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Journal of Cybersecurity >

2024 , Vol. 2 >Issue 5: 2 - 16

DOI: https://doi.org/10.20172/j.issn.2097-3136.240501

Review

Review of research on authentication key agreement protocols for Internet of Things

  • WANG Kai ,
  • DONG Jiankuo ,
  • XIAO Fu , * ,
  • JI Xinyi ,
  • HU Xin
Expand
  • School of Computer Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210023, China

Received date: 2024-08-12

  Online published: 2025-01-25

Supported by

In part by the National Natural Science Foundation of China under Grant No. 62302238, 62372245.

Copyright

Copyright ©2024 Journal of Aeronautical Materials. All rights reserved.
Fold

Abstract

The Internet of Things (IoT) is a new type of interconnected network composed of a large number of connected objects or devices. The physical objects or sensing devices in the Internet of Things can collect sensitive data generated by the surrounding environment and then exchange and share data information through insecure public channels. Therefore, it is necessary to create secure mediums to protect the confidentiality and integrity of data and prevent attacks from adversaries. In this regard, authenticated key agreement (AKA) protocols can achieve mutual authentication between network communication entities and generate a shared symmetric session key for encrypting future transmitted data. The review of several AKA protocols proposed for Internet of Things application scenarios was presented first. These protocols utilized elliptic curve cryptography or Chebyshev chaotic mapping cryptographic mechanisms as key components of their design. Next, the vulnerabilities and security shortcomings to which these reviewed AKA protocols are susceptible were outlined. Finally, several useful suggestions for designing a secure and efficient AKA protocol were proposed. These recommendations aim to help AKA protocol designers achieve their desired security and functionality features.

Key words： Internet of things; security authentication; key agreement; offline password guessing attack; data security; session key

Cite this article

WANG Kai , DONG Jiankuo , XIAO Fu , JI Xinyi , HU Xin . Review of research on authentication key agreement protocols for Internet of Things[J]. Journal of Cybersecurity, 2024 , 2(5) : 2 -16 . DOI: 10.20172/j.issn.2097-3136.240501

0 引言

随着物联网设备数量的高速增长，万物互联成为未来新一代网络发展的重要方向。根据Gartner信息技术公司预测，预计到2025年，全球部署的物联网设备数量将达到754.4亿台。这些物联网设备配备了传感器、互联网连接以及其他组件，可以在无人工干预的情况下获取和交换周围环境中的数据[1]。在不同的物联网领域中，各种各样的物联网设备感知、收集并传送敏感数据到一个智能处理系统，以实现自动化处理。这种自动化处理能力使得物联网在许多领域中具有吸引力，如医疗保健、智能电网、智能家居、智能物流、车辆网络、工业应用以及无人机通信等领域。在医疗健康领域，植入式医疗设备（如心脏起搏器）或可穿戴设备（如Fitbit）可对人体生理状况进行持续监测，改善人们的生活方式，并在需要时及时进行医疗干预。
尽管物联网在多个领域得到了广泛应用，但其安全和隐私问题仍须解决。安全和隐私问题包括存在不同的物联网安全攻击，以及有效安全机制的缺乏。鉴于物联网通常部署在关键领域，因此确保物联网的通信安全至关重要。然而，物联网安全解决方案往往不足或根本不存在，导致物联网设备面临各种网络安全威胁[2]。这是因为物联网设备通常是资源受限的，其拥有有限的计算能力和存储空间，无法支持原本为标准平台开发的资源密集型安全解决方案。此外，不同的物联网设备通过不安全的公共信道与其他网络设备和人类进行通信和交互。因此，必须创建安全的媒介，以保护数据的机密性和隐私性。在这方面，认证密钥协商（Authenticated Key Agreement，AKA）协议就显得非常实用，因为AKA协议能够创建一个安全的通信信道，它是保证物联网通信数据安全传送的第一道防线。网络参与方实体在经过相互认证和会话密钥协商之后，能够生成一个相同的对称会话密钥，用于加密未来传输的数据。
由于物联网设备具有较低的计算能力和存储空间，因此面向物联网环境设计的AKA协议应该是轻量级的和开销高效的。另外，物联网设备通常放置在没有任何防护措施的环境中，特别容易遭受攻击者的物理攻击。物理攻击主要包括数据篡改攻击、克隆攻击和秘密泄露攻击。例如，一个攻击者物理捕获了一个物联网设备，然后这个攻击者能够使用一些攻击方法（如差分功率分析攻击[3]或侧信道攻击[4]）来提取存储在捕获设备内存中的敏感数据信息。但是，如果一种AKA协议使用物理不可克隆函数（Physically Unclonable Functions，PUFs）作为构建模块进行设计，那么这种协议有可能抵抗物理攻击带来的威胁，这源于物理不可克隆函数的本质属性[5]。所以，设计一种适用于物联网环境的安全高效AKA协议是一项极具挑战性的任务。
本文的组织结构如下：第1节介绍了物联网AKA协议的系统架构、威胁模型和安全评估标准；第2节概述了最近几年的相关AKA协议和它们面临的安全威胁；第3节针对如何在物联网环境中设计安全高效的AKA协议给出了一些有用的建议；第4节对基于物联网的AKA协议进行了总结和展望，提出了未来的发展方向和需要解决的问题。

