基于情境一致性的实时室内移动设备自发接入方法和系统与流程
本发明实施例属于物联网设备接入安全领域，具体涉及一种基于情境一致性的实时室内移动设备自发接入方法和系统。
背景技术：
随着共享经济与短途旅游的发展，室内共享服务提供商需要给第一次访问的未知移动设备授权成为常见场景。例如，用户第一次进入酒店房间想要连接酒店的wifi或第一次进入陌生的会议室想要连接室内的无线投影。酒店与会议室访问控制的目的通常只需要将服务授权给在房间内的用户即可，无需了解用户的详细身份。在此背景下，室内邻近度验证逐渐成为解决该问题的重要技术手段，即服务提供商通过验证移动设备是否位于室内来给其授予访问权限。
传统室内邻近度验证方法通常依赖于事先规定的验证凭证(如密码，二维码等)，事先共享的密钥配置或移动设备的事先训练(如录入指纹、声纹、步态特征等)。然而，这些方法在以上描述的应用场景中往往不可行且增加额外的用户负担与设备开销。
技术实现要素：
鉴于此，本发明实施例提供一种基于情境一致性的实时室内移动设备自发接入方法和系统，解决了相关技术中的基于异构传感器的实时邻近度验证问题。
本发明实施例所采用的技术方案如下：
本发明实施例提供一种基于情境一致性的实时室内移动设备自发接入方法，包括：
接收移动设备发起室内服务请求；；
告知所述移动设备和室内原有部署的智能设备确定验证过程中使用的异构传感器组合，并进行数据采集；所述异构传感器组合在预定时间内采集连续的用户随机运动数据，并基于采集数据生成所述移动设备和所述智能设备的情境指纹；
比对所述移动设备和所述智能设备的情境指纹的一致性，完成室内移动设备邻近度验证，并进而授予所述移动设备的访问权限。
本发明实施例提供还一种基于情境一致性的实时室内移动设备自发接入系统，其特征在于，包括：
服务请求接收模块，用于接收移动设备发起室内服务请求；
情境指纹生成模块，用于告知所述移动设备和室内原有部署的智能设备确定验证过程中使用的异构传感器组合，并进行数据采集；所述异构传感器组合在预定时间内采集连续的用户随机运动数据，并基于采集数据生成所述移动设备和所述智能设备的情境指纹；
一致性比对模块，用于比对所述移动设备和所述智能设备的情境指纹的一致性，完成室内移动设备邻近度验证，并进而授予所述移动设备的访问权限。
本发明实施例提供一种基于情境一致性的实时室内移动设备自发接入方法，其特征在于，包括：
当移动设备向网关发起室内服务请求时，所述网关会同时告知所述移动设备和室内原有部署的智能设备确定验证过程中使用的异构传感器组合，并进行数据采集；
当数据采集时，所述异构传感器组合在预定时间内采集连续的用户随机运动数据，并基于采集数据生成所述移动设备和所述智能设备的情境指纹；
所述网关比对所述移动设备和所述智能设备的情境指纹的一致性，完成室内移动设备邻近度验证，并进而授予所述移动设备的访问权限。
进一步地，所述情境指纹的提取方法包括传感器数据预处理、用户步伐间隔提取和间隔编码三个步骤。
进一步地，所述比对所述移动设备和所述智能设备的情境指纹的一致性是通过基于模糊承诺协议实现的。
进一步地，所述移动设备和所述智能设备上配置有至少一种传感器。
进一步地，所述的传感器数据预处理包括归一化、基线去除、平滑处理三个步骤。
进一步地，所述的微秒级别用户步伐间隔提取是基于最小显著向量的，并且包括初始峰值点筛选、动态噪声计算、动态噪声去除、最小显著向量计算、基于最小显著向量的峰值点筛选与间隔计算六个步骤。
进一步地，所述的间隔编码包括梯级编码、时间偏移两个步骤。
本发明实施例还提供一种基于情境一致性的实时室内移动设备自发接入系统，包括：
服务请求接收模块，用于当移动设备向网关发起室内服务请求时，所述网关会同时告知所述移动设备和室内原有部署的智能设备确定验证过程中使用的异构传感器组合，并进行数据采集；
情境指纹生成模块，用于当数据采集时，所述异构传感器组合在预定时间内采集连续的用户随机运动数据，并基于采集数据生成所述移动设备和所述智能设备的情境指纹；
一致性比对模块，用于比对所述移动设备和所述智能设备的情境指纹的一致性，完成室内移动设备邻近度验证，并进而授予所述移动设备的访问权限。
