碩士開題報告論文
在不斷進(jìn)步的時代,報告的使用頻率呈上升趨勢,其在寫作上具有一定的竅門。你還在對寫報告感到一籌莫展嗎?以下是小編為大家整理的碩士開題報告論文,供大家參考借鑒,希望可以幫助到有需要的朋友。
碩士開題報告論文1
本課題來源于作者在學(xué)習(xí)和實(shí)習(xí)中了解到的兩個事實(shí),屬于自擬課題。
其一,作者在20xx年7月在XXX公司調(diào)研,了解到現(xiàn)如今各行業(yè)都面臨著數(shù)據(jù)量劇增長,并由此帶來業(yè)務(wù)處理速度緩慢,數(shù)據(jù)維護(hù)困難等問題。為了應(yīng)對此挑戰(zhàn),很多企業(yè)開實(shí)施大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略,F(xiàn)如今的大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略可以概括為兩類,一類是垂直擴(kuò)展。即采用存儲容量更大,處理能力更強(qiáng)的設(shè)備,此種方式成本較大,過去很多大公司一直采用此種方法處理大數(shù)據(jù)。但自從20xx年Google發(fā)布關(guān)于GFS,MapReduce和BigTable三篇技術(shù)論文之后,云計算開始興起,20xx年Apache Hadoop項(xiàng)目啟動。隨后從20xx年開始,隨著云計算和大數(shù)據(jù)的發(fā)展,Hadoop作為一種優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析、處理解決方案,開始受到許多 IT企業(yè)的關(guān)注。相較于垂直擴(kuò)張所需的昂貴成本,人們更鐘情于采用這種通過整合廉價計算資源的水平擴(kuò)展方式。于是很多IT企業(yè)開始探索采用Hadoop框架構(gòu)建自己的大數(shù)據(jù)環(huán)境。
其二,作者自20xx年4月在XXX實(shí)習(xí)過程中進(jìn)一步了解到,因?yàn)殛P(guān)系數(shù)據(jù)庫在存儲數(shù)據(jù)格式方面的局限,以及其Schema機(jī)制帶來的擴(kuò)展性上的不便,目前在大部分的大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境中都采用非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫,如列式存儲的Hbase,文檔型存儲的MangoDB,圖數(shù)據(jù)庫neo4j等。這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫因?yàn)榭蓴U(kuò)展性強(qiáng)、資源利用率高,高并發(fā)、響應(yīng)速度快等優(yōu)勢,在大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境中得到了廣泛的應(yīng)用。但此種應(yīng)用只解決了前端的業(yè)務(wù)處理,要真正利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)商務(wù)智能,還需要為決策支持系統(tǒng)和聯(lián)機(jī)分析應(yīng)用等提供一數(shù)據(jù)環(huán)境——數(shù)據(jù)倉庫。為此,導(dǎo)師指導(dǎo)本文作者擬此題目,研究基于Hadoop框架的數(shù)據(jù)倉庫解決方案。
二、研究目的和意義:
現(xiàn)如今,數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個行業(yè),成為重要的生產(chǎn)因素。近年來,由于歷史積累和和數(shù)據(jù)增長速度加快,各行業(yè)都面臨著大數(shù)據(jù)的難題。事實(shí)上,大數(shù)據(jù)既是機(jī)遇又時挑戰(zhàn)。合理、充分利用大數(shù)據(jù),將其轉(zhuǎn)變?yōu)楹A、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn),將使得企業(yè)具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化等能力。因此,很多IT企業(yè)都將大數(shù)據(jù)作為其重要的發(fā)展戰(zhàn)略,如亞馬遜、FaceBook已布局大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè),并取得了驕人的成績。事實(shí)上,不止谷歌、易趣網(wǎng)或亞馬遜這樣的大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)需要發(fā)展大數(shù)據(jù),任何規(guī)模的企業(yè)都有機(jī)會從大數(shù)據(jù)中獲得優(yōu)勢,并由此構(gòu)建其未來業(yè)務(wù)分析的基礎(chǔ),在與同行的競爭中,取得顯著的優(yōu)勢。
相較于大型企業(yè),中小企業(yè)的大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略不同。大公司可以憑借雄厚的資本和技術(shù)實(shí)力,從自身環(huán)境和業(yè)務(wù)出發(fā),開發(fā)自己的軟件平臺。而中小企業(yè)沒有那樣的技術(shù)實(shí)力,也沒有那么龐大的資金投入,更傾向于選擇一個普遍的、相對廉價的解決方案。本文旨在分析大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn),結(jié)合當(dāng)下流行的Hadoop框架,提出了一種適用于大數(shù)據(jù)環(huán)境的數(shù)據(jù)倉庫的解決方案并實(shí)現(xiàn)。為中小企業(yè)在大數(shù)據(jù)環(huán)境中構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫提供參考。其具體說來,主要有以下三方面意義:
