心节点进行数据交流，则信任下降。
26.作为优选技术措施：
27.所述第二步，静态可信度量值用dirtrust(a，b)进行表示，其计算公式如下：
[0028][0029]
h0表示传感器初始硬件信息情况集合，h
t
表示t时刻配电物联网传感器的硬件信息情况集合；
[0030]
硬件信息包括智能电表的出厂编号，链接配电物联网链接传感器使用gpio端口。
[0031]
作为优选技术措施：
[0032]
所述第四步，外部可信度量值，用于表示节点a对传感器的可信度，其计算公式如下：
[0033][0034]
式中，r()为随机数函数，t表示时间，μ表示本地可信度衰减系数，α表示数据可接受程度的系数，δ(a，b，t)＝0表示t时刻传感器b和传感器a之间未进行数据传输；
[0035]
accpet(a，b)表示数据的接受程度，其计算公式如下：
[0036][0037]
式中，validdata为有效数据的集合，data(a，t)表示t时刻的数据；accpet(a，b，t)数据越大表示数据的可接受程度越大。
[0038]
作为优选技术措施：
[0039]
所述第五步，内部可信度量值的计算公式如下：
[0040]
innertrust(t)＝(n^n0+p^p0)*h^h0*s^s0
ꢀꢀꢀꢀ
[5]
[0041]
式中，n为以当前网络信息，p为安全策略，s为软件信息，h为硬件信息，n0为网络信息，p0为安全策略，s0为软件信息。
[0042]
作为优选技术措施：
[0043]
软件信息，用于保证软件信息数据的完整性，通过文件二进制编码和数字签名、发布者信息算出国密加密算法sm3摘要值；其计算公式如下：
[0044]
s＝file2sm3code(filecode，digitalsignature，publisher)。
[0045]
作为优选技术措施：
[0046]
所述第六步，全局可信度的计算公式如下：
[0047]
trustb＝α1*allouttrusta(t)+α2innertrust(t)
ꢀꢀꢀꢀ
[6]
[0048]
其中α1为外部可信度权重系数，α2为内部可信度权重系数，且α1+α2＝1；
[0049]
allouttrusta(t)为所有外部可信度量值，用于表示节点a对所有传感器的可信度。
[0050]
作为优选技术措施：
[0051]
所有外部可信度量值的计算公式如下：
[0052][0053]
其中γ表示各个传感器的信任系数集合，其中sum(γ)＝1，t表示节点a对所有传感器外部可信度的集合，n为外接传感器个数。
[0054]
作为优选技术措施：
[0055]
利用传感器数据阈值和传感器硬件属性进行可信度量，在可靠性方面，静态属性作为数据可信的必要条件，硬件属性是保证可信的前提，若硬件属性更改则数据不可信；
[0056]
并证明中心节点自身环境可信，其采用静态可信度量函数，保证当前的静态属性不可修改；
[0057]
其包括以下内容：
[0058]
通过预先构建的轮询函数模型，判断数据是否传输，当未传输数据时，将上一次计算所得的外部可信度量值随衰减系数下降；
[0059]
通过预先构建的静态可信度量计算模型，对外部传感器硬件属性及其接口进行静态直接可信度量计算，得到静态可信度量值；
[0060]
判断静态可信度量值，若其不为零则外部数据可信；
[0061]
通过预先构建的外部可信度量计算模型，对外部数据的可接受程度进行度量，得到外部可信度量值；
[0062]
利用预先构建的内部可信度量计算模型，用于证明中心节点自身环境可信，其采用静态可信度量函数进行计算；
[0063]
通过预先构建的耦合可信度量计算模型，将外部可信度量值和内部可信度量值，进行耦合计算，得到全局可信度，实现配电物联网传感数据的可信度量。
[0064]
为实现上述目的之一，本发明的第二种技术方案为：
[0065]
一种适用于配电物联网传感数据的可信度量系统，
[0066]
采用上述的一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法；
[0067]
其包括轮询函数模块、静态可信度量计算模块、外部可信度量计算模块、内部可信度量计算模块、耦合可信度量计算模块；
[0068]
轮询函数模块，用于判断数据是否传输，当未传输数据时，将上一次计算所得的外部可信度量值随衰减系数下降；
[0069]
静态可信度量计算模块，对外部传感器硬件属性及其接口进行静态直接可信度量计算，得到静态可信度量值；
[0070]
外部可信度量计算模块，对外部数据的可接受程度进行度量，得到外部可信度量值；
[0071]
内部可信度量计算模块，用于证明中心节点自身环境可信，其采用静态可信度量函数进行计算，得到内部可信度量值，以保证当前的静态属性不可修改，软件静态代码信息
和硬件静态属性不可改变；
