CN113392663B - 一种适用于大规模rfid***的批量认证方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及RFID技术领域，公开了一种适用于大规模RFID***的批量认证方法，包括以下步骤：RFID阅读器发起一个认证命令，所有的待检测标签接收到命令后，使用该命令所附带的信息分布式地构造一个简单的布隆过滤器向量BFt，该向量中保存着待检测集合的信息，阅读器根据已注册标签的信息构造一个类似的向量BFs，通过将BFt与BFs比较，剔除BFt中包含的已注册标签的信息得到向量BF，通过BF可以较为准确地得出待检测标签集合中有无假冒标签以及假冒标签的数量。本发明得到的估计结果较为准确，并且在多次认证过程中，表现稳定。

Description

一种适用于大规模RFID***的批量认证方法
技术领域
本发明涉及RFID无线通信领域，具体为一种适用于大规模RFID ***的批量认证方法。
背景技术
射频识别(RFID)技术是阅读器与标签之间进行非接触式的数据通信，达到目标识别的技术。RFID的应用非常广泛，常用于门禁管理、物流监控与身份识别。在批量认证协议出现之前，RFID的认证功能通常是通过逐个对比待检测标签，这种认证方式效率十分低，直到批量认证协议的出现。
为了实现更好的性能，许多学者致力于RFID批量认证协议这一领域。目前为止，可以将RFID批量认证协议分为两类：一类是仅检测是否有假冒标签而不做假冒估计，另一类就是不但检测是否存在假冒标签还检测假冒标签的数量。现有的RFID批量认证协议在检测标签集合中假冒标签的数量时，操作繁琐，且成功率较低。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种适用于大规模RFID***的批量认证方法，解决了上述背景所提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种适用于大规模RFID***的批量认证方法，包括以下步骤：
a、RFID阅读器在发送身份认证命令时，附带三个主要信息：BF 向量的长度w、hash函数的个数k以及k个随机数种子R；
b、待检验标签集合T接收到身份认证命令以及其所附带的信息时，根据接收到的k个随机数种子R，生成k个hash函数，根据w 生成一个简单的布隆过滤器向量，每个待检测标签使用这k个hash 函数随机选择k个位槽，并在上述向量中将每个选择的位槽响应1，随后将自己生成的向量发送给阅读器；
c、阅读器生成一个长度为w的布隆过滤器向量BFt并检测待检测标签发送的向量中的每一位，如果检测到第i位值为1，则将BFt中的第i位置为1；
d、阅读器根据已知标签集合S的信息生成一个对应的布隆过滤器向量BFs；
e、阅读器将BFs与BFt进行一个与操作，获取集合S与集合T的共同信息，再将结果与BFt进行异或操作，删去BFt中残余的真实标签的信息，将最后的结果保存为向量BF；
f、阅读器根据向量BF的信息可以估计出待检测标签集合T中是否存在假冒标签以及假冒标签的数量。
优选的，a步骤中，所描述的BF的向量长度w以及hash函数的个数k，其取值与认证性能息息相关，布隆过滤器向量BF的长度w 理论上越大，假冒估计的准确率就越高，这是因为w越大，hash函数受到的冲突概率就会降低，但是w长度过大会导致认证时长能耗增长，通过公式推理选取满足性能需求下的最小的w，同样的，k太小会导致对假冒估计的结果产生比较大的波动，k太大时集合T获取k 个随机数很耗时，权衡之下k的值选取3。
优选的，b步骤中，生成的k个hash函数是服从均匀分布的。
优选的，d步骤中，的真实标签集合S的信息存储在数据库中，阅读器根据这些信息以及参数w,k,R可以生成一个向量BFs，这个向量中存储真实标签集合S的信息。
优选的，e步骤中，阅读器得到的向量BFt包含着待检测标签集合T的信息，T中包含真实标签与假冒标签的信息，为了对假冒标签的数量估计得更加准确，操作步骤中，将向量BFt中有关真实标签的信息先剔除，得到向量BF。
优选的，f步骤中，根据向量BF的信息，估算出待检验集合T 中的假冒标签的数量。