首先,目前主流的數(shù)據(jù)庫如Oracle、SQL Server都有對應(yīng)自己數(shù)據(jù)庫平臺的一整套的數(shù)據(jù)倉庫解決方案,對于其他的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫如MySQL等,雖然沒有對應(yīng)數(shù)據(jù)庫平臺的數(shù)據(jù)倉庫解決方案,但有很多整合的數(shù)據(jù)倉庫解決方案。而對于非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫,因其數(shù)據(jù)模型不同于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,需要新的解決方案,本文提出的基于Hive/Pentaho的數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)方案可以為其提供一個參考。
其次,通過整合多源非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫,生成一個面向主題、集成的數(shù)據(jù)倉庫,可為大數(shù)據(jù)平臺上的聯(lián)機(jī)事務(wù)處理、決策支持等提供數(shù)據(jù)環(huán)境,從而有效利用數(shù)據(jù)資源輔助管理決策。
再次,大數(shù)據(jù)是一個廣泛的概念,包括大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)計算、大數(shù)據(jù)分析等各個層次的技術(shù)細(xì)節(jié),本文提出的“大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫解決方案及實(shí)現(xiàn)“豐富了大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的生態(tài)環(huán)境,為大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等提供支撐。
三、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢的簡要說明:
本文研究的主體是數(shù)據(jù)倉庫,區(qū)別于傳統(tǒng)基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫,本文聚焦大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)。因此,有必要從數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)庫兩方面進(jìn)行闡述。
(一) 數(shù)據(jù)倉庫國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
自從Bill Inmon 在1990年提出“數(shù)據(jù)倉庫”這一概念之后,數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)開始興起,并給社會帶來新的契機(jī),逐漸成為一大技術(shù)熱點(diǎn)。目前,美國30%到40%的公司已經(jīng)或正在建造數(shù)據(jù)倉庫。現(xiàn)如今隨著數(shù)據(jù)模型理論的完善,數(shù)據(jù)庫技術(shù)、應(yīng)用開發(fā)及挖掘技術(shù)的不斷進(jìn)步,數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)不斷發(fā)展,并在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮了巨大的作用。以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ),以聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘工具為手段的決策支持系統(tǒng)日漸成熟。與此同時,使用數(shù)據(jù)倉庫所產(chǎn)生的巨大效益又刺激了對數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的需求,數(shù)據(jù)倉庫市場正以迅猛的勢頭向前發(fā)展。
我國企業(yè)信息化起步相對較晚,數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在國內(nèi)的發(fā)展還處于積累經(jīng)驗(yàn)階段。雖然近年來,我國大中型企業(yè)逐步認(rèn)識到利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的重要性,并已開始建立自己的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),如中國移動、中國電信、中國聯(lián)通、上海證券交易所和中國石油等。但從整體上來看,我國數(shù)據(jù)倉庫市場還需要進(jìn)一步培育,數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)同國外還有很大差距。為此,我國許多科技工作者已開始對數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)技術(shù)進(jìn)行深入研究,通過對國外技術(shù)的吸收和借鑒,在此基礎(chǔ)上提出適合國內(nèi)需求的技術(shù)方案。
