基于安全認證的私家車位共享系統設計

張曼 陳寧

摘? 要：私家車數量激增，城區停車難問題亟待解決。通過基于安全認證的私家車位共享系統的設計，保障用戶信息安全同時控制流動車輛給小區帶來的安全風險，系統主要對共享車位智能發布、智能車位推薦決策、基于安全認證的車位共享預約、共享車位引導、智能車位鎖管理、計費策略及快捷支付等功能模塊進行設計，實現停車、尋車方便，車位管理及獲取收益方便，安全可靠，推廣性強。讓小區私家車位資源共享全面推廣成為可能，從而緩解城市的停車壓力。

關鍵詞：安全認證;共享車位;系統設計

中圖分類號：TP311.52? ? ? ?文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2020）24-0006-04

Design of Private Parking Space Sharing System Based on Safety Certification

ZHANG Man，CHEN Ning

（Chongqing Technology and Business Institute，Chongqing? 401520，China）

Abstract：With the increasing number of private cars，it is urgent to solve the problem of parking in urban areas. Through the design of private parking space sharing system based on security certification，it can ensure the information security of users and control the security risks brought by mobile vehicles to the community. The system mainly designs the function modules of intelligent release of shared parking space，intelligent parking space recommendation decision-making，parking space sharing reservation based on security certification，shared parking space guidance，intelligent parking lock management，billing strategy and quick payment，etc.，which realize the convenience of parking and searching，convenient parking space management and income acquisition，safe and reliable，and strong popularization.

Keywords：safety certification;shared parking space;system design

0? 引? 言

近年城市公共車位規劃及建設速度遠遠跟不上私家車增長的速度。經過調研發現，各小區有大量車位，存在車位私有率高、空閑浪費等問題[1]。城市發展新問題中迫切需要解決的就是停車難問題[2]。當前涌現了許多解決辦法，目前有兩種主流解決思路，一是規劃增加建設公共停車位，通過設計更多占地面積小，停車容量大的立體公共停車場。另一種思路則為打破信息孤島，充分利用已有的各種類型的停車資源。目前小區私有車位利用率非常低，主要原因是其空閑停車位信息傳播、共享難。將私有停車位資源盤活，可以成為解決城區停車難問題的有效舉措。一味地改、擴建公共車位已無法從根本上解決城市汽車數量過飽和的狀態[3]。私家車位共享的根本思想是依據各類停車在時間、空間需求上不同分布的特點，將私家車位在閑置時對外提供有償服務，通過錯位共享，實現“我為人人，人人為我”的資源共享態勢[4]。私家車位共享必須解決的是共享過程的安全問題，只有解決信息安全問題，才能真正地打消人們的顧慮，讓私家車位全面共享成為可能。本文提出一種基于安全認證的私家車位共享系統，既保障了用戶的信息安全，又降低了私家車位共享帶來的安全風險，為緩解城市停車難問題提供技術層面的解決方案，具有全面推廣的可能性。

1? 設計總體思路

本文設計了一個基于安全認證的私家車位共享系統。通過設計共享車位智能發布、智能車位推薦決策、基于安全認證的車位共享預約、共享車位引導、智能車位鎖管理、計費策略及快捷支付等功能，實現在保障用戶信息安全以及小區安全前提下，讓車主停車、尋車方便，讓私家車位主管理車位和獲取收益方便。具體研究的技術路線如圖1所示。

1.1? 共享車位智能發布系統設計

通過搭建基于云平臺的車位共享系統，開發相應移動客戶端和服務器端軟件，用戶通過移動設備能便捷的將閑置車位的網點位置、停車時段、停車價格等信息發布。用戶通過向系統客戶端提交用戶信息，系統客戶端向系統服務器發送發布請求，系統服務器通過向數據庫查詢車位信息，返回車位詳細信息，然后驗證車位審核狀態。如初次發布，需要錄入車位信息并審核。審核通過后，返回發布響應和發布狀態給用戶。用戶通過設置具體的共享時段、停車價格等信息，系統查詢數據庫與相應時段車位狀態不存在沖突，則錄入發布信息，并通過智能平臺私家車位共享系統發布出去供有停車需求的用戶查詢。

1.2? 智能車位推薦決策系統設計

云端系統結合用戶偏好及車輛方位、車位的距離，花費時間及費用等，通過算法模型匹配滿足需求的車位網點，并實時更新車位網點的信息。車輛車主發送車輛停放服務請求，決策職稱系統模型分解車輛請求的地點歸類其所屬區域。依據決策模型，根據各方位角網點停放能力和距離等因素為車位網點劃分服務順序。如果是高峰時段，依據模型確定各車位網點的緩沖服務能力。如非高峰時段，依據決策模型確定各車輛與區域各方位的車輛網點整體適合的匹配方案。如果某方位角停放服務能力無法滿足，則將停車服務請求調到相鄰停車方位角內。如果可以滿足則在該方位角中進行匹配。

