物联网的金融数据动态安全存管系统设计

来源：核心期刊咨询网时间：2019-10-14 11:1512

摘要：摘 要： 针对传统金融数据存管系统存在的存储效率低、存储空间小及稳定性能差等问题，设计基于物联网的金融数据动态安全存管系统。该系统感知层采集和融合金融数据，并对数据进行安全保护;存储层采用云安全存储服务体系存储从感知层获取的大量金融数据，并通

　　摘 要： 针对传统金融数据存管系统存在的存储效率低、存储空间小及稳定性能差等问题，设计基于物联网的金融数据动态安全存管系统。该系统感知层采集和融合金融数据，并对数据进行安全保护;存储层采用云安全存储服务体系存储从感知层获取的大量金融数据，并通过约束性软件函数实现金融动态云数据的合理调度;应用层统计和展示金融数据的分析结果。实验结果表明，该存管系统的金融数据存储效率无限接近于100%，金融数据存储空间高达12 TB，在高压情况下系统可进行稳定的大量金融数据同步上传及在线查看，实现金融数据的安全管理。

　　关键词： 物联网; 金融数据; 安全存管系统; 服务体系; 数据调度; 存储效率

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　　0 引 言

　　物联网是基于Internet建立起来的将人与人之间交流转向物与物之间交流的新形式网络连接，推动社会与经济的快速发展[1]。随着经济的高速发展，金融数据量逐渐变得庞大，使得传统金融数据存管系统存储量小、存储效率低下、存储系统性能不稳定等一系列問题的解决迫在眉睫[2]。金融数据“财富”的泄露会给企业带来巨大的损失[3?4]。面向金融数据的安全性，以及花样百出的攻击方式，建立基于物联网的金融数据动态安全存管系统，不但能够实现金融数据的高效动态存储，还可以有效抑制金融数据丢失问题[5]，提高金融数据的动态管理性能，节约金融企业的资金，免除硬件、软件的维护顾虑，增强总体金融数据动态存管的稳定性能。

　　1 金融数据动态安全存管系统设计

　　1.1 系统总体结构

　　物联网(Internet of Things)是新一代信息技术的重要组成部分。物联网以互联网为核心，在此基础上延展到物与物之间的信息交流，也就是将任意物品和互联网相对接，进行信息交流，实现物品智能化识别、定位以及跟踪管理等一系列措施的网络。基于物联网的金融数据动态安全存管系统结构包含感知层、存储层、应用层。

　　1) 感知层。感知层作为系统实现金融数据采集的基础，位于物联网应用的最前沿，对物联网功能的实现起决定性作用。感知层由无线传感器网络WSN、无线射频识别系统RFID、无线视频监控网络部分组合而成，用于金融数据采集、融合以及完成以往金融数据的输送[6]。

　　2) 存储层。存储层是系统的核心部分，储存从感知层中采集的大量金融数据，同时分为物联网信息存储中心和政府物联网安全中心。二者各司其职，物联网信息存储中心将依据特定统计规范整理的大量金融数据[7]，通过云安全存储服务体系实施存储，且仅针对满足金融数据访问权限的用户开放。而当统计用户想通过系统查询金融数据，第一次注册时，物联网安全中心负责计算生成口令，获取和用户身份属性相匹配的口令，确保用户成功访问统计金融数据。

　　3) 应用层。应用层是基于用户不同种类的需求，从存储层获取与其相对应的金融数据，完成用户需求的统计业务逻辑[8]，并采用图形形态的可视界面展现各项业务的统计结果。

　　1.2 安全存管时钟同步采样电路设计

　　感知层采集金融数据时通过安全存管时钟同步采样电路，动态调控数据采集时间，确保数据采集过程的稳定运行。电路采用12位采样数据模块的同步开关，将调整的电路通过动态增益方式进行反馈。存管系统线性动态浮动区间[9]为35～50 dB。依照物联网环境特点，利用网络自动接口功能设计反馈的动态增益模块。物联网环境下金融数据动态安全存管与时钟样本的采集密不可分。

　　1.3 金融数据的云安全存储服务体系

　　存储层采用云安全存储服务体系存储大量金融数据，将特有安全存管技术融入金融数据存管过程中是云安全核心技术。云安全存储服务体系主要包括大规模的安全的捕捉框架和累积安全网络包，服务体系依据各终端反馈的非正常信息数据迅速开发出与其相对应的开源包，并与全网共享金融数据[11]，云安全存管服务体系构架如图1所示。

　　云计算建立在金融数据发展的前提上，金融数据的基本特性是高速性、多样性和大规模性。传统金融数据存管方法不再适应现阶段金融数据的阶跃性发展需求[10]。而将安全管理日志通过虚拟化方式架构在互联网之上的方法就是以云计算为核心的金融数据云安全存管服务体系。换言之，云计算的某项分支就是金融数据的一份子。所以，本文系统存储层采用云安全存管服务体系，实现海量金融数据的云安全存储，具有与金融数据共同发展，并与之匹配的绝对实力。