(二) 非結(jié)化數(shù)據(jù)庫國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)深入應(yīng)用到各個領(lǐng)域,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫逐漸顯露出一些弊端。如在生物、地理、氣候等領(lǐng)域,研究面對的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并不是傳統(tǒng)上的關(guān)系數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。如果使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫對其進(jìn)行存儲、展示,就必須將其從本身的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)強(qiáng)行轉(zhuǎn)換為關(guān)系數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。采用此種方式處理非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),不能在整個生命周期內(nèi)對非關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行管理,并且數(shù)據(jù)間的關(guān)系也無法完整的表示出來。在此背景下,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生。相較于關(guān)系數(shù)據(jù)庫,非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的字段長度可變,并且每個字段的記錄又可以由可重復(fù)或不可重復(fù)的子字段構(gòu)成。如此,它不僅可以處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),更能處理文本、圖象、聲音、影視、超媒體等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。近年來,隨著大數(shù)據(jù)興起,非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫開始廣泛應(yīng)用,以支持大數(shù)據(jù)處理的多種結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。
目前,非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫種類繁多,按其存儲數(shù)據(jù)類型分,主要包含內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、列存儲型、文檔數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫等。其中,常見的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫有SQLite,Redis,Altibase等;列存儲數(shù)據(jù)庫有Hbase,Bigtable等;文檔數(shù)據(jù)庫有MangoDB,CouchDB,RavenDB等;圖數(shù)據(jù)庫有Neo4j等。近年來,我國非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫也有一定發(fā)展,其中最具代表的是國信貝斯的iBASE數(shù)據(jù)庫。可以預(yù)見在不久的將來,伴隨這大數(shù)據(jù)的`應(yīng)用,非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫將會得到長足的發(fā)展和廣泛的應(yīng)用。
四、主要研究內(nèi)容和要求達(dá)到的深度:
本文研究的方向是數(shù)據(jù)倉庫,并且是聚焦于大數(shù)據(jù)這一特定環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè),其主要內(nèi)容包括以下幾點(diǎn):
1. 非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫解決方案:本文聚焦于大數(shù)據(jù)這一特定環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè),因?yàn)榇髷?shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)理論文獻(xiàn)很少,首先需要以研究關(guān)系數(shù)據(jù)庫型數(shù)據(jù)倉庫的解決方案為參考,然后對比關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn),最后在參考方案的基礎(chǔ)上改進(jìn),以得到適合非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫環(huán)境的數(shù)據(jù)倉庫解決方案。
2. 非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫和關(guān)系數(shù)據(jù)庫間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫是對關(guān)系數(shù)據(jù)庫的補(bǔ)充,很多非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用環(huán)境中都有關(guān)系數(shù)據(jù)庫的身影。因此,非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫和關(guān)系數(shù)據(jù)庫間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是建立非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫需要解決的一個關(guān)鍵問題。