1.3? 基于安全認證的車位共享預約系統設計

車位共享系統中用戶和系統運營者的立場不同，系統需要使用用戶輸入的實名認證信息進行身份認證，僅對合法用戶提供服務，而用戶在使用系統時又有保護隱私的強烈需求。如何解決這一矛盾，是本系統的研究重點。用戶通過注冊將車輛和私家車位錄入到車位共享系統中，每輛車都能夠發送、接收數據[5]。用戶主對車輛、車位在系統注冊時，希望可以采用匿名形式以保護用戶的隱私不泄露;車位用戶接收車位預定信息時，希望數據發送者和預定信息是安全可靠，真實有效的;車輛用戶期望數據在傳輸過程中未被篡改和盜用;因對自身隱私安全的擔憂，車輛用戶及車位用戶都希望其自身信息為匿名且不可追蹤。但為了車位共享系統安全及車位主利益考慮，希望車位租用收費時用戶按要求付費，同時出于安全考慮，系統運營者希望在發生安全問題或者糾紛時數據具備追蹤性的和不可抵賴性。

1.3.1? 利用身份認證確保用戶合法

用戶進行車位共享預約時需通過注冊，本系統采用實名認證，利用認證機制，確保信息的完整性，使得系統能夠確認消息從合法用戶發送而來，且未被他人篡改過。本系統僅給合法用戶提供車位共享預約服務。在認證環節，本設計采用基于生物特征的身份認證技術。

生物特征主要分行為特征、身體特征兩類，行為特征就是個人平時形成的行為習慣，身體特征則指的是先天特征，它是與生俱來的，不可改變的。行為特征如：行走姿勢、面部表情、簽名等[6]。身體特征如：虹膜、掌紋、DNA、人臉、指紋、聲紋等;因為生物特征是與生俱來的，獨一無二的，且不會因為年齡和環境的變化而改變。故用來作為身份識別與認證具備先天優勢。

生物特征識別即利用數理統計將生物傳感器獲取的信息進行分析、計算，達到利用生物特征進行身份認證和用戶識別的技術。生物特征具有提取簡單、偽造難、不可否認等特性，這些特性使得生物特征識別技術具有難以偽造、安全性高的特點。生物特征認證識別系統分為注冊、識別兩個階段。在注冊階段利用各傳感器進行用戶生物特征的掃描及采集，采用數字化處理技術將獲取的生物特征轉化成計算機能夠識別的信息;依據生物特征對數字信息進行提取，生成模式特征并在數據庫中進行存儲[7]。識別階段則是依據傳感器所采集的用戶生物特征所轉換的特征數據和存儲在數據庫中的特征信息進行比對，特征數據如果匹配成功，則認定為合法用戶，否則是非法用戶。流程如圖2所示。

1.3.2? 保障個人隱私的機密性和完整性

為解決用戶擔心實名認證中重要信息被非法利用造成安全隱患，系統采用加密算法，對用戶個人身份、車位、車輛各類平臺所需信息進行加密，保障信息的機密性、完整性，從而保障用戶的個人隱私，讓用戶放心大膽地接受和使用本系統。

加密算法分對稱加密和非對稱加密兩大類。對稱加密的特點是加密速度快，但由于該加密算法需要傳遞加密的密鑰，其安全性較低。非對稱加密的速度較之對稱加密要慢一些，但由于采用公鑰密碼體制，無需傳遞密鑰，故其安全性較高。本系統為提高個人信息的機密性，采用非對稱加密算法。發送信息方通過網絡獲取接收方的加密公鑰，使用公鑰對發送明文信息進行加密。將密文在網絡中進行傳輸，期間無需傳遞密鑰，接收方收到數據后利用自己的私鑰對密文進行解密，獲取明文。在整個信息傳遞的過程中，即便消息被他人竊取，但因其沒有解密密鑰，也不用擔心消息的泄露。非對稱加密流程如圖3所示。

利用單向散列函數輸出消息摘要或者說是指紋來檢驗消息的完整性。單向散列函數又稱單向散列算法，其與對稱加密、非對稱加密算法不同，它不是通過密鑰對明文進行加密，而是根據明文內容采用單向散列函數生成一個摘要，或者成為指紋的一串信息。該指紋主要用來驗證數據在傳遞的過程中是否受到篡改，以保障數據的完整性。發送方利用單向散列算法，生成指紋數據。通過網絡指紋連同原始信息一起傳輸給接收方，接收方根據收到的明文利用相同的單向散列算法生成新的指紋數據，接著對比生成的指紋與接收的指紋是否一致。如果一致，則原始信息未被篡改;否則，消息完整性受到破壞，需要丟棄非法數據。數據完整性驗證流程如圖4所示。

1.3.3? 確保消息不可否認性和可追蹤性

數字簽名融合了單向散列算法與非對稱加密算法兩種技術手段，發送方先將數據利用單向散列函數生成指紋，再利用非對稱加密算法中的發送方私鑰對指紋進行加密。接收方利用非對稱加密的發送方公鑰解開指紋信息。再用散列函數對原始數據進行摘要生成，所獲得的指紋與解開的指紋一致則數據來源可靠。數字簽名不僅可以驗證數據來源可靠度，也可在發生糾紛和違法行為時便于追蹤信息來源。

