基于物聯(lián)網(wǎng)的金融數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)安全存管系統(tǒng)設(shè)計(jì)

朱哲良 鄧璐娟

摘? 要： 針對(duì)傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)存管系統(tǒng)存在的存儲(chǔ)效率低、存儲(chǔ)空間小及穩(wěn)定性能差等問題，設(shè)計(jì)基于物聯(lián)網(wǎng)的金融數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)安全存管系統(tǒng)。該系統(tǒng)感知層采集和融合金融數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行安全保護(hù);存儲(chǔ)層采用云安全存儲(chǔ)服務(wù)體系存儲(chǔ)從感知層獲取的大量金融數(shù)據(jù)，并通過約束性軟件函數(shù)實(shí)現(xiàn)金融動(dòng)態(tài)云數(shù)據(jù)的合理調(diào)度;應(yīng)用層統(tǒng)計(jì)和展示金融數(shù)據(jù)的分析結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該存管系統(tǒng)的金融數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率無限接近于100%，金融數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間高達(dá)12 TB，在高壓情況下系統(tǒng)可進(jìn)行穩(wěn)定的大量金融數(shù)據(jù)同步上傳及在線查看，實(shí)現(xiàn)金融數(shù)據(jù)的安全管理。

關(guān)鍵詞： 物聯(lián)網(wǎng); 金融數(shù)據(jù); 安全存管系統(tǒng); 服務(wù)體系; 數(shù)據(jù)調(diào)度; 存儲(chǔ)效率

中圖分類號(hào)： TN919?34; TM311.13? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)： 1004?373X（2019）16?0058?04

0? 引? 言

物聯(lián)網(wǎng)是基于Internet建立起來的將人與人之間交流轉(zhuǎn)向物與物之間交流的新形式網(wǎng)絡(luò)連接，推動(dòng)社會(huì)與經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展[1]。隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，金融數(shù)據(jù)量逐漸變得龐大，使得傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)存管系統(tǒng)存儲(chǔ)量小、存儲(chǔ)效率低下、存儲(chǔ)系統(tǒng)性能不穩(wěn)定等一系列問題的解決迫在眉睫[2]。金融數(shù)據(jù)“財(cái)富”的泄露會(huì)給企業(yè)帶來巨大的損失[3?4]。面向金融數(shù)據(jù)的安全性，以及花樣百出的攻擊方式，建立基于物聯(lián)網(wǎng)的金融數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)安全存管系統(tǒng)，不但能夠?qū)崿F(xiàn)金融數(shù)據(jù)的高效動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)，還可以有效抑制金融數(shù)據(jù)丟失問題[5]，提高金融數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)管理性能，節(jié)約金融企業(yè)的資金，免除硬件、軟件的維護(hù)顧慮，增強(qiáng)總體金融數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)存管的穩(wěn)定性能。

1? 金融數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)安全存管系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1? 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things）是新一代信息技術(shù)的重要組成部分。物聯(lián)網(wǎng)以互聯(lián)網(wǎng)為核心，在此基礎(chǔ)上延展到物與物之間的信息交流，也就是將任意物品和互聯(lián)網(wǎng)相對(duì)接，進(jìn)行信息交流，實(shí)現(xiàn)物品智能化識(shí)別、定位以及跟蹤管理等一系列措施的網(wǎng)絡(luò)。基于物聯(lián)網(wǎng)的金融數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)安全存管系統(tǒng)結(jié)構(gòu)包含感知層、存儲(chǔ)層、應(yīng)用層。

1） 感知層。感知層作為系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)金融數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)，位于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的最前沿，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)功能的實(shí)現(xiàn)起決定性作用。感知層由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSN、無線射頻識(shí)別系統(tǒng)RFID、無線視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)部分組合而成，用于金融數(shù)據(jù)采集、融合以及完成以往金融數(shù)據(jù)的輸送[6]。

2） 存儲(chǔ)層。存儲(chǔ)層是系統(tǒng)的核心部分，儲(chǔ)存從感知層中采集的大量金融數(shù)據(jù)，同時(shí)分為物聯(lián)網(wǎng)信息存儲(chǔ)中心和政府物聯(lián)網(wǎng)安全中心。二者各司其職，物聯(lián)網(wǎng)信息存儲(chǔ)中心將依據(jù)特定統(tǒng)計(jì)規(guī)范整理的大量金融數(shù)據(jù)[7]，通過云安全存儲(chǔ)服務(wù)體系實(shí)施存儲(chǔ)，且僅針對(duì)滿足金融數(shù)據(jù)訪問權(quán)限的用戶開放。而當(dāng)統(tǒng)計(jì)用戶想通過系統(tǒng)查詢金融數(shù)據(jù)，第一次注冊(cè)時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)安全中心負(fù)責(zé)計(jì)算生成口令，獲取和用戶身份屬性相匹配的口令，確保用戶成功訪問統(tǒng)計(jì)金融數(shù)據(jù)。