1 预备知识

本节首先提出了物联网AKA协议的系统架构，然后给出了设计AKA协议所需的威胁模型和安全评估标准。

1.1 系统架构

提出了一个通用的物联网AKA协议系统架构，其中包含3个不同类型的通信实体，它们分别是移动用户、智能网关节点和物联网设备。本文提出的系统架构如图1所示。
图 1 物联网认证密钥协商协议的系统架构

Fig.1 System architecture of Internet of Things authenticated key agreement protocol

（1）移动用户：该实体指物联网系统中访问应用服务的用户，移动用户拥有智能通信设备，如智能手机、平板电脑、智能手表等。移动用户可以注册账号和口令，以便登录物联网系统访问应用服务。不同物联网应用的移动用户具有不同的身份，如工业用户、家居用户、教育用户、医疗用户、交通用户等。
（2）智能网关节点：该实体在物联网系统中起到连接移动用户和物联网设备的作用。网关节点拥有足够的计算能力和存储空间，能够很好地完成通信数据的转发、存储和计算。此外，通常情况下网关节点被视为信任的实体，攻击者不能对其发动任何攻击。
（3）物联网设备：该实体指不同物联网应用中的各种设备，如工业智能设备、嵌入式设备、可穿戴设备、智能家居设备、无人机、传感器等。物联网设备通常是资源受限的，其具备有限的计算能力和存储空间，同时容易遭受攻击者的物理捕获攻击。物联网设备负责收集和传送周围环境中的数据信息，它们通过有线或者无线连接的方式跟邻近的网关节点相连接。

1.2 威胁模型

到目前为止，研究人员已经针对AKA协议提出了不同的攻击威胁模型，它们分别是Dolev-Yao （DY）模型[6]、Canetti-Krawczyk （CK）模型[7]、extended Canetti-Krawczyk （eCK）模型[8]、Beyond eCK模型[9]。
DY模型是一种被广泛应用的威胁模型，在DY模型中，一个攻击者能够完全控制公开的通信信道，并且能够窃听、修改、删除、伪造、延误通信方传送的消息。攻击者通过这些手段能够进行主动和被动的攻击。在DY模型下，一种AKA协议应能抵抗仿冒攻击、修改攻击、重放攻击和中间人攻击。
CK模型是一种更强大的威胁模型，在CK模型中，一个攻击者不仅具有DY模型中的攻击能力，而且还能泄露一些临时的秘密信息，如秘密密钥、会话密钥和会话状态。CK模型的目的是减少短期或长期秘密的泄露对其他秘密或会话的影响。因此，在CK模型下，一种AKA协议应能抵抗临时秘密泄露攻击，并具有完全正向保密安全属性。
eCK模型将CK模型的攻击能力进一步增强，在eCK模型中，一个攻击者除了具有CK模型中的攻击能力外，还具备短期和长期的密钥泄露攻击能力。然而，研究人员认为eCK模型不能覆盖完全正向保密性，因此又提出了Beyond eCK模型，它是一种比eCK模型攻击能力更强大的威胁模型，该模型覆盖了完全正向保密安全性。表1列出了这4种威胁模型所涵盖的相关攻击类型和安全属性，其中，符号●表示一个攻击或安全属性被覆盖，符号○表示一个攻击或安全属性不被覆盖。
表 1 4种威胁模型覆盖的攻击或者安全属性

Table 1 Attacks or security attributes covered by four types of threat models

攻击类型 威胁模型
DY模型[6] CK模型[7] eCK模型[8] Beyond eCK模型[9]
仿冒攻击 ● ● ● ●
修改攻击 ● ● ● ●
重放攻击 ● ● ● ●
中间人攻击 ● ● ● ●
临时秘密
泄露攻击		 ○ ● ● ●
完全正向保密性 ○ ● ○ ●
密钥泄露攻击 ○ ○ ● ●