[0072]
耦合可信度量计算模块，将外部可信度量值和第五步中的内部可信度量值，进行耦合计算，得到全局可信度，实现配电物联网传感数据的可信度量。
[0073]
本发明经过不断探索以及试验，通过设置轮询函数模块、静态可信度量计算模块、外部可信度量计算模块、内部可信度量计算模块、耦合可信度量计算模块，得到静态可信度量值、外部可信度量值、内部可信度量值，并将外部可信度量值和内部可信度量值，进行耦合计算，得到全局可信度，实现配电物联网传感数据的可信度量，方案科学、合理，切实可行。
[0074]
进一步，本发明不光考虑节点的可信度，同时也考虑数据可信程度以及边缘设备的可信程度，能够有效提升配电物联网下的数据安全可信程度，从而能保证配电物联网终端和相关边缘设备网络的数据完整性和可靠性，利于推广使用。
[0075]
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0076]
本发明经过不断探索以及试验，通过构建轮询函数模型、静态可信度量计算模型、外部可信度量计算模型、内部可信度量计算模型、耦合可信度量计算模型，得到静态可信度量值、外部可信度量值、内部可信度量值，并将外部可信度量值和内部可信度量值，进行耦合计算，得到全局可信度，实现配电物联网传感数据的可信度量，方案科学、合理，切实可行。
[0077]
本发明经过不断探索以及试验，通过设置轮询函数模块、静态可信度量计算模块、外部可信度量计算模块、内部可信度量计算模块、耦合可信度量计算模块，得到静态可信度量值、外部可信度量值、内部可信度量值，并将外部可信度量值和内部可信度量值，进行耦合计算，得到全局可信度，实现配电物联网传感数据的可信度量，方案科学、合理，切实可行。
[0078]
进一步，本发明利用传感器数据阈值和传感器硬件属性进行可信度量，在可靠性方面，静态属性作为数据可信的必要条件，硬件属性是保证可信的前提，若硬件属性更改则数据不可信；并证明中心节点自身环境可信，其采用静态可信度量函数，保证当前的静态属性不可修改，进而本发明将可信度量适配于配电物联网环境下，为配电物联网可信度量提供依据，保证了配电物联网的安全。
[0079]
更进一步，本发明不光考虑节点的可信度，同时也考虑数据可信程度以及边缘设备的可信程度，能够有效提升配电物联网下的数据安全可信程度，从而能保证配电物联网终端和相关边缘设备网络的数据完整性和可靠性，利于推广使用。
附图说明
[0080]
图1为本发明可信度量方法的一种流程图；
[0081]
图2为本发明可信度量方法的另一种流程图；
[0082]
图3为本发明中心节点与外部传感器轮询函数示图；
[0083]
图4为本发明内部节点可信度计算流程图；
[0084]
图5为本发明数据综合可信度量计算过程示图。
具体实施方式
[0085]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0086]
相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。
[0087]
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本发明。
[0088]
如图1所示，本发明适用于配电物联网传感数据的可信度量方法的第一种具体实施例：
[0089]
一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法，
[0090]
其包括以下步骤：
[0091]
第一步，通过预先构建的轮询函数模型，判断数据是否传输；
[0092]
当未传输数据时，将上一次计算所得的外部可信度量值下降；
[0093]
当存在数据传输时，执行第二步；
[0094]
第二步，通过预先构建的静态可信度量计算模型，对外部传感器硬件属性及其接口进行静态直接可信度量计算，得到静态可信度量值；
[0095]
第三步，判断第二步中的静态可信度量值，若其为零则外部数据不可信，否则进行第四步；
[0096]
第四步，通过预先构建的外部可信度量计算模型，对第三步中的外部数据的可接受程度进行度量，得到外部可信度量值；
[0097]
第五步，利用预先构建的内部可信度量计算模型，用于证明中心节点自身环境可信，其采用静态可信度量函数进行计算，得到内部可信度量值，以保证当前的静态属性不可修改，软件静态代码信息和硬件静态属性不可改变；
[0098]
第六步，通过预先构建的耦合可信度量计算模型，将第四步中的外部可信度量值和第五步中的内部可信度量值，进行耦合计算，得到全局可信度，实现配电物联网传感数据的可信度量。
[0099]
本发明适用于配电物联网传感数据的可信度量方法的第二种具体实施例：
[0100]