3） 應(yīng)用層。應(yīng)用層是基于用戶不同種類的需求，從存儲(chǔ)層獲取與其相對(duì)應(yīng)的金融數(shù)據(jù)，完成用戶需求的統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)邏輯[8]，并采用圖形形態(tài)的可視界面展現(xiàn)各項(xiàng)業(yè)務(wù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

1.2? 安全存管時(shí)鐘同步采樣電路設(shè)計(jì)

感知層采集金融數(shù)據(jù)時(shí)通過安全存管時(shí)鐘同步采樣電路，動(dòng)態(tài)調(diào)控?cái)?shù)據(jù)采集時(shí)間，確保數(shù)據(jù)采集過程的穩(wěn)定運(yùn)行。電路采用12位采樣數(shù)據(jù)模塊的同步開關(guān)，將調(diào)整的電路通過動(dòng)態(tài)增益方式進(jìn)行反饋。存管系統(tǒng)線性動(dòng)態(tài)浮動(dòng)區(qū)間[9]為35～50 dB。依照物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境特點(diǎn)，利用網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)接口功能設(shè)計(jì)反饋的動(dòng)態(tài)增益模塊。物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下金融數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)安全存管與時(shí)鐘樣本的采集密不可分。

1.3? 金融數(shù)據(jù)的云安全存儲(chǔ)服務(wù)體系

存儲(chǔ)層采用云安全存儲(chǔ)服務(wù)體系存儲(chǔ)大量金融數(shù)據(jù)，將特有安全存管技術(shù)融入金融數(shù)據(jù)存管過程中是云安全核心技術(shù)。云安全存儲(chǔ)服務(wù)體系主要包括大規(guī)模的安全的捕捉框架和累積安全網(wǎng)絡(luò)包，服務(wù)體系依據(jù)各終端反饋的非正常信息數(shù)據(jù)迅速開發(fā)出與其相對(duì)應(yīng)的開源包，并與全網(wǎng)共享金融數(shù)據(jù)[11]，云安全存管服務(wù)體系構(gòu)架如圖1所示。

云計(jì)算建立在金融數(shù)據(jù)發(fā)展的前提上，金融數(shù)據(jù)的基本特性是高速性、多樣性和大規(guī)模性。傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)存管方法不再適應(yīng)現(xiàn)階段金融數(shù)據(jù)的階躍性發(fā)展需求[10]。而將安全管理日志通過虛擬化方式架構(gòu)在互聯(lián)網(wǎng)之上的方法就是以云計(jì)算為核心的金融數(shù)據(jù)云安全存管服務(wù)體系。換言之，云計(jì)算的某項(xiàng)分支就是金融數(shù)據(jù)的一份子。所以，本文系統(tǒng)存儲(chǔ)層采用云安全存管服務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)海量金融數(shù)據(jù)的云安全存儲(chǔ)，具有與金融數(shù)據(jù)共同發(fā)展，并與之匹配的絕對(duì)實(shí)力。

云數(shù)據(jù)調(diào)度算法對(duì)總體云安全存管過程具有重要價(jià)值，通過約束性軟件函數(shù)實(shí)現(xiàn)云數(shù)據(jù)的調(diào)度，下面是詳細(xì)。

通常的金融數(shù)據(jù)調(diào)度問題計(jì)算公式為：

[E（a）=i=1nθi（ktia）+ωd（a）] （1）

安全存儲(chǔ)計(jì)算公式為：

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

式中：[θ1，θ2，…，θi∈2i]是[i]個(gè)數(shù)據(jù)的向量，也是數(shù)據(jù)的損失;[d]，[ω]分別表示正則化函數(shù)和共軛函數(shù);[a]，[h]分別表示原始數(shù)據(jù)變量和對(duì)偶數(shù)據(jù)函數(shù)變量;[t≥0]為正則化函數(shù)參數(shù)。

每一個(gè)儲(chǔ)蓄變量[oi]都有一個(gè)數(shù)據(jù)變量[ki]所對(duì)應(yīng)，數(shù)據(jù)變量與存儲(chǔ)變量間的關(guān)系如下：

[θi（ktia）=（ktia-oi）2?d（a）2=ai]? ? ? （3）

通過式（3）計(jì)算可得約束性軟件函數(shù)為：

[f（a）min=12Ca-b33+ta2]? ? ? ? ?（4）

式中矩陣[C]是[x]項(xiàng)數(shù)據(jù)的排列。

系統(tǒng)通過約束性軟件函數(shù)實(shí)現(xiàn)云金融數(shù)據(jù)的合理調(diào)度。

2? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文設(shè)計(jì)基于物聯(lián)網(wǎng)的金融數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)安全存管系統(tǒng)，為了驗(yàn)證該系統(tǒng)的性能優(yōu)劣。實(shí)驗(yàn)面向某國有銀行中的金融數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)和管理過程進(jìn)行分析，對(duì)比PEST存管系統(tǒng)、拉普拉斯能量存管系統(tǒng)與本文存管系統(tǒng)的金融數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率，結(jié)果如圖2所示。

