一种基于云计算的物联网数据安全存储系统和方法

技术领域

本发明属于物联网领域，尤其涉及一种基于云计算的物联网数据安全存储系统和方法。

背景技术

随着信息化的进一步推动，出现了物联网技术，物联网即物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。

物联网数据的安全存储是防止物联网数据泄露的重要技术之一。现有的物联网数据进行安全存储时，通常数据采集、监控与存储等多种数据处理工作同时进行，需要占用大量的服务器资源，很难同时快速完成这些数据处理工作。且现有的物联网数据安全存储时，往往不对物联网数据进行分类存储，导致安全存储的物联网数据杂乱，不利于提高物联网数据安全存储的效率。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于云计算的物联网数据安全存储系统和方法，旨在解决背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种基于云计算的物联网数据安全存储系统，其特征在于，所述系统包括云服务器和数据存储器，其中：

云服务器，用于接收物联网数据，并将所述物联网数据存储至NoSQL数据库中；抽取所述NoSQL数据库中的物联网数据进行数据解析，得到标准物联网数据；抽取所述标准物联网数据中的分类因子，并收集所述分类因子建立映射关系库；将所述标准物联网数据的分类因子与所述映射关系库进行映射，得到分类物联网数据；对所述分类物联网数据进行加密，得到加密分类物联网数据；将所述加密分类物联网数据存入相应的分类数据存储库中；

数据存储器，用于建立NoSQL数据库存储所述物联网数据；建立分类数据存储库存储所述加密分类物联网数据。

作为本发明优选实施方式的进一步限定，所述云服务器具体包括：

数据接收单元，用于接收物联网数据，并将所述物联网数据存储至NoSQL数据库中；

数据解析单元，用于抽取所述NoSQL数据库中的物联网数据进行数据解析，得到标准物联网数据；

分类因子抽取单元，用于抽取所述标准物联网数据中的分类因子，并收集所述分类因子建立映射关系库；

数据分类单元，用于将所述标准物联网数据的分类因子与所述映射关系库进行映射，得到分类物联网数据；

数据加密单元，用于对所述分类物联网数据进行加密，得到加密分类物联网数据；

数据存入单元，用于将所述加密分类物联网数据存入相应的分类数据存储库中。

作为本发明优选实施方式的进一步限定，所述数据解析单元具体包括：

数据抽取模块，用于抽取所述NoSQL数据库中的物联网数据；

数据解析模块，用于将抽取的所述物联网数据进行数据解析，得到标准物联网数据。

作为本发明优选实施方式的进一步限定，所述分类因子抽取单元具体包括：

分类因子抽取模块，用于抽取所述标准物联网数据中的分类因子；

映射关系库建立模块，用于收集所述分类因子建立映射关系库。

作为本发明优选实施方式的进一步限定，所述数据分类单元具体包括：

数据映射模块，用于将所述标准物联网数据的分类因子与所述映射关系库进行映射；

数据分类模块，用于根据映射结果对标准物联网数据分类，得到分类物联网数据。

作为本发明优选实施方式的进一步限定，所述数据加密单元具体包括：

密钥生成模块，用于根据所述分类因子生成相应的密钥；

数据加密模块，用于使用所述密钥对所述分类物联网数据进行加密，得到加密分类物联网数据。

作为本发明优选实施方式的进一步限定，所述密钥生成模块具体包括：

随机数生成子模块，用于根据所述分类因子生成相应的随机数；

密钥生成子模块，用于根据所述随机数和预设的算法种子生成密钥。

一种基于云计算的物联网数据安全存储方法，应用于云服务器，所述方法具体包括：

接收物联网数据，并将所述物联网数据存储至NoSQL数据库中；

抽取所述NoSQL数据库中的物联网数据进行数据解析，得到标准物联网数据；

抽取所述标准物联网数据中的分类因子，并收集所述分类因子建立映射关系库；

将所述标准物联网数据的分类因子与所述映射关系库进行映射，得到分类物联网数据；

对所述分类物联网数据进行加密，得到加密分类物联网数据；

将所述加密分类物联网数据存入相应的分类数据存储库中。

作为本发明优选实施方式的进一步限定，所述对所述分类物联网数据进行加密，得到加密分类物联网数据具体包括：

根据所述分类因子生成相应的随机数；

根据所述随机数和预设的算法种子生成密钥；

使用所述密钥对所述分类物联网数据进行加密，得到加密分类物联网数据。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明实施例通过接收物联网数据，并将所述物联网数据存储至NoSQL数据库中；抽取所述NoSQL数据库中的物联网数据进行数据解析，得到标准物联网数据；抽取所述标准物联网数据中的分类因子，并收集所述分类因子建立映射关系库；将所述标准物联网数据的分类因子与所述映射关系库进行映射，得到分类物联网数据；对所述分类物联网数据进行加密，得到加密分类物联网数据；将所述加密分类物联网数据存入相应的分类数据存储库中。从而实时将物联网数据存储至NoSQL数据库中，在服务器资源闲置时，抽取NoSQL数据库中的物联网数据进行安全存储，并能够将物联网数据进行分类，使得物联网数据的存储稳定而高效。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。