1.3 安全评估标准

安全评估标准是检验AKA协议的试金石，一种AKA协议是否安全，需要用这些安全评估标准进行估量。因此，本小节提出面向物联网环境的AKA协议安全评估标准[10-14]。
SEC1：没有口令验证表。跟口令相关的参数仅仅存储在用户端。
SEC2: 保证用户的匿名性和不可追踪性。攻击者不能计算得到用户的真实身份和追踪用户的行为活动。
SEC3：具有完全正向保密性。如果AKA协议通信参与方的长期密钥被泄露，不会影响先前生成的会话密钥的安全性。
SEC4：具有鲁棒的同步特性[15]。AKA协议通信参与方能够在正常或被攻击的条件下有效地重新同步它们的状态。这个安全属性也意味着AKA协议能够抵抗去同步化攻击，且没有时钟同步的需求。
SEC5：抵抗已知的攻击。设计的AKA协议应能抵抗不同种类的攻击，如重放攻击、中间人攻击、仿冒攻击、节点捕获攻击、网关绕过攻击、验证表丢失攻击、特权内部攻击、密钥泄露模仿攻击、临时秘密泄露攻击和已知的特定会话临时信息攻击等。
SEC6：抵抗离线的口令猜测攻击。当一个攻击者进行离线的口令猜测时，该攻击者无法验证猜测的口令是否正确。
SEC7：相互认证和建立会话密钥。AKA协议通信参与方应该相互认证和生成一个共享的会话密钥，用于加密未来的数据传送。
SEC8：保证口令和生物特征因子的友好性。用户被允许自由地选择他们的口令和生物特征模板，并能够在本地改变其口令和生物特征模板。
SEC9：具有轻量级特性[16]。基于物联网环境设计的AKA协议的资源开销应该足够低，以实现高效的操作。
SEC10：抵抗被盗或丢失的智能卡（或移动设备）攻击。一个攻击者即使获取了用户的智能卡或移动设备，并提取了存储在其中的秘密参数，也不能恢复口令，更不能通过口令猜测攻击来假冒受害的用户。
SEC11：保证已知会话密钥安全性。即使一个通信会话生成的共享密钥被泄露，其他共享会话密钥的安全性也不会遭到破坏。
SEC12：具有良好的可修复性。物联网设备能够动态地加入网络，用户的智能卡能够被撤销且不需要改变其相应的身份。
SEC13：具有多因素安全性。对于一种n-factor的用户AKA协议，即使攻击者损坏了n−1（至多）个认证因素，剩余的因素也确保是安全的。

2 相关文献的回顾

本节详细阐述了最近几年面向物联网环境设计的AKA协议。这些AKA协议分为两类：一类基于椭圆曲线密码学（Elliptic Curve Cryptography，ECC），另一类基于切比雪夫混沌映射密码机制。相关文献总结和概括于表2中。
表 2 认证密钥协商协议总结和比较