本发明的有益效果是：本发明提出的适用于大规模RFID***的批量认证方法，可以一次性较为准确地估计出待检测标签集合中假冒标签的数量，对于给定的已知信息的真实标签集合S，待检测标签集合T，使得：(1)判断出待检测标签集合T中是否存在假冒标签；(2)估算出待检测标签集合T中假冒标签的数量；(3)本发明估算出的假冒标签数量
Figure GDA0003562961160000031
与实际的假冒标签数量c与相对误差ε和误差概率δ的关系满足
Figure GDA0003562961160000032
本发明适用于大规模RFID***的身份认证，在批量认证过程中，本发明得到的估计结果较为准确，并且在多次认证过程中，表现稳定。
附图说明
图1为本发明的实施流程示意图。
图 2 为本发明的***构成图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1，RFID阅读器需要判断待检测集合中是否存在假冒标签以及假冒标签的数量，阅读器会向待检测标签集合T发送一个身份认证命令，这个命令中附带着三个参数信息：BF向量(布隆过滤器向量)长度w，hash函数个数k以及k个随机数种子R，w以及k的参数设置在下文中将详细介绍，R则是由阅读器随机生成的。
待检测标签集合T接收到身份认证命令以及其附带的三个参数信息后，每个标签构造一个长度为w的布隆过滤器向量，根据k个随机数种子R构造出k个hash函数，根据自己的ID信息与这k个hash 函数选择k个位槽，在这k个位槽上标记为1，这个1代表着自己的身份信息。随后将这个向量发送给阅读器。
阅读器接收到待检测标签集合T发送的向量后，检测向量的位槽，将标记为1的位置记录下来并组合成一个长度为w的布隆过滤器向量BFt，这个向量BFt中保存着待检测标签集合T的信息(包含真实标签信息与假冒标签信息)。
阅读器根据已知的真实标签集合S的信息与参数w,k,R类似地构造出一个长度为w的布隆过滤器向量BFs，这个向量BFs中保存着真实标签集合S的信息。
阅读器将BFs与BFt进行一个简单的位与操作，获取待检测标签集合T与真实标签集合S中的共同的信息，随机将位与操作的结果与BFt进行异或，将待检测标签集合T中的真实标签信息剔除后得到最终的向量BF。
向量BF中任意的第i位为1的意义为：向量BFs的第i位为0而在向量BFt中为1。因此，在向量BF中任意的第i位为1的概率为：
Figure GDA0003562961160000051
其中n为真实标签集合S的标签数量，c为待检测集合T中假冒标签的数量。令一个随机变量Z取1的概率等同于这个概率，显然随机变量Z符合伯努利分布，那么对随即变量Z进行w次观察，其平均值为
Figure GDA0003562961160000052
其中Zi表示对变量Z的第i次观察。那么根据大数定律，当w足够大的时候，有
Figure GDA0003562961160000053
解这个关于c的等式，可以得到
Figure GDA0003562961160000054
其中
Figure GDA0003562961160000055
这个等式意味着，本发明可以通过BF向量的信息，估计出待检测标签集合T中的假冒标签的数量。
从等式
Figure GDA0003562961160000056
中可以得到，阅读器设置的参数k以及w都会影响本发明最终估计的精度。首先讨论k的取值，k的功能是将标签信息的各种不确定分布固定在一个范围内，k的取值不能太大，也不能太小。K的取值如果太大将导致整个认证过程的效率低下，而k的值太小就会导致hash函数的随机性不能得到保证，整个***的鲁棒性将会降低。在实验过程中，选取了大量的k值进行模拟，在综合考虑下，本发明选择k取定值3。接下来是w的取值，根据等式
Figure GDA0003562961160000061
与精度要求
Figure GDA0003562961160000062
(其中ε为相对误差，δ为误差概率)能够得到：
Figure GDA0003562961160000063
其中
Figure GDA0003562961160000064
Figure GDA0003562961160000065
接下来定义
Figure GDA0003562961160000066
其中
Figure GDA0003562961160000067
以及
Figure GDA0003562961160000068
通过中心极限定理，可知Y是渐进标准正态分布，那么给定的误差概率δ，有：