分析圖2可知，本文存管系統(tǒng)具備良好協(xié)調(diào)金融數(shù)據(jù)的能力，提升數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率，隨著數(shù)據(jù)量的不斷提高，金融數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)效率無限接近100%，且高于其他兩種系統(tǒng);對(duì)比PEST存儲(chǔ)系統(tǒng)和拉普拉斯能量存儲(chǔ)系統(tǒng)的存儲(chǔ)效率效果可得，本文存管系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)海量金融數(shù)據(jù)的高效率存儲(chǔ)，使用價(jià)值更高。

三種存管系統(tǒng)存儲(chǔ)量對(duì)比結(jié)果如圖3所示。

分析圖3可知，本文存管系統(tǒng)的存儲(chǔ)空間遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于PEST存管系統(tǒng)和拉普拉斯能量存管系統(tǒng)的存儲(chǔ)空間，本文存管系統(tǒng)能夠儲(chǔ)存更多的金融數(shù)據(jù)，保證系統(tǒng)數(shù)據(jù)的安全。本文存管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率更高，存儲(chǔ)量更大，可以實(shí)現(xiàn)海量金融數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和迅速讀取。

2.1? 金融數(shù)據(jù)上傳

為了簡單化處理測試過程，實(shí)驗(yàn)在本文設(shè)計(jì)金融數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)安全存管系統(tǒng)上建立一個(gè)測試用附件來上傳頁面，模擬在一個(gè)頁面中，同步上傳2項(xiàng)金融數(shù)據(jù)的情景，基于壓力測試的客戶端，創(chuàng)建訪問附件上傳頁面腳本，借用壓力測試工具啟動(dòng)多個(gè)用戶同步并發(fā)調(diào)用腳本，對(duì)本文系統(tǒng)進(jìn)行金融數(shù)據(jù)上傳的響應(yīng)時(shí)間與吞吐量進(jìn)行測試。表1為金融數(shù)據(jù)上傳實(shí)驗(yàn)情景設(shè)計(jì)。

本文系統(tǒng)的金融數(shù)據(jù)上傳的結(jié)果如表2所示。

綜合考慮金融數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)與響應(yīng)時(shí)間，當(dāng)用戶數(shù)處于10～30個(gè)時(shí)，金融數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)逐步遞增，用戶數(shù)處于30～100個(gè)時(shí)，金融數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)開始遞減，達(dá)到100個(gè)用戶時(shí)，由于啟動(dòng)和停止的時(shí)間增加致使金融數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)瞬間增加。30個(gè)用戶以上時(shí)響應(yīng)時(shí)間顯著增高，由此證明，當(dāng)前所處架構(gòu)前提下，系統(tǒng)可支撐30個(gè)并發(fā)用戶在同一時(shí)刻上傳金融數(shù)據(jù)，擁有約為208.9個(gè)/min的金融數(shù)據(jù)上傳速率，且平均吞吐量達(dá)到2 MB/s。當(dāng)并發(fā)用戶在10～100個(gè)期間時(shí)，本文系統(tǒng)上傳金融數(shù)據(jù)的失敗事物數(shù)都為0，均未產(chǎn)生異?，F(xiàn)象，證明本文系統(tǒng)在高壓情況下進(jìn)行金融數(shù)據(jù)上傳作業(yè)依舊能保證穩(wěn)定運(yùn)行。

2.2? 金融數(shù)據(jù)在線查看

借用壓力測試工具啟動(dòng)多個(gè)用戶同步并發(fā)調(diào)用腳本，對(duì)本文系統(tǒng)進(jìn)行金融數(shù)據(jù)在線查看的響應(yīng)時(shí)間與吞吐量進(jìn)行測試，表3為金融數(shù)據(jù)在線查看的實(shí)驗(yàn)場景設(shè)計(jì)。本文系統(tǒng)進(jìn)行金融數(shù)據(jù)在線查看結(jié)果如表4所示。

綜合考慮金融數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)與響應(yīng)時(shí)間，當(dāng)用戶處于10～100個(gè)時(shí)，金融數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)逐漸增加，用戶達(dá)到100時(shí)，金融數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)增加幅度逐漸變小，與此同時(shí)響應(yīng)時(shí)間顯著提高。由此可以證明，本文系統(tǒng)進(jìn)行金融數(shù)據(jù)查看時(shí)，可以支撐100個(gè)并發(fā)用戶同時(shí)瀏覽文件，響應(yīng)時(shí)間約為0.02 s，同時(shí)可以看出本文系統(tǒng)查看金融數(shù)據(jù)時(shí)的失敗事物數(shù)是0，未產(chǎn)生異?，F(xiàn)象，說明本文系統(tǒng)在高壓情況下仍然能夠穩(wěn)定進(jìn)行金融數(shù)據(jù)的查看。