　　云数据调度算法对总体云安全存管过程具有重要价值，通过约束性软件函数实现云数据的调度，下面是详细。

　　通常的金融数据调度问题计算公式为：

　　[E(a)=i=1nθi(ktia)+ωd(a)] (1)

　　安全存储计算公式为：

　　[R(h)min=i=1nθi(-hi)-ωd1ωi=1nkihi] (2)

　　式中：[θ1，θ2，…，θi∈2i]是[i]个数据的向量，也是数据的损失;[d]，[ω]分别表示正则化函数和共轭函数;[a]，[h]分别表示原始数据变量和对偶数据函数变量;[t≥0]为正则化函数参数。

　　每一个储蓄变量[oi]都有一个数据变量[ki]所对应，数据变量与存储变量间的关系如下

　　[θi(ktia)=(ktia-oi)2?d(a)2=ai] (3)

　　通过式(3)计算可得约束性软件函数为：

　　[f(a)min=12Ca-b33+ta2] (4)

　　式中矩阵[C]是[x]项数据的排列。

　　系统通过约束性软件函数实现云金融数据的合理调度。

　　2 实验结果

　　本文设计基于物联网的金融数据动态安全存管系统，为了验证该系统的性能优劣。实验面向某国有银行中的金融数据的安全存储和管理过程进行分析，对比PEST存管系统、拉普拉斯能量存管系统与本文存管系统的金融数据存储效率，结果如图2所示。

　　分析图2可知，本文存管系统具备良好协调金融数据的能力，提升数据存储效率，随着数据量的不断提高，金融数据的存储效率无限接近100%，且高于其他两种系统;对比PEST存储系统和拉普拉斯能量存储系统的存储效率效果可得，本文存管系统可实现海量金融数据的高效率存储，使用价值更高。

　　三种存管系统存储量对比结果如图3所示。

　　分析图3可知，本文存管系统的存储空间远远大于PEST存管系统和拉普拉斯能量存管系统的存储空间，本文存管系统能够储存更多的金融数据，保证系统数据的安全。本文存管系统的数据存储效率更高，存储量更大，可以实现海量金融数据存储和迅速读取。

　　2.1 金融数据上传

　　为了简单化处理测试过程，实验在本文设计金融数据动态安全存管系统上建立一个测试用附件来上传页面，模拟在一个页面中，同步上传2项金融数据的情景，基于压力测试的客户端，创建访问附件上传页面脚本，借用压力测试工具启动多个用户同步并发调用脚本，对本文系统进行金融数据上传的响应时间与吞吐量进行测试。表1为金融数据上传实验情景设计。

　　本文系统的金融数据上传的结果如表2所示。

　　综合考虑金融数据个数与响应时间，当用户数处于10～30个时，金融数据个数逐步递增，用户数处于30～100个时，金融数据个数开始递减，达到100个用户时，由于启动和停止的时间增加致使金融数据个数瞬间增加。30个用户以上时响应时间显著增高，由此证明，当前所处架构前提下，系统可支撑30个并发用户在同一时刻上传金融数据，拥有约为208.9个/min的金融数据上传速率，且平均吞吐量达到2 MB/s。当并发用户在10～100个期间时，本文系统上传金融数据的失败事物数都为0，均未产生异常现象，证明本文系统在高压情况下进行金融数据上传作业依旧能保证稳定运行。

　　2.2 金融数据在线查看

　　借用压力测试工具启动多个用户同步并发调用脚本，对本文系统进行金融数据在线查看的响应时间与吞吐量进行测试，表3为金融数据在线查看的实验场景设计。本文系统进行金融数据在线查看结果如表4所示。

　　综合考虑金融数据个数与响应时间，当用户处于10～100个时，金融数据个数逐渐增加，用户达到100时，金融数据个数增加幅度逐渐变小，与此同时响应时间显著提高。由此可以证明，本文系統进行金融数据查看时，可以支撑100个并发用户同时浏览文件，响应时间约为0.02 s，同时可以看出本文系统查看金融数据时的失败事物数是0，未产生异常现象，说明本文系统在高压情况下仍然能够稳定进行金融数据的查看。

　　3 结 论

　　本文设计一种基于物联网的金融数据动态安全存管系统，总体结构包括感应层、存储层、应用层。其中的存储层采用云安全存储服务体系存储金融数据，通过约束性软件函数实现对云数据的调度。

　　实验结果表明，本文设计的存管系统具备良好的海量金融动态数据存储性能，金融数据存储效率较高、存储空间较大。该系统能提高金融数据管理的安全性，为我国金融行业的发展打下坚实基础。

　　注：本文通讯作者为邓璐娟。

　　参考文献

　　[1] 何渝君，龚国成.区块链技术在物联网安全相关领域的研究[J].电信工程技术与标准化，2017，30(5)：12?16.

　　HE Yujun， GONG Guocheng. Summary of research on block chain technology in the security field of IoT [J]. Telecom engineering technics and standardization， 2017， 30(5)： 12?16.

　　[2] 朱意霞，李红霞，史文强，等.电动汽车充电服务柔性管理系统设计与实现[J].电力系统保护与控制，2016，44(10)：91?97.

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