3. 基于非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建:本文擬采用手禮網(wǎng)的數(shù)據(jù),分析其具體的數(shù)據(jù)環(huán)境和需求,為其構(gòu)建基于非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫,主要包括非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)抽取,Hive數(shù)據(jù)庫入庫操作和Pentaho前臺數(shù)據(jù)展現(xiàn)等。
五、研究工作的主要階段、進(jìn)度和完成時間:
結(jié)合研究需要和學(xué)校教務(wù)管理的安排,研究工作主要分以下四階段完成:
第一階段:論文提綱:20xx年6月——7月
第二階段:論文初稿 :20xx年8月——10月
第三階段:論文修改:20xx年11月——20xx年3月
第四階段:最終定稿:20xx年4月
六、擬采用的研究方法、手段等及采取的措施:
在論文提綱階段,本文擬采用調(diào)查統(tǒng)計的方法,收集目前大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫應(yīng)用情況,著重統(tǒng)計各類型數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用比例。同時采用文獻(xiàn)分析和個案研究的方法研究數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建的一般過程和對應(yīng)的技術(shù)細(xì)節(jié),并提出解決方案。在論文初稿和修改階段,本文擬通過實(shí)證研究,依據(jù)提綱階段在文獻(xiàn)分析中收集到的理論,基于特定的實(shí)踐環(huán)境,理論結(jié)合實(shí)踐,實(shí)現(xiàn)某一具體數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建。最后采用定性和定量相結(jié)合的方法,詳細(xì)介紹大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn),其數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵問題及解決方案,以及數(shù)據(jù)倉庫個例實(shí)現(xiàn)的詳細(xì)過程。
七、可能遇見的困難、問題及擬采取的解決辦法、措施:
基于本文的研究內(nèi)容和特點(diǎn)分析,本文在研究過程中最有可能遇到三個關(guān)鍵問題。
其一,非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫種類繁多,每類數(shù)據(jù)庫又對應(yīng)有不同的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,由于當(dāng)下非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),即便同類數(shù)據(jù)庫下不同產(chǎn)品的操作都不盡相同,難以為所有非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫提出解決方案。針對此問題,本文擬緊貼大數(shù)據(jù)這一背景,選擇當(dāng)下大數(shù)據(jù)環(huán)境中應(yīng)用最多的幾類數(shù)據(jù)庫的代表性產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。
其二,雖然經(jīng)過二十年的發(fā)展,數(shù)據(jù)倉庫的理論已日趨完善,但大數(shù)據(jù)是近幾年才發(fā)展起來的技術(shù)熱點(diǎn),大樹據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)理論文獻(xiàn)很少。針對此問題,本文擬參考現(xiàn)有的成熟的關(guān)系數(shù)據(jù)庫環(huán)境下數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建方案和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)倉庫理論,研究適合非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建方案,請導(dǎo)師就方案進(jìn)行指導(dǎo),然后再研究具體技術(shù)細(xì)節(jié)實(shí)現(xiàn)方案。
其三,基于大數(shù)據(jù)環(huán)境的數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)是本文重要的組成部分,要完成此部分的工作需要企業(yè)提供數(shù)據(jù)支持,但現(xiàn)在數(shù)據(jù)在企業(yè)當(dāng)中的保密級別都很高,一般企業(yè)都不會將自己的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)外傳。針對此問題,本文擬采用企業(yè)非核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)。
八、大綱