图1示出了本发明实施例提供的系统的应用架构图。

图2示出了本发明实施例提供的云服务器和数据存储器的结构框图。

图3示出了本发明实施例提供的系统中数据解析单元的结构框图。

图4示出了本发明实施例提供的系统中分类因子抽取单元的结构框图。

图5示出了本发明实施例提供的系统中数据分类单元的结构框图。

图6示出了本发明实施例提供的系统中数据加密单元的结构框图。

图7示出了本发明实施例提供的系统中密钥生成模块的结构框图。

图8示出了本发明实施例提供的方法的流程图。

图9示出了本发明实施例提供的方法的具体流程图。

具体实施方式

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。

可以理解的是，在现有技术中，物联网数据进行安全存储时，通常数据采集、监控与存储等多种数据处理工作同时进行，需要占用大量的服务器资源，很难同时快速完成这些数据处理工作。且现有的物联网数据安全存储时，往往不对物联网数据进行分类存储，导致安全存储的物联网数据杂乱，不利于提高物联网数据安全存储的效率。

为解决上述问题，本发明实施例通过接收物联网数据，并将所述物联网数据存储至NoSQL数据库中；抽取所述NoSQL数据库中的物联网数据进行数据解析，得到标准物联网数据；抽取所述标准物联网数据中的分类因子，并收集所述分类因子建立映射关系库；将所述标准物联网数据的分类因子与所述映射关系库进行映射，得到分类物联网数据；对所述分类物联网数据进行加密，得到加密分类物联网数据；将所述加密分类物联网数据存入相应的分类数据存储库中。从而实时将物联网数据存储至NoSQL数据库中，在服务器资源闲置时，抽取NoSQL数据库中的物联网数据进行安全存储，并能够将物联网数据进行分类，使得物联网数据的存储稳定而高效。

具体的，如图1所示，图1示出了本发明实施例提供的系统的应用架构图。

具体的，一种基于云计算的物联网数据安全存储系统，所述系统包括云服务器101和数据存储器102。

具体的，在本发明的一个优选实施方式中实施例提供的系统中：

所述云服务器101，用于接收物联网数据，并将所述物联网数据存储至NoSQL数据库中；抽取所述NoSQL数据库中的物联网数据进行数据解析，得到标准物联网数据；抽取所述标准物联网数据中的分类因子，并收集所述分类因子建立映射关系库；将所述标准物联网数据的分类因子与所述映射关系库进行映射，得到分类物联网数据；对所述分类物联网数据进行加密，得到加密分类物联网数据；将所述加密分类物联网数据存入相应的分类数据存储库中。云服务器101可以是提供云服务器、云数据库、云存储和CDN等基础云计算服务的云端服务器。

所述数据存储器102，用于建立NoSQL数据库存储所述物联网数据；建立分类数据存储库存储所述加密分类物联网数据。数据存储器102包括NoSQL数据库和多个分类数据存储库。

可以理解的是，存储器是用来存储程序和各种数据信息的记忆部件。存储器单元实际上是时序逻辑电路的一种。按存储器的使用类型可分为只读存储器(ROM)和随机存取存储器(RAM)，存储器是许多存储单元的集合，按单元号顺序排列。

图2示出了本发明实施例提供的云服务器和数据存储器的结构框图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述云服务器101具体包括：

数据接收单元1011，用于接收物联网数据，并将所述物联网数据存储至NoSQL数据库中。

具体的，数据接收单元1011接收物联网数据，物联网数据包括物联网中各个装置的运行状态、温度、轨迹和图像等，可以通过射频识别、二维码、智能传感器等技术获取物联网数据，并将物联网数据存储至数据存储器102的NoSQL数据库中。

可以理解的是，在本发明实施例中，NoSQL数据库，指非关系型的数据库，区别于关系数据库，它们不保证关系数据的ACID特性，数据之间无关系，这样就非常容易扩展。无形之间也在架构的层面上带来了可扩展的能力。大数据量，高性能，NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。

可以理解的是，在本发明实施例中，为了避免在服务器资源被大量占用时，还对物联网数据进行安全存储，数据接收单元1011首先将庞杂的物联网数据先存储在NoSQL数据库中，待服务器资源闲置时，再对存储在NoSQL数据库中的物联网数据进行安全存储处理，提高了服务器的工作效率，且避免物联网数据的丢失。