本发明实施例的有益效果如下：这种方法利用验证双方可用的异构传感器实现移动设备的邻近度实时验证，无需增加额外的硬件设备，无需验证双方设备精确的时间同步，做到最小用户参与，在保证安全性的同时，极大地提升可用性与用户体验。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明基于情境一致性的实时室内移动设备自发接入方法执行流程示意图；
图2为本发明基于情境一致性的实时室内移动设备自发接入方法中模糊承诺协议流程图；
图3为本发明实施例的一种基于情境一致性的实时室内移动设备自发接入系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例具体实施例及相应的附图对本发明实施例技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明实施例中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明实施例保护的范围。
随着共享经济与短途旅游的发展，室内共享服务提供商需要给第一次访问的未知移动设备授权成为常见场景。例如，用户第一次进入酒店房间想要连接酒店wifi或第一次进入陌生会议室想要连接无线投影。酒店与会议室访问控制的目的通常只需要将服务授权给在房间内的用户即可，无需了解用户的详细身份。在此背景下，室内邻近度验证逐渐成为解决该问题的重要技术手段，即服务提供商通过验证移动设备是否位于室内来给其授予访问权限。
为达到最小用户参与，实时验证，无需要用户侧额外硬件设备等要求，本发明实施例提出一种基于情境一致性的实时室内移动设备自发接入方法，该方法中涉及移动设备、室内原有部署的智能设备以及网关，移动设备和室内原有部署的智能设备上配置有至少一种传感器，例如加速度传感器、角速度传感器、麦克风传感器等。双方配置的传感器可以是异构的，即不要求配置相同类型的传感器。这种方法依据相同时空下传感器感知情境一致性的原理，通过利用验证双方可利用的异构传感器实现室内移动设备的邻近度验证，从而实现移动设备的自发接入。
下面通过实施例来进行详细说明。
实施例1：
如图1所示，本实施例提供一种基于情境一致性的实时室内移动设备自发接入方法，应用于网关，包括：
步骤s100、网关接收移动设备发起室内服务请求；
步骤s102、网关告知所述移动设备和室内原有部署的智能设备确定验证过程中使用的异构传感器组合，并进行数据采集；所述异构传感器组合在预定时间内采集连续的用户随机运动数据，并基于采集数据生成所述移动设备和所述智能设备的情境指纹；
在一种可能实现的方式中，验证双方互相交换自身传感器清单，确定验证过程使用的异构传感器组合。例如移动设备方选择加速度传感器，室内验证方选择振动传感器或麦克风传感器。
在一种可能实现的方式中，为了提升本发明的可用性与用户体验，数据采集时间一般设定为5-15秒。此外，用户连续的随机运动选为用户的随机行走动作。具体而言，用户可以随机选择行走或停止，且走路的步频与步幅不做要求。
在一种可能实现的方式中，情境指纹提取方法包括传感器数据预处理、微妙级别用户步伐间隔提取与间隔编码三个步骤。
其中，传感器数据预处理步骤又可以进一步划分为归一化、基线去除、平滑处理三个步骤。其中，归一化方法采用分段三次hermite插值算法(pchip)去重采样原始数据以保证验证双方对比的数据长度一致。基线去除方法采用基于多项式拟合的基线去除方法。平滑处理方法采用指数加权滑动平均滤波器(ewma)。传感器预处理步骤主要在保证传感器原始数据形状不畸变的基础上，有效去除原数据中的噪声与基线，得到传感器数据中的有效变化量。