本文的基本構(gòu)想和思路,文章擬分為導(dǎo)論、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)庫介紹、大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)倉庫關(guān)鍵問題研究、基于XX電子商務(wù)的大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)、結(jié)論五部分。
導(dǎo)論
一、研究背景
二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀述評
三、本文的主要內(nèi)容與研究思路
第一章 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)庫介紹
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)庫的要求
第二節(jié) 關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫比較
第三節(jié) 大數(shù)據(jù)下常用非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫介紹
小結(jié)
第二章 大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)倉庫關(guān)鍵問題研究
第一節(jié) 非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)模型和關(guān)系數(shù)據(jù)模型的轉(zhuǎn)換
第二節(jié) 基于多源非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)抽取
第三節(jié) 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換
第四節(jié) 數(shù)據(jù)倉庫前端展示
第三章 大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)方案
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)環(huán)境介紹
第二節(jié) 實(shí)現(xiàn)方案
第二節(jié) Hive介紹
第三節(jié) Pentaho介紹
第四章 基于XX電子商務(wù)的大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)
第一節(jié) 需求分析
第二節(jié) 模型設(shè)計
第三節(jié) 概要設(shè)計
第四節(jié) 基于Hive的數(shù)據(jù)入庫操作實(shí)現(xiàn)
第五節(jié) 基于Pentaho的數(shù)據(jù)倉庫前端展示實(shí)現(xiàn)
結(jié)論
碩士開題報告論文2
課題名稱:基于信任管理的WSN安全數(shù)據(jù)融合算法的研究
一、立論依據(jù)
課題來源、選題依據(jù)和背景情況、課題研究目的、理論意義和實(shí)際應(yīng)用價值。
1、課題來源。
國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60873199)。
2、選題依據(jù)。
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有硬件資源(存儲能力、計算能力等)有限,電源容量有限,拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動態(tài)變化,節(jié)點(diǎn)眾多難于全面管理等特點(diǎn),這些特點(diǎn)給理論研究人員和工程技術(shù)人員提出了大量具有挑戰(zhàn)性的研究課題,安全數(shù)據(jù)融合即為其一。雖然目前的研究已經(jīng)取得了一些成果,但仍然不能滿足應(yīng)用的需求。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是以數(shù)據(jù)為中心的網(wǎng)絡(luò),如何保證其數(shù)據(jù)融合的安全性還是一個有待解決的問題;诖,提出了本課題的研究。
3、背景情況。
、計算技術(shù)和無線通信等技術(shù)的進(jìn)步,推動了低功耗多功能傳感器的快速發(fā)展,使其在微小體積內(nèi)能夠集成信息采集、數(shù)據(jù)處理和無線通信等多種功能。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)就是由部署在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)大量的廉價微型傳感器節(jié)點(diǎn)組成,通過無線通信方式形成的一個多跳的自組織的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),其目的是協(xié)作地感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域中感知對象的信息,并發(fā)送給數(shù)據(jù)處理中心或基站。傳感器網(wǎng)絡(luò)被廣泛的應(yīng)用于軍事、環(huán)境監(jiān)測和預(yù)報、健康護(hù)理、智能家居、建筑物狀態(tài)監(jiān)控、復(fù)雜機(jī)械監(jiān)控、城市交通,以及機(jī)場、大型工業(yè)園區(qū)的安全監(jiān)測等領(lǐng)域。