数据解析单元1012，用于抽取所述NoSQL数据库中的物联网数据进行数据解析，得到标准物联网数据。

具体的，数据接收单元1011接收的物联网数据中，应包含地址和时间等信息，其中对应的地址和时间等信息杂乱无序，因此需要数据解析单元1012通过对物联网数据进行解析，得到包含地址和时间等信息的标准物联网数据。

具体的，图3示出了本发明实施例提供的系统中数据解析单元1012的结构框图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述数据解析单元1012具体包括：

数据抽取模块10121，用于抽取所述NoSQL数据库中的物联网数据。

具体的，数据抽取模块10121在服务器资源闲置时，将NoSQL数据库中的物联网数据进行抽取。

数据解析模块10122，用于将抽取的所述物联网数据进行数据解析，得到标准物联网数据。

具体的，数据解析模块10122对物联网数据片段进行数据解析，解析过程包括数据的清洗、转换、对碰等处理，从而获取物联网数据中的地址和时间等信息，使得该物联网数据能够还原发送的时间、对应设备编号以及设备的种类等，得到标准物联网数据。

进一步的，在本发明提供的优选实施方式中，所述云服务器101还包括：

分类因子抽取单元1013，用于抽取所述标准物联网数据中的分类因子，并收集所述分类因子建立映射关系库。

具体的，分类因子抽取单元1013将标准物联网数据中的分类因子进行抽取，并通过收集所述分类因子建立映射关系库，分类因子表征物联网数据的分类特征。比如，分类因子是地址信息时，就可以根据地址信息对物联网数据进行分类，从而按照不同的设备对物联网数据进行分类存储。

具体的，图4示出了本发明实施例提供的系统中分类因子抽取单元1013的结构框图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述分类因子抽取单元1013具体包括：

分类因子抽取模块10131，用于抽取所述标准物联网数据中的分类因子。

具体的，分类因子抽取模块10131将标准物联网数据中的分类因子进行抽取。其中，分类因子的类别可以人工预设，也可以由分类因子抽取模块10131自动判断，分类因子是物联网数据分类形式的依据。

映射关系库建立模块10132，用于收集所述分类因子建立映射关系库。

具体的，映射关系库建立模块10132将不同的分类因子收集，并根据收集的分类因子建立映射关系库。

可以理解的是，在本发明实施例中，对物联网数据进行分类时，需要参照一定的类别将物联网数据进行归类。比如，分类因子是地址信息时，就可以根据地址信息对物联网数据进行分类，而物联网数据的地址信息反映了物联网数据发送的设备信息，就可以按照不用的设备对物联网数据进行分类，或者按照设备的类别对物联网数据进行分类。

进一步的，在本发明提供的优选实施方式中，所述云服务器101还包括：

数据分类单元1014，用于将所述标准物联网数据的分类因子与所述映射关系库进行映射，得到分类物联网数据。

具体的，数据分类单元1014将标准物联网数据的分类因子与所述映射关系库进行映射，通过映射关系将标准物联网数据进行分类，得到分类物联网数据。比如，分类因子是地址信息时，映射关系库中就包括不同的地址信息时，数据分类单元1014可将相同的地址信息的分类因子归成一类。

具体的，图5示出了本发明实施例提供的系统中数据分类单元1014的结构框图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述数据分类单元1014具体包括：

数据映射模块10141，用于将所述标准物联网数据的分类因子与所述映射关系库进行映射。

具体的，数据映射模块10141将分类因子与映射关系库进行映射。比如，分类因子是地址信息时，映射关系库中包含不同地址信息，数据映射模块10141将标准物联网数据的地址信息的分类因子与映射关系库中不同地址信息进行映射。

数据分类模块10142，用于根据映射结果对标准物联网数据分类，得到分类物联网数据。

具体的，数据分类模块10142获取数据映射模块10141的映射结果，根据映射结果对标准物联网数据分类，得到分类物联网数据。

可以理解的是，在本发明实施例中，分类物联网数据可以是按照发送的设备进行分类，也可以是按照发送的时间进行分类，分类因子的选择有多种，主要是通过将物联网数据分类存储，使得物联网数据存储有序进行，提高物联网数据安全存储的效率。

进一步的，在本发明提供的优选实施方式中，所述云服务器101还包括：

数据加密单元1015，用于对所述分类物联网数据进行加密，得到加密分类物联网数据。

具体的，数据加密单元1015将分类物联网数据进行加密处理，得到加密分类物联网数据，提高物联网数据的安全性。

具体的，图6示出了本发明实施例提供的系统中数据加密单元1015的结构框图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述数据加密单元1015具体包括：

密钥生成模块10151，用于根据所述分类因子生成相应的密钥。

具体的，密钥生成模块10151对不同的分类物联网数据，按照其分类因子生成相应的密钥。

可以理解的是，在本发明实施例中，密钥是一种参数，它是在明文转换为密文或将密文转换为明文的算法中输入的参数，提高了物联网数据的保密性。

具体的，图7示出了本发明实施例提供的系统中密钥生成模块10151的结构框图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述密钥生成模块10151具体包括：