本車位預約系統在認證過程中，采用數字簽名，將用戶、車位、車輛等信息隱藏在所發送的消息中，如有違法亂紀行為發生，系統可配合公安機關第一時間追蹤信息。同時系統設有用戶安全提醒，降低因車位共享帶來的安全風險。

1.3.4? 不停車預約系統設計

設計預約系統，用戶預約前需進行實名認證的注冊。對個人、車輛真實信息認證通過的用戶開放提前線上車位預約功能，否則不開放預約功能以保障小區安全。到達預定好的停車場后可以直接通過小區入口的車牌識別裝置進行車牌信息獲取，實現不停車進場。

1.4? 共享車位引導設計

共享車位引導系統，由系統客戶端、云服務器與智能控制終端構成。該系統的設計目的在于解決車位引導時的信息孤島問題，利用互聯網將智能控制終端與云服務器進行連接，服務器端負責處理和校驗車位引導系統控制單元的車主信息、停車位信息、手機客戶端的數據處理請求的處理信息，同時還對接數據庫和支付模塊，進行數據統計分析及分類管理。車位主通過移動客戶端進行車位相關信息注冊，可靈活設置車位空閑時段及價格。本設計采用多模融合的車位定位技術，如圖5所示。車牌信息與對應預約信息利用云服務器進行查詢，獲取到所預約車位定位信息后啟動車位引導功能，采用系統最短路徑規劃，引導車輛快速準確到達預定停車位[8];設計反向引導模式，讓車主尋車時能很快定位并找到車輛。為了提升定位的可靠性和精度，進一步優化數據融合算法，在“Wi-Fi+地磁”融合技術基礎上，集成陀螺儀和加速度計的數據。

1.5? 智能車位鎖管理系統設計

通過智能車位鎖的設計，方便用戶管理車位，僅供預約合法用戶使用，避免非法用戶占用車位導致車輛進場后無法停車的問題。為適應各類車庫不同復雜情況，本智能車位鎖采用藍牙通信以保障通信效率。停車用戶在系統獲取停車推薦，確認目標車位后系統提供隨機密碼一組。到達指定車位后進行密碼驗證，密碼一致則開鎖允許車輛入位。車輛離場后車位鎖自動鎖上，下一用戶在系統上預約訂單后重新生成隨機密碼，供新的車輛入場驗證。

1.6? 計費策略及快捷支付設計

系統按不同時段的所設停車單價、停車時長進行計費。本模塊負責統計車位使用時長，根據算法匹配相應時段單價進行計算整體車位費用。車位使用時間從車輛入場車位，解開智能車位鎖開始計算，到離開車位智能車位鎖重新鎖上結束。

通過對接微信、支付寶等常用移動支付系統接口實現便捷支付，支付成功后才能順利通過車牌識別系統和入口道閘系統。支付前需要實名認證，其認證信息中記錄有姓名、手機號、身份證號、銀行卡號等關鍵信息[9]。這些數據真實有效才能認證成功，對于認證不通過的人員，將進行異常警報處理，如有違法事件發生，公安機關可以通過異常警報快速調取相關信息鎖定目標。

2? 結? 論

本文設計的基于安全認證的私人車位共享APP改變了傳統的停車方式，提升了私家車位利用率，降低車主們尋找車位的時間成本和油耗，智能車位推薦導航系統利用最優匹配算法，讓車主們快速找到理想停車位，降低街道擁堵程度，也減少尾氣造成的環境污染。該系統解決了私家車位共享時人們所擔心的安全問題，讓更多私家車位主放心利用系統進行車位共享，不僅增加了一份收入，也為社會貢獻了一份力量。從長遠角度來看，在便捷、利益和安全的驅動下，系統的使用人群會逐漸變多，可以更大的擴大市場，讓更多的用戶加入到共享車位的行列，最終實現所有的私家車位都能靈活的共享，實現了“我為人人，人人為我”的良好局面，既推動經濟的發展，也給人們提供更多的便利。

參考文獻：

[1] 王婕.大交通背景下的停車建設規劃 [J].建筑機械，2016（7）：10-15+2.

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[6] 沈岑.車聯網通信安全與隱私防護機制研究 [D].北京：北京交通大學，2018

[7] 劉瑞琴.車聯網信息安全與隱私保護機制研究 [D].成都：電子科技大學，2018

[8] 劉偉陽.基于雙頻標簽技術的反向尋車系統 [D].廣州：中山大學，2013.

[9] 王彬.犯罪偵查中的大數據應用分析 [J].中國刑事警察學院學報，2017（4）：31-37.

作者簡介：張曼（1987—），女，漢族，安徽壽縣人，副教授，碩士，研究方向：計算機網絡、網絡安全、圖形圖像處理;陳寧（1985—），男，漢族，湖北咸寧人，講師，碩士，研究方向：計算智能與智能軟件。