傳感器網(wǎng)絡(luò)由大量傳感器節(jié)點(diǎn)組成,收集的信息量大,存在冗余數(shù)據(jù)。傳感器節(jié)點(diǎn)的計算能力、存儲能力、通信能量以及攜帶的能量都十分有限,數(shù)據(jù)融合就是針對冗余數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)內(nèi)處理,減少數(shù)據(jù)傳輸量,是減少能耗地重要技術(shù)之一。傳感器網(wǎng)絡(luò)中,將路由技術(shù)與數(shù)據(jù)融合技術(shù)結(jié)合是一個重要的問題。數(shù)據(jù)融合可以減少數(shù)據(jù)量,減輕數(shù)據(jù)匯聚過程中的網(wǎng)絡(luò)擁塞,協(xié)助路由協(xié)議延長網(wǎng)絡(luò)的生存時間。因而可以數(shù)據(jù)為中心的路由技術(shù)中應(yīng)用數(shù)據(jù)融合技術(shù)。在戰(zhàn)場等非可信環(huán)境或?qū)煽啃砸蠓浅8叩沫h(huán)境中,數(shù)據(jù)融合也帶來了風(fēng)險。例如,敵人可以俘獲節(jié)點(diǎn)獲取節(jié)點(diǎn)中的所有信息,從而完全控制節(jié)點(diǎn)的行為,偽造和篡改數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的安全技術(shù)需要大量的存儲空間和計算量,不適合能量、計算能力、存儲空間都十分有限的傳感器網(wǎng)絡(luò)。因此必須設(shè)計適合傳感器網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)安全性的數(shù)據(jù)融合技術(shù)。
4、課題研究目的。
通過對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究,消除傳感器中存在的、大量冗余數(shù)據(jù),有效節(jié)省傳感器節(jié)點(diǎn)能量消耗,延遲節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)的工作壽命,在有節(jié)點(diǎn)被捕獲成為惡意節(jié)點(diǎn)情況下,及時檢測惡意節(jié)點(diǎn),消除惡意節(jié)點(diǎn)發(fā)送的惡意數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)融合的不良影響,保障了傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合過程的可靠性,維護(hù)傳感器網(wǎng)絡(luò)的正常工作。
5、理論意義。
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的研究涵蓋了非常多的研究領(lǐng)域,安全數(shù)據(jù)融合技術(shù)是其中一個重要研究課題。本文把信任管理機(jī)制加入到傳感器網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)融合過程中,研究設(shè)計一種傳感器節(jié)點(diǎn)信任值的計算方法,有效識別節(jié)點(diǎn)狀態(tài),實(shí)現(xiàn)可靠的數(shù)據(jù)融合。
6、實(shí)際應(yīng)用價值。
對于工作在敵方環(huán)境中的無線傳感器網(wǎng)絡(luò),傳感器節(jié)點(diǎn)容易被地方捕獲成為惡意節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)內(nèi)存儲的密鑰等加密暴露,導(dǎo)致傳統(tǒng)的基于加密和認(rèn)證的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全措施失效,在這種情況下,本研究可以可以及時識別惡意節(jié)點(diǎn),保證傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合的可靠性,有效減少網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,延長網(wǎng)絡(luò)工作壽命。
二、文獻(xiàn)綜述
國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、發(fā)展動態(tài);所閱文獻(xiàn)的查閱范圍及手段。
1、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、發(fā)展動態(tài)。
傳感器網(wǎng)絡(luò)與眾不同的特點(diǎn)導(dǎo)致傳感器網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)有極大不同。傳感器網(wǎng)絡(luò)的安全數(shù)據(jù)匯聚是要解決加密傳輸和數(shù)據(jù)匯聚的協(xié)調(diào)問題,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全處理和傳輸。傳統(tǒng)有線網(wǎng)絡(luò)和無線網(wǎng)絡(luò)的安全技術(shù)并不適用于傳感器網(wǎng)絡(luò),這吸引了眾多研究人員研究適合傳感器網(wǎng)絡(luò)的安全技術(shù),并且提出了許多適合傳感器網(wǎng)絡(luò)的安全技術(shù)。安全數(shù)據(jù)融合算法是WSN安全性研究的重要方面,一直以來受到研究人員的重視,并取得了一定的研究成果。目前已有的研究成果如下:
。1)PerrigA等人提出了一種有效的WSN數(shù)據(jù)加密方法和廣播認(rèn)證方法,為WSN安全性研究作出了基礎(chǔ)性工作。