随机数生成子模块101511，用于根据所述分类因子生成相应的随机数。

具体的，随机数生成子模块101511根据分类因子自动生成一组随机数p。

密钥生成子模块101512，用于根据所述随机数和预设的算法种子生成密钥。

具体的，密钥生成子模块101512根据预设的算法种子sp和随机数p生成密钥kp。

进一步的，在本发明提供的优选实施方式中，所述数据加密单元1015还包括：

数据加密模块10152，用于使用所述密钥对所述分类物联网数据进行加密，得到加密分类物联网数据。

具体的，数据加密模块10152通过密钥kp将分类物联网数据进行加密，使得明文的分类物联网数据转化成密文的分类物联网数据，提高了分类物联网数据的安全性。

进一步的，在本发明提供的优选实施方式中，所述云服务器101还包括：

数据存入单元1016，用于将所述加密分类物联网数据存入相应的分类数据存储库中。

具体的，数据存入单元1016将完成加密和分类的加密分类物联网数据存入相应的分类数据存储库中。

进一步的，图8示出了本发明实施例提供的方法的流程图。

其中，在本发明提供的又一个优选实施方式中，一种基于云计算的物联网数据安全存储方法，应用于云服务器101，所述方法具体包括：

步骤S101，接收物联网数据，并将所述物联网数据存储至NoSQL数据库中。

具体的，接收物联网数据，物联网数据包括物联网中各个装置的运行状态、温度、轨迹和图像等，可以通过射频识别、二维码、智能传感器等技术获取物联网数据，并将物联网数据存储至NoSQL数据库中。

步骤S102，抽取所述NoSQL数据库中的物联网数据进行数据解析，得到标准物联网数据。

具体的，接收的物联网数据中，应包含地址和时间等信息，其中对应的地址和时间等信息杂乱无序，因此需要通过对物联网数据进行解析，得到包含地址和时间等信息的标准物联网数据。

步骤S103，抽取所述标准物联网数据中的分类因子，并收集所述分类因子建立映射关系库。

具体的，将标准物联网数据中的分类因子进行抽取，并通过收集所述分类因子建立映射关系库，分类因子表征物联网数据的分类特征。比如，分类因子是地址信息时，就可以根据地址信息对物联网数据进行分类，从而按照不同的设备对物联网数据进行分类存储。

步骤S104，将所述标准物联网数据的分类因子与所述映射关系库进行映射，得到分类物联网数据。

具体的，将标准物联网数据的分类因子与所述映射关系库进行映射，通过映射关系将标准物联网数据进行分类，得到分类物联网数据。比如，分类因子是地址信息时，映射关系库中就包括不同的地址信息时，可将相同的地址信息的分类因子归成一类。

步骤S105，对所述分类物联网数据进行加密，得到加密分类物联网数据。

具体的，将分类物联网数据进行加密处理，得到加密分类物联网数据，提高物联网数据的安全性。

具体的，图9示出了本发明实施例提供的方法的具体流程图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述对所述分类物联网数据进行加密，得到加密分类物联网数据具体包括：

步骤S1051，根据所述分类因子生成相应的随机数。

具体的，根据分类物联网数据的分类因子自动生成一组随机数p。

步骤S1052，根据所述随机数和预设的算法种子生成密钥。

具体的，根据预设的算法种子sp和随机数p生成密钥kp。

步骤S1053，使用所述密钥对所述分类物联网数据进行加密，得到加密分类物联网数据。

具体的，通过密钥kp将分类物联网数据进行加密，使得明文的分类物联网数据转化成密文的分类物联网数据。

进一步的，在本发明提供的优选实施方式中，所述方法具体还包括：

步骤S106，将所述加密分类物联网数据存入相应的分类数据存储库中。

具体的，将完成加密和分类的加密分类物联网数据存入相应的分类数据存储库中。

综上所述，本发明实施例通过接收物联网数据，并将所述物联网数据存储至NoSQL数据库中；抽取所述NoSQL数据库中的物联网数据进行数据解析，得到标准物联网数据；抽取所述标准物联网数据中的分类因子，并收集所述分类因子建立映射关系库；将所述标准物联网数据的分类因子与所述映射关系库进行映射，得到分类物联网数据；对所述分类物联网数据进行加密，得到加密分类物联网数据；将所述加密分类物联网数据存入相应的分类数据存储库中。从而实时将物联网数据存储至NoSQL数据库中，在服务器资源闲置时，抽取NoSQL数据库中的物联网数据进行安全存储，并能够将物联网数据进行分类，使得物联网数据的存储稳定而高效。

应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。