Table 2 Summary and comparison of authenticated key agreement protocols

协议 年份 应用场景 使用的密码学原语 存在的安全问题
Wazid等[17] 2020 工业物联网 ECC、模糊提取器技术和单向哈希函数 不能抵抗去同步化攻击，缺乏良好的可修复性
Patel等[18] 2020 无线传感器网络 ECC、对称加密/解密算法和单向哈希函数 不能抵抗密钥泄露模仿攻击和已知的特定会话临时信息攻击
Srinivas等[19] 2020 智能交通系统 ECC、模糊提取器技术和单向哈希函数 缺乏鲁棒的同步特性、用户匿名性和不可追踪性，不能抵抗仿冒攻击、去同步化攻击和特权内部攻击
Abbasinezhad-
mood等[20]		 2020 用户—服务器相互
通信		 ECC、对称加密/解密算法和单向哈希函数 不能抵抗离线的口令猜测攻击，缺乏多因素安全性，需要消耗大量的计算开销
Babu等[21] 2021 电动汽车交通系统 ECC和单向哈希函数 不能抵抗临时秘密泄露攻击
Yang等[22] 2021 无线体域网络 ECC和单向哈希函数 缺乏不可否认性和用户不可追踪性，不能抵抗去同步化攻击、被盗的智能卡攻击、验证表丢失攻击和口令猜测攻击
Zou等[23] 2021 智能家居系统 ECC和单向哈希函数 不能抵抗特权内部攻击、口令猜测攻击、中间人攻击、用户假冒攻击和智能网关假冒攻击，不能追踪用户的恶意活动
Tanveer等[24] 2021 智能电网系统 ECC、模糊提取器技术、单向哈希函数、ASCON加密/解密算法和PUFs 缺乏智能电表不可追踪性
Das等[26] 2021 工业信息物理系统 ECC和单向哈希函数 不能抵抗临时秘密泄露攻击和拒绝服务攻击，缺乏完全正向保密性
Jiang等[27] 2021 车联网 ECC、模糊提取器技术、单向哈希函数、对称加密/解密算法和PUFs 不能抵抗物理攻击、PUFs建模攻击、去同步化攻击、临时秘密泄露攻击，缺乏完全正向保密性
He等[28] 2022 通用物联网环境 ECC和单向哈希函数 不能抵抗仿冒攻击，缺乏用户匿名性
Wang等[29] 2022 工业4.0 ECC、单向哈希函数、RSA公钥密码系统、模糊提取器技术和对称加密/解密算法 缺乏用户匿名性和不可追踪性
Mirsaraei等[30] 2022 通用物联网环境 ECC、模糊提取器技术和单向哈希函数 不能抵抗临时秘密泄露攻击和密钥泄露模仿攻击，缺乏不可追踪性、用户匿名性和完全正向保密性
Wang等[31] 2022 自动驾驶汽车 ECC、模糊提取器技术、单向哈希函数和对称加密/解密算法 计算开销过高
Badshah等[32] 2022 智能交通系统 ECC、模糊提取器技术、单向哈希函数、对称加密/解密算法和PUFs 不能抵抗仿冒攻击和篡改攻击，缺乏用户匿名性和不可追踪性，不能保护车辆
用户的位置隐私
姚海龙等[33] 2022 车联网 ECC和单向哈希函数 不能抵抗临时秘密泄露攻击和拒绝服务攻击
蹇奇芮等[34] 2022 无人机互联网 ECC、单向哈希函数和对称加密/解密算法 不能抵抗物理攻击和无人机捕获攻击
He等[35] 2023 通用物联网环境 ECC、单向哈希函数和对称加密/解密算法 不能抵抗被盗的设备攻击、仿冒攻击和离线的口令猜测攻击，存在时钟同步和计算开销统计不正确的问题
Ren等[36] 2023 通用物联网环境 ECC和单向哈希函数 不能抵抗设备捕获攻击和中间人攻击
Wang等[37] 2023 云辅助物联网 ECC、模糊提取器技术和单向哈希函数 不能抵抗重放攻击、分布式拒绝服务攻击和验证表丢失攻击
Li等[38] 2023 通用物联网环境 ECC、模糊提取器技术和单向哈希函数 不能抵抗节点捕获攻击
Gong等[39] 2023 通用物联网环境 ECC、单向哈希函数和二元t-度对称多项式 不是一种整体网络认证协议
Ma等[40] 2023 基于雾计算的车联网 ECC和单向哈希函数 缺乏多因素安全性
Cheng等[41] 2023 基于雾计算的车联网 ECC、单向哈希函数和对称加密/解密算法 不能抵抗仿冒攻击和临时秘密泄露攻击，缺乏完全正向保密性和不可链接性
王菲菲等[42] 2023 基于雾计算的智能医疗系统 ECC、模糊提取器技术、单向哈希函数和对称加密/解密算法 不能抵抗中间人攻击和已知的特定会话临时信息攻击
Yuan等[43] 2024 智能家居系统 ECC、模糊提取器技术、单向哈希函数和对称加密/解密算法 不能抵抗已知的特定会话临时信息攻击
Zou等[44] 2024 工业物联网 ECC、模糊提取器技术和单向哈希函数 缺乏完全正向保密性
Zou等[45] 2024 医疗物联网 ECC、单向哈希函数和对称加密/解密算法 不能抵抗被盗的智能卡攻击