。2)CAMH等人提出了一種基于模式碼的能量有效安全數(shù)據(jù)融合算法,算法用簇頭節(jié)點(diǎn)通過自定義的模式碼的選取來組織傳感器節(jié)的發(fā)送冗余數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合,并且使用同態(tài)加密體重保證了數(shù)據(jù)在傳輸過程中的機(jī)密性。改方法對于每類數(shù)據(jù)類型需要保存和維護(hù)一個查找表,一旦查找表信息暴露,該安全方案將會失效。
。3)PrzydatekB等人提出的基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計規(guī)律的數(shù)據(jù)融合算法,算法使用高效的抽樣和迭代的證明來保證有多個惡意節(jié)點(diǎn)發(fā)送錯誤數(shù)據(jù)的情況下,保證基站能夠判定查詢結(jié)果的準(zhǔn)確性。但是該方法對于每種聚集函數(shù)都需要一個復(fù)雜的算法,為證明數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性,聚集節(jié)點(diǎn)需向基站發(fā)送大量參數(shù),能量消耗太大。
。4)MahimkarA等人研究在WSN中使用橢圓曲線密碼實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)加密和安全數(shù)據(jù)融合。但是在傳感器節(jié)的十分有限的情況下,使用公鑰密碼體系使節(jié)點(diǎn)能量消耗更加迅速,縮短網(wǎng)絡(luò)的壽命。
WSN的信任管理是在WSN管理的基礎(chǔ)上提出的,主要研究對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信任值評估,借助信任值增強(qiáng)WSN的安全性。傳統(tǒng)的基于密碼體系的安全機(jī)制,主要用來抵抗外部攻擊。假如節(jié)點(diǎn)被捕獲,節(jié)點(diǎn)存儲的密鑰信息將泄漏,使密碼體系失效。WSN信任管理作為密碼體系的補(bǔ)充可以有效的抵抗這種內(nèi)部攻擊。將信任管理同WSN的安全構(gòu)架相結(jié)合,可以全面提高WSN各項(xiàng)基礎(chǔ)支撐技術(shù)的安全性和可靠性。
近年來,WSN信任管理受到了越來越多的關(guān)注,取得了一定的研究成果。
。1)Ganeriwal等人提出的RFSN是一個較為完整的WSN信任管理系統(tǒng),該模型使用直接信息和堅決信息來更新節(jié)點(diǎn)的信譽(yù),節(jié)點(diǎn)根據(jù)得到的信譽(yù)信息來選擇是否和其他節(jié)點(diǎn)合作?梢越H由可信節(jié)點(diǎn)組成的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。
。2)Garth等人中將信任管理用于簇頭選舉,采取冗余策略和挑戰(zhàn)應(yīng)答手段,盡可能的保證選舉出的簇頭節(jié)點(diǎn)為可信節(jié)點(diǎn)。
。3)Krasniewski提出了TIBFIT算法將信任用于WSN容錯系統(tǒng),把信任度作為一個參數(shù)融入到數(shù)據(jù)融合的`過程中,提高對感知事件判斷的準(zhǔn)確率,其提出的信任度計算方法比較的簡單。
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)需要采取一定的措施來保證網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩。就目前的研究來看,對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)融合技術(shù)和信任管理機(jī)制都取得了一些研究成果,但是如何使用信任管理機(jī)制保證安全的數(shù)據(jù)融合的研究并不多見,許多問題還有待于進(jìn)一步深入研究。
2、所閱文獻(xiàn)的查閱范圍及手段。
充分利用校內(nèi)圖書館資源、網(wǎng)絡(luò)資源以及一些位于科技前沿的期刊學(xué)報。從對文獻(xiàn)的學(xué)習(xí)中掌握足夠的理論依據(jù),獲得啟發(fā)以用于研究。
三、研究內(nèi)容
1、研究構(gòu)想與思路。
在本項(xiàng)目前期工作基礎(chǔ)上建立WSN三級簇結(jié)構(gòu)模型,節(jié)點(diǎn)分為普通節(jié)點(diǎn),數(shù)據(jù)融合節(jié)點(diǎn)(免疫節(jié)點(diǎn)),簇頭節(jié)點(diǎn)。在常規(guī)加密算法的基礎(chǔ)上完成節(jié)點(diǎn)身份認(rèn)證,通過消息認(rèn)證碼或數(shù)字水印技術(shù)保證傳感器節(jié)點(diǎn)傳送數(shù)據(jù)的真實(shí)性。上級節(jié)點(diǎn)保存下級節(jié)點(diǎn)的信任值,信任度的計算建立在傳送數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析之上。節(jié)點(diǎn)加入網(wǎng)絡(luò)后先初始化為一定的信任值,每輪數(shù)據(jù)發(fā)送時,接收節(jié)點(diǎn)收集數(shù)據(jù)后,量化數(shù)據(jù)的分布規(guī)律,主要包括單個節(jié)點(diǎn)歷史數(shù)據(jù)分布規(guī)律和節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)差異的分析,確定數(shù)據(jù)分布模型(如正態(tài)分布、beta分布等),建立計算模型以確定節(jié)點(diǎn)間的信任值。信任值確定后,數(shù)據(jù)融合節(jié)點(diǎn)將普通節(jié)點(diǎn)按照不同的信任度進(jìn)行分類,選取可信節(jié)點(diǎn)傳送的數(shù)據(jù)按查詢命令進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,將結(jié)果傳送到簇頭。簇頭同樣計算融合節(jié)點(diǎn)的信任度,保證數(shù)據(jù)融合節(jié)點(diǎn)的可靠性,計算最終數(shù)據(jù)查詢結(jié)果,使用Josang信任模型給出結(jié)果的評價。各數(shù)據(jù)融合節(jié)點(diǎn)之間保持通信,通過對比數(shù)據(jù)的一致性確保簇頭節(jié)點(diǎn)的可靠。