3? 結(jié)? 論

本文設(shè)計(jì)一種基于物聯(lián)網(wǎng)的金融數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)安全存管系統(tǒng)，總體結(jié)構(gòu)包括感應(yīng)層、存儲(chǔ)層、應(yīng)用層。其中的存儲(chǔ)層采用云安全存儲(chǔ)服務(wù)體系存儲(chǔ)金融數(shù)據(jù)，通過約束性軟件函數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)云數(shù)據(jù)的調(diào)度。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的存管系統(tǒng)具備良好的海量金融動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)性能，金融數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率較高、存儲(chǔ)空間較大。該系統(tǒng)能提高金融數(shù)據(jù)管理的安全性，為我國金融行業(yè)的發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

注：本文通訊作者為鄧璐娟。

參考文獻(xiàn)

[1] 何渝君，龔國成.區(qū)塊鏈技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)安全相關(guān)領(lǐng)域的研究[J].電信工程技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)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，李紅霞，史文強(qiáng)，等.電動(dòng)汽車充電服務(wù)柔性管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2016，44（10）：91?97.

ZHU Yixia， LI Hongxia， SHI Wenqiang， et al. Design and implementation of electric vehicle charging service flexible management system [J]. Power system protection and control， 2016， 44（10）： 91?97.

[3] 陳秀榮，崔中陽.貴陽出租汽車標(biāo)準(zhǔn)化智能管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].電視技術(shù)，2016，40（1）：72?75.

CHEN Xiurong， CUI Zhongyang. Design and implementation of standard intelligent management system of Guiyang taxi [J]. Video engineering， 2016， 40（1）： 72?75.

[4] 弓永章，劉逢，龐瑞琪，等.基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的供應(yīng)鏈金融物流監(jiān)管[J].中國科技論壇，2017，5（6）：131?136.

GONG Yongzhang， LIU Feng， PANG Ruiqi， et al. Supervision of supply chain logistics finance based on the internet of things [J]. Forum on science and technology in China， 2017， 5（6）： 131?136.

[5] 王修華，孟路，歐陽輝.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸問題平臺(tái)特征分析及投資者識(shí)別：來自222家平臺(tái)的證據(jù)[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2016，37（12）：71?84.

WANG Xiuhua， MENG Lu， OUYANG Hui. Analysis on P2P problematic platforms features and investors′ identification： evidence from 222 online platforms [J]. Finance & trade economics， 2016， 37（12）： 71?84.

[6] 王瀅.基于物聯(lián)網(wǎng)的圖書館流通服務(wù)模式探析[J].現(xiàn)代情報(bào)， 2015，35（3）：175?177.

WANG Ying. Analysis of the circulation service pattern of library based on the internet of things [J]. Journal of modern information， 2015， 35（3）： 175?177.

[7] 劉淑波，王嘉琦.論P(yáng)2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的法律監(jiān)管：兼論《網(wǎng)絡(luò)借貸信息中介機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)活動(dòng)管理暫行辦法》[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社科版），2017，19（2）：41?45.

LIU Shubo， WANG Jiaqi. On legal supervision of P2P network lending platform： also on administration interim measures for network lending information agencies business activities [J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China （Social sciences edition）， 2017， 19（2）： 41?45.

[8] 袁勇，周濤，周傲英，等.區(qū)塊鏈技術(shù)：從數(shù)據(jù)智能到知識(shí)自動(dòng)化[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2017，43（9）：1485?1490.

YUAN Yong， ZHOU Tao， ZHOU Aoying， et al. Blockchain technology： from data intelligence to knowledge automation [J]. Acta automatica sinica， 2017， 43（9）： 1485?1490.

[9] 王坤峰，左旺孟，譚營，等.生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)：從生成數(shù)據(jù)到創(chuàng)造智能[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2018，44（5）：4?9.

WANG Kunfeng， ZUO Wangmeng， TAN Ying， et al. Generative countermeasure network： from generating data to creating intelligence [J]. Acta automatica sinica， 2018， 44（5）： 4?9.

[10] 梁添才，劉建平，羅攀峰.一種改進(jìn)拉普拉斯能量的文檔圖像二值化方法[J].計(jì)算機(jī)仿真，2015，32（9）：276?280.

LIANG Tiancai， LIU Jianping， LUO Panfeng. A modified laplacian energy for document binarization [J]. Computer simulation， 2015， 32（9）： 276?280.