一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法提出了配电物联网设备外部传感器和中心节点软件及硬件的可信度量的计算方法。配电物联网采集到的数据采取科学合理的可信度评估机制，能有效提高数据可信度。
[0101]
在保证传感器可靠性方面，本发明提出了中心节点与传感器数据轮询的方法，定时对传感器的状态进行轮询查询，若传感器未对状态进行回应，则外部节点可信度下降。
[0102]
在传感器数据可靠性层面，采取静态可信度量的方式，对数据来源方进行评估。
[0103]
同时本发明也对中心节点可靠度进行度量评估，保证自身相关属性不可篡改。在配电物联网环境中，若数据出现异常，采取以上方式就能及时发现异常，有效解决了配电物
联网设备缺乏事前主动监控数据的问题。
[0104]
本发明提出的方案能够有效地对配电物联网下的数据提供安全可信程度，保证配电物联网终端和相关传感网络的数据完整性和可靠性。
[0105]
在进行可信度量时，全局可信度由内部统计和外部统计，共同计算出全局的可信度。如附图2所示。
[0106]
本发明计算外部可信度的一种具体实施例：
[0107]
本发明利用传感器数据阈值和传感器硬件属性进行可信度量，在可靠性方面，静态属性作为数据可信的必要条件，硬件属性是保证可信的前提，若硬件属性更改则数据不可信。在数据方面，如附图3，节点a对所有传感器之间有轮询函数，保证节点和传感器的数据传输，若轮询函数失效或者出现异常情况导致未和中心节点进行数据交流，则信任下降。以下公式表示节点a对传感器的可信度计算公式：
[0108][0109]
式中r()为随机数函数，t表示时间，μ表示本地可信度衰减系数，α表示数据可接受程度的系数，δ(a，b，t)＝0表示t时刻b和a传感器之间未进行数据传输。
[0110]
dirtrust(a，b)表示直接可信度其计算如下
[0111][0112]
h0表示传感器初始硬件信息情况集合，h
t
表示t时刻配电物联网传感器的硬件信息情况集合，这些硬件信息如智能电表的出厂编号，链接配电物联网链接传感器使用的gpio端口等等。
[0113]
accpet(a，b)表示数据的接受程度，计算公式如下
[0114][0115]
其中validdata为有效数据的集合，data(a，t)表示t时刻的数据。accpet(a，b，t)数据越大表示数据的可接受程度越大。
[0116]
节点b外部所有节点的计算公式
[0117][0118]
其中γ表示各个传感器的信任系数集合，其中sum(γ)＝1，t表示节点b对所有传感器外部可信度的集合，n为外接传感器个数。
[0119]
本发明计算中心节点内部可信度的一种具体实施例：
[0120]
中心节点需要证明自身环境是可信的，中心节点的内部可信度是静态可信度量函数，保证当前的静态属性不可修改。如附图4所示，以当前网络信息n、安全策略p、软件信息s、硬件信息h与预期的pcr中的网络信息n0、安全策略p0、软件信息s0进行计算，计算公式如下，其中软件静态代码信息和硬件静态属性不可改变，中心节点内部静态可信度公式如下。
[0121]
innertrust(t)＝(n^n0+p^p0)*h^h0*s^s0
ꢀꢀꢀꢀ
[5]
[0122]
其中软件信息的计算算法如下，保证软件信息数据的完整性，利用文件二进制编码和数字签名、发布者信息算出sm3摘要值，其中sm3为国密加密算法。
[0123]
s＝file2sm3code(filecode，digitalsignature，publisher)
[0124]
代码如下
[0125]
file2sm3code(filepath，digitalsignature，publisher)
[0126]
{
[0127]
if((fp＝fopen(path，"rb"))＝＝null)
[0128]
printf("cannot open file:")；
[0129]
continue；
[0130]
endif
[0131]
filestream＝fread(fp)
[0132]
return filecode_hash＝sm3(filestream+digitalsignature+publisher)；
[0133]
}
[0134]
本发明计算全局可信度的一种具体实施例：
[0135]
综合外部可信度、中心节点内部可信度得到全局可信度，计算公式如下：
[0136]
trustb＝α1*allouttrustb(t)+α2innertrust(t)
ꢀꢀꢀꢀ
[6]
[0137]
其中α1为外部可信度权重系数，α2为内部可信度权重系数，且α1+α2＝1
[0138]
如图5所示，本发明适用于配电物联网传感数据的可信度量方法的第三种具体实施例：
[0139]