2、主要研究內(nèi)容。
。1)設(shè)計有效的節(jié)點(diǎn)信任值計算方法,網(wǎng)絡(luò)工作一段時間后,所有正常節(jié)點(diǎn)具有較高信任度,異常節(jié)點(diǎn)具有較低信任度,可初步判定為惡意節(jié)點(diǎn)。
。2)當(dāng)融合節(jié)點(diǎn)或簇頭節(jié)點(diǎn)發(fā)生異常時能及時發(fā)現(xiàn)異常,并上報基站。
(3)過濾異常數(shù)據(jù)和惡意數(shù)據(jù),盡量減少因節(jié)點(diǎn)被捕獲而對感知數(shù)據(jù)結(jié)果造成的影響。
。4)計算最終數(shù)據(jù)融合結(jié)果并且對最終數(shù)據(jù)融合結(jié)果做出評價來反映該結(jié)果的的可靠程度,供基站參考。
。5)進(jìn)行算法的能量分析。
3、擬解決的關(guān)鍵技術(shù)。
。1)建立WSN一個簇內(nèi)數(shù)據(jù)傳送的三層簇結(jié)構(gòu)模型,節(jié)點(diǎn)密集部署。
。2)模擬工作過程中節(jié)點(diǎn)被捕獲成為惡意節(jié)點(diǎn),惡意節(jié)點(diǎn)可能發(fā)送和真實(shí)數(shù)據(jù)差別較大的數(shù)據(jù),也能發(fā)送和真實(shí)數(shù)據(jù)差別不大但會影響融合結(jié)果的數(shù)據(jù)。
。3)計算并更新傳感器節(jié)點(diǎn)的信任值,分析信任值的有效性。
。4)記錄各節(jié)點(diǎn)傳送數(shù)據(jù)值,并與實(shí)際值進(jìn)行比較,分析融合數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。測試當(dāng)有較多節(jié)點(diǎn)被捕獲時算法的工作效果。
4、擬采取的研究方法。
查閱國內(nèi)外大量有關(guān)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)和信任管理技術(shù)方面的文獻(xiàn),分析當(dāng)前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀與未來。借鑒在該領(lǐng)域已經(jīng)取得的研究成果和經(jīng)驗(yàn),系統(tǒng)而深入的研究在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合中使用信任管理機(jī)制的主要問題。通過對已有的安全數(shù)據(jù)融合技術(shù)進(jìn)行總結(jié)和分析,結(jié)合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)自身的特點(diǎn),設(shè)計出一種基于信任管理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)融合算法。
5、技術(shù)路線。
本課題嘗試使用信任管理機(jī)制來保障在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)安全的數(shù)據(jù)融合,在現(xiàn)有的對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究基礎(chǔ)上,與信任管理技術(shù)相結(jié)合,期望能夠?qū)鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)融合提出有效的解決方案。針對課題中的技術(shù)難點(diǎn),通過查閱資料、向?qū)熣埥桃约芭c項(xiàng)目組同學(xué)討論的形式來解決。
6、實(shí)施方案。
(1)在Windows平臺下使用omnet++進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。
。2)建立無線傳感器網(wǎng)絡(luò)一個簇內(nèi)數(shù)據(jù)傳送的三層結(jié)構(gòu)模型,節(jié)點(diǎn)密集部署。
(3)模擬無線傳感器網(wǎng)絡(luò)受到攻擊時時的數(shù)據(jù)發(fā)送,根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計規(guī)律計算和更新節(jié)點(diǎn)信任值。
。4)把節(jié)點(diǎn)按信任值分類,檢測識別惡意節(jié)點(diǎn)。
(5)根據(jù)節(jié)點(diǎn)信任值選擇有效數(shù)據(jù)完成數(shù)據(jù)融合。
7、可行性分析。
(1)理論知識積累:通過廣泛閱讀無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)方面的文獻(xiàn)形成了一定量的理論知識儲備,為課題的研究奠定基礎(chǔ)。
。2)技術(shù)積累:熟悉OMNeT++網(wǎng)絡(luò)仿真軟件,具有一定的C++編程能力。
(3)技術(shù)合作:研究過程中遇到難以解決的問題時,可以向指導(dǎo)老師請教解決問題的基本思路。對項(xiàng)目相關(guān)課題有疑問時,可以向項(xiàng)目組同學(xué)請教。對實(shí)驗(yàn)平臺的建立及使用有疑問時,可以和項(xiàng)目組同學(xué)共同討論解決。
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