Figure GDA0003562961160000069
Figure GDA00035629611600000610
其中erf是高斯误差函数，因此只要保证以下两个条件：(1)
Figure GDA00035629611600000611
(2)
Figure GDA00035629611600000620
就可以保证精度满足需求
Figure GDA00035629611600000612
其中条件1中的
Figure GDA00035629611600000613
Figure GDA00035629611600000614
条件2中的
Figure GDA00035629611600000615
通过仿真模拟，得到
Figure GDA00035629611600000616
与
Figure GDA00035629611600000617
和w的关系，发现取
Figure GDA00035629611600000618
与
Figure GDA00035629611600000619
时，本发明满足上述需求的概率为99.73％。
本发明在进行批量认证的过程中，没有使用复杂的数据结构，而是采用查找与***都极其迅速的布隆过滤器向量，使得上述过程迅速且不需要很多的存储空间，极其适用于大规模RFID***的批量认证，本发明认证结果较准确，并且在多次认证过程中，表现稳定。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种适用于大规模RFID***的批量认证方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、RFID阅读器在发送身份认证命令时，附带三个主要信息：BF向量的长度w、hash函数的个数k以及k个随机数种子R，其中，BF向量为布隆过滤器向量；
b、待检验标签集合T接收到身份认证命令以及其所附带的信息时，根据接收到的k个随机数种子R，生成k个hash函数，根据w生成一个简单的布隆过滤器向量，每个待检测标签使用这k个hash函数随机选择k个位槽，并在上述向量中将每个选择的位槽标记为1，这个1代表着自己的身份信息，随后将自己生成的向量发送给阅读器；
c、阅读器生成一个长度为w的布隆过滤器向量BFt并检测待检测标签发送的向量中的每一位，如果检测到第i位值为1，则将BFt中的第i位置为1；
d、阅读器根据已知标签集合S的信息生成一个对应的布隆过滤器向量BFs；
e、阅读器将BFs与BFt进行一个与操作，获取集合S与集合T的共同信息，再将结果与BFt进行异或操作，删去BFt中残余的真实标签的信息，将最后的结果保存为向量BF；
f、阅读器根据向量BF的信息可以估计出待检测标签集合T中是否存在假冒标签以及假冒标签的数量。
2.根据权利要求1所述的一种适用于大规模RFID***的批量认证方法，其特征在于：a步骤中，所描述的BF的向量长度w以及hash函数的个数k，其取值与认证性能相关，布隆过滤器向量BF的长度w越大，假冒估计的准确率就越高，但是w长度过大会导致认证时长能耗增长，通过公式推理选取满足性能需求下的最小的w；同样的，k太小会导致对假冒估计的结果产生比较大的波动，k太大时集合T获取k个随机数很耗时，综上，k的值选取3。
3.根据权利要求1所述的一种适用于大规模RFID***的批量认证方法，其特征在于：b步骤中，生成的k个hash函数是服从均匀分布的。
4.根据权利要求1所述的一种适用于大规模RFID***的批量认证方法，其特征在于：d步骤中的真实标签集合S的信息存储在数据库中，阅读器根据这些信息以及参数w,k,R可以生成一个向量BFs，这个向量中存储真实标签集合S的信息。
5.根据权利要求1所述的一种适用于大规模RFID***的批量认证方法，其特征在于：e步骤中，阅读器得到的向量BFt包含着待检测标签集合T的信息，T中包含真实标签与假冒标签的信息，为了对假冒标签的数量估计得更加准确，操作过程中，先将向量BFt中有关真实标签的信息先剔除，得到假冒标签的信息。
6.根据权利要求1所述的一种适用于大规模RFID***的批量认证方法，其特征在于：f步骤中，根据向量BF的信息，算出待检验集合T中的假冒标签的数量。
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