一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法，包括以下步骤：
[0140]
步骤1，因传感器和中心节点存在轮询函数，若未传输数据，则当前传感器上一次计算所得的外部可信度随衰减系数下降，若存在数据传输，则进行步骤2。
[0141]
步骤2，如公式2，中心节点对外部传感器硬件属性及其接口进行静态直接可信度量计算。
[0142]
步骤3，判断直接可信度量的值，若其为零则外部数据不可信，否则进行步骤4。
[0143]
步骤4，如公式3，对数据的可接受程度进行度量，计算其结果。
[0144]
步骤5，步骤2、4得到的结果，根据公式1进行计算，得到外部数据可信度。
[0145]
步骤6，重复1-5，根据公式4计算所有传感器的综合可信度量值。
[0146]
步骤7，如公式5，计算中心节点内部可信度。
[0147]
步骤8，步骤5与6所得的结果，根据公式6进行计算，计算数据综合可信度。
[0148]
应用本发明方法的一种设备实施例：
[0149]
一种计算机设备，其包括：
[0150]
一个或多个处理器；
[0151]
存储装置，用于存储一个或多个程序；
[0152]
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述的一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法。
[0153]
应用本发明方法的一种计算机介质实施例：
[0154]
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法。
[0155]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0156]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0157]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0158]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0159]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

技术特征：

1.一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，通过预先构建的轮询函数模型，判断数据是否传输；当未传输数据时，将上一次计算所得的外部可信度量值下降；当存在数据传输时，执行第二步；第二步，通过预先构建的静态可信度量计算模型，对外部传感器硬件属性及其接口进行静态直接可信度量计算，得到静态可信度量值；第三步，判断第二步中的静态可信度量值，若其为零则外部数据不可信，否则进行第四步；第四步，通过预先构建的外部可信度量计算模型，对第三步中的外部数据的可接受程度进行度量，得到外部可信度量值；第五步，利用预先构建的内部可信度量计算模型，用于证明中心节点自身环境可信，其采用静态可信度量函数进行计算，得到内部可信度量值，以保证当前的静态属性不可修改，软件静态代码信息和硬件静态属性不可改变；第六步，通过预先构建的耦合可信度量计算模型，将第四步中的外部可信度量值和第五步中的内部可信度量值，进行耦合计算，得到全局可信度，实现配电物联网传感数据的可信度量。2.如权利要求1所述的一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法，其特征在于，所述第一步，轮询函数模型，用于节点对所有传感器进行轮询，保证节点和传感器的数据传输，若轮询函数失效或者出现异常情况导致未和中心节点进行数据交流，则信任下降。3.如权利要求1所述的一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法，其特征在于，所述第二步，静态可信度量值用dirtrust(a，b)进行表示，其计算公式如下：h0表示传感器初始硬件信息情况集合，h
t
表示t时刻配电物联网传感器的硬件信息情况集合；硬件信息包括智能电表的出厂编号，链接配电物联网链接传感器使用gpio端口。4.如权利要求3所述的一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法，其特征在于，所述第四步，外部可信度量值，用于表示节点a对传感器的可信度，其计算公式如下：式中，r()为随机数函数，t表示时间，μ表示本地可信度衰减系数，α表示数据可接受程度的系数，δ(a，b，t)＝0表示t时刻传感器b和传感器a之间未进行数据传输；accpet(a，b)表示数据的接受程度，其计算公式如下：