其中，用户步伐步伐间隔提取方法是基于最小显著向量的，并且包括初始峰值点筛选、动态噪声计算、动态噪声去除、最小显著向量计算、基于最小显著向量的峰值点筛选与间隔计算六个步骤。首先对于每一段经过预处理之后的传感器数据，我们依据最小间隔与测量设备静态噪声筛选所有的局部极大值点作为初始峰值。然后，我们依据所有初始峰值的均值和方差计算动态噪声，并基于动态噪声进行峰值的二次筛选。接着，对于每一个经过二次筛选的峰值pi，我们计算其最小显著向量值。最小显著向量值定义为峰值点作为局部极大值在横坐标的覆盖区间长度，即对于任一pi，s(i)＝sl(i)+sr(i)。sl(i)和sr(i)分别表示峰值点向左/向右遍历中比峰值点幅值小的采样点个数。通过筛选比两倍最小步伐间隔小的最小显著向量，我们获得最终的步伐峰值，即有效步伐，并计算步伐间隔，生成间隔序列。
其中，间隔编码方法包括梯级编码、时间偏移两个步骤。梯级编码为依据间隔的长度大小，将每一个间隔映射为一个8位二进制数。然后将所有生成的二进制数按照大小排序，构建初始情境指纹。接着，依据验证时的全球时间戳对情境指纹进行时间偏移。例如当前时间18:41，则循环偏移186位。经过时间偏移之后，我们得到最终的情境指纹。
步骤s103、网关比对所述移动设备和所述智能设备的情境指纹的一致性，完成室内移动设备邻近度验证，并进而授予所述移动设备的访问权限。
所述比对所述移动设备和所述智能设备的情境指纹的一致性是通过基于模糊承诺协议实现的。图2展示了本发明中的模糊承诺协议流程图。模糊承诺协议包括如下步骤：(1)移动传感器随机生成一个会话密钥ks，并依据ecc自动纠错码算法生成es。接着将自身情境指纹fm与es进行异或运算，生成承诺cm，最后将cm发送给网关；(2)室内传感器生成情境指纹fr，然后将fr发送给网关；(3)网关根据cm与fr计算
由于基于情境一致性的实时室内移动设备自发接入方法是利用验证双方可用的异构传感器，因此无需双方增加额外的硬件设备。此外，本发明做到最小用户参与，实时验证，无需验证双方设备精确的时间同步，无需事先规定的验证凭证，事先共享的密钥或移动设备的事先训练，在保证验证安全性的同时极大地提升了验证方法的可用性与用户体验。
实施例2：
本申请还提供了一种基于情境一致性的实时室内移动设备自发接入系统，用于执行实施例1中的一种基于情境一致性的实时室内移动设备自发接入方法，图3为本发明实施例的一种基于情境一致性的实时室内移动设备自发接入系统的结构示意图，该系统包括：
服务请求接收模块101，用于接收移动设备发起室内服务请求；
情境指纹生成模块102，用于告知所述移动设备和室内原有部署的智能设备确定验证过程中使用的异构传感器组合，并进行数据采集；所述异构传感器组合在预定时间内采集连续的用户随机运动数据，并基于采集数据生成所述移动设备和所述智能设备的情境指纹；
一致性比对模块103，用于比对所述移动设备和所述智能设备的情境指纹的一致性，完成室内移动设备邻近度验证，并进而授予所述移动设备的访问权限。
实施例3：
本实施例提供一种基于情境一致性的实时室内移动设备自发接入方法，本实施例从移动设备、室内原有部署的智能设备以及网关三者的角度来进行描述，包括：
当移动设备向网关发起室内服务请求时，所述网关会同时告知所述移动设备和室内原有部署的智能设备确定验证过程中使用的异构传感器组合，并进行数据采集；
当数据采集时，所述异构传感器组合在预定时间内采集连续的用户随机运动数据，并基于采集数据生成所述移动设备和所述智能设备的情境指纹；
所述网关比对所述移动设备和所述智能设备的情境指纹的一致性，完成室内移动设备邻近度验证，并进而授予所述移动设备的访问权限。
本发明利用移动设备与室内智能设备自身可用的异构传感器实现移动设备的邻近度验证，克服传统方法依赖于双方需要部署同构传感器的局限性，因而无需增加额外的硬件设备。为解决验证双方传感器的异构性难题，本发明利用用户连续行走间的步伐间隔去构建情境指纹，并通过基于最小显著向量的间隔提取方法与梯级编码方法增加情境指纹的复杂度。该方法做到最小用户参与，实时验证，无需验证双方设备精确的时间同步，并在保证安全性的同时，极大地提升可用性与用户体验。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
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