式中，validdata为有效数据的集合，data(a，t)表示t时刻的数据；accpet(a，b，t)数据越大表示数据的可接受程度越大。5.如权利要求1所述的一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法，其特征在于，所述第五步，内部可信度量值的计算公式如下：innertrust(t)＝(n^n0+p^p0)*h^h0*s^s0
ꢀꢀꢀꢀ
[5]式中，n为以当前网络信息，p为安全策略，s为软件信息，h为硬件信息，n0为网络信息，p0为安全策略，s0为软件信息。6.如权利要求5所述的一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法，其特征在于，软件信息，用于保证软件信息数据的完整性，通过文件二进制编码和数字签名、发布者信息算出国密加密算法sm3摘要值。7.如权利要求6所述的一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法，其特征在于，所述第六步，全局可信度的计算公式如下：trust
b
＝α1*allouttrust
a
(t)+α2innertrust(t)
ꢀꢀꢀꢀ
[6]其中α1为外部可信度权重系数，α2为内部可信度权重系数，且α1+α2＝1；allouttrust
a
(t)为所有外部可信度量值，用于表示节点a对所有传感器的可信度。8.如权利要求7所述的一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法，其特征在于，所有外部可信度量值的计算公式如下：其中γ表示各个传感器的信任系数集合，其中sum(γ)＝1，t表示节点a对所有传感器外部可信度的集合，为外接传感器个数。9.一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法，其特征在于，利用传感器数据阈值和传感器硬件属性进行可信度量，在可靠性方面，静态属性作为数据可信的必要条件，硬件属性是保证可信的前提，若硬件属性更改则数据不可信；并证明中心节点自身环境可信，其采用静态可信度量函数，保证当前的静态属性不可修改；其包括以下内容：通过预先构建的轮询函数模型，判断数据是否传输，当未传输数据时，将上一次计算所得的外部可信度量值随衰减系数下降；通过预先构建的静态可信度量计算模型，对外部传感器硬件属性及其接口进行静态直接可信度量计算，得到静态可信度量值；判断静态可信度量值，若其不为零则外部数据可信；通过预先构建的外部可信度量计算模型，对外部数据的可接受程度进行度量，得到外部可信度量值；利用预先构建的内部可信度量计算模型，用于证明中心节点自身环境可信，其采用静态可信度量函数进行计算；通过预先构建的耦合可信度量计算模型，将外部可信度量值和内部可信度量值，进行耦合计算，得到全局可信度，实现配电物联网传感数据的可信度量。10.一种适用于配电物联网传感数据的可信度量系统，其特征在于，
采用如权利要求1-9任一所述的一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法；其包括轮询函数模块、静态可信度量计算模块、外部可信度量计算模块、内部可信度量计算模块、耦合可信度量计算模块；轮询函数模块，用于判断数据是否传输，当未传输数据时，将上一次计算所得的外部可信度量值随衰减系数下降；静态可信度量计算模块，对外部传感器硬件属性及其接口进行静态直接可信度量计算，得到静态可信度量值；外部可信度量计算模块，对外部数据的可接受程度进行度量，得到外部可信度量值；内部可信度量计算模块，用于证明中心节点自身环境可信，其采用静态可信度量函数进行计算，得到内部可信度量值，以保证当前的静态属性不可修改，软件静态代码信息和硬件静态属性不可改变；耦合可信度量计算模块，将外部可信度量值和第五步中的内部可信度量值，进行耦合计算，得到全局可信度，实现配电物联网传感数据的可信度量。

技术总结

本发明公开了一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法及系统，属于可信计算领域。本发明的一种适用于配电物联网传感数据的可信度量方法，通过构建轮询函数模型、静态可信度量计算模型、外部可信度量计算模型、内部可信度量计算模型、耦合可信度量计算模型，得到静态可信度量值、外部可信度量值、内部可信度量值，并将外部可信度量值和内部可信度量值，进行耦合计算，得到全局可信度，实现配电物联网传感数据的可信度量，方案科学、合理，切实可行。进而本发明利用传感器数据阈值和传感器硬件属性进行可信度量，将可信度量适配于配电物联网环境下，为配电物联网可信度量提供依据，保证了配电物联网的安全。保证了配电物联网的安全。保证了配电物联网的安全。