Wang等[46] 2024 无人机互联网 ECC、模糊提取器技术、单向哈希函数和PUFs 不能及时追踪发现车辆用户的恶意活动，不支持非交互式和批验证
Tian等[47] 2024 车联网 ECC和单向哈希函数 暂无
Badshah等[48] 2024 智能交通系统 ECC、单向哈希函数、ASCON加密/解密算法和PUFs 暂无
Awais等[49] 2024 车载自组织网络 ECC和单向哈希函数 不能实现车载自组织网络内安全的群通信
Abbasinezhad-
mood等[50]		 2024 多域车联网环境 ECC、单向哈希函数、哈希运算消息认证码和对称加密/解密算法 暂无
Bera等[51] 2024 空中智能车载网络 ECC、模糊提取器技术和单向哈希函数 暂无
Gautam等[52] 2024 车辆数字孪生网络 ECC、模糊提取器技术和单向哈希函数 缺乏鲁棒的同步和轻量级特性
Chen等[53] 2024 车辆社交网络 ECC和单向哈希函数 暂无
Zhang等[54] 2024 工业物联网 ECC、模糊提取器技术和单向哈希函数 不支持跨域通信，过分依赖一些中介服务器或者节点
Qiu等[55] 2020 移动轻量级设备 切比雪夫混沌映射、模糊提取器技术和单向哈希函数 不能抵抗物理捕获攻击和仿冒攻击
Abbasinezhad-
mood等[56]		 2020 车辆到电网系统 切比雪夫混沌映射、对称加密/解密算法和单向哈希函数 缺乏有效且自动的形式化安全验证
Ma等[57] 2020 车联网 切比雪夫混沌映射、模糊提取器技术和单向哈希函数 不能抵抗口令猜测攻击和特权内部攻击
Cui等[58] 2020 车载自组织网络 切比雪夫混沌映射、对称加密/解密算法和单向哈希函数 不能抵抗密钥泄露模仿攻击、中间人攻击、验证表丢失攻击和窃听攻击，没有实现已知的密钥安全、完全正向保密性和不可追踪性
Sureshkumar等[59] 2020 远程医疗信息系统 切比雪夫混沌映射、单向哈希函数和单向生物哈希函数 缺乏用户匿名性和完全正向保密性，不能抵抗去同步化攻击、离线的口令猜测攻击、拒绝服务攻击、临时秘密泄露攻击、用户仿冒攻击、会话密钥计算攻击和特权内部攻击
Zhang等[60] 2021 智能电网 切比雪夫混沌映射和单向哈希函数 不能抵抗特权内部攻击和猜测攻击，缺乏用户匿名性和良好的可修复性
Qi等[61] 2021 工业医疗信息
物理系统		 切比雪夫混沌映射、模糊提取器技术、对称加密/解密算法和单向哈希函数 不能抵抗仿冒攻击和去同步化攻击，缺乏完全正向保密性、多因素安全性、匿名性和不可链接性
Maitra等[62] 2021 物联网多服务器环境 切比雪夫混沌映射、对称加密/解密算法、单向哈希函数和单向生物哈希函数 具有过高的通信成本和计算开销
Wang等[63] 2022 电动汽车充电 切比雪夫混沌映射和单向哈希函数 不能抵抗中间人攻击、重放攻击、密钥泄露模仿攻击、已知的特定会话临时信息攻击和会话密钥泄露攻击，缺乏用户不可追踪性，具有不正确的电动汽车车主注册阶段和相互认证会话密钥生成阶段
Cui等[64] 2022 自动驾驶汽车互联网 切比雪夫混沌映射、PUFs、基于多项式的密钥分发算法、模糊提取器技术和单向生物哈希函数 不能抵抗消息重放攻击，缺乏良好可修复性
Ma等[65] 2022 车辆与网络互联 切比雪夫混沌映射、模糊提取器技术、对称加密/解密算法、单向哈希函数和哈希运算消息认证码 不能抵抗特权内部攻击
Qiao等[66] 2023 雾辅助医疗保健物联网系统 切比雪夫混沌映射、对称加密/解密算法和单向哈希函数 不能抵抗仿冒攻击和去同步化攻击
Ding等[67] 2023 工业医疗信息
物理系统		 切比雪夫混沌映射、PUFs、模糊提取器技术和单向哈希函数 不能抵抗已知的特定会话临时信息攻击
Deebak等[68] 2023 云辅助医疗信息物理系统 切比雪夫混沌映射和单向哈希函数 缺乏已知会话密钥安全性
Cui等[69] 2023 无人机辅助车辆自组织网络 切比雪夫混沌映射、映射到点哈希运算和单向哈希函数 存在单点故障问题
He等[70] 2024 工业物联网 切比雪夫混沌映射、PUFs、基于模糊承诺的特征融合和单向哈希函数 暂无
Long等[71] 2024 通用物联网环境 切比雪夫混沌映射和单向哈希函数 暂无
Tomar等[72] 2024 基于雾计算的
车辆网络		 切比雪夫混沌映射、模糊提取器技术和单向哈希函数 不能抵抗去同步化攻击
Zhang等[73] 2024 智能信息物理
交通系统		 切比雪夫混沌映射和单向哈希函数 不能抵抗拒绝服务攻击

2.1 基于椭圆曲线密码学的认证密钥协商协议

2020年，Wazid等[17]面向支持6G的工业应用系统，使用ECC设计了一种远程的用户AKA协议。然而，该协议不能抵抗去同步化攻击，且缺乏良好的可修复性。随后，Patel等[18]使用ECC和加密的单向哈希函数设计了一种足够可靠且高效的远程用户AKA协议，该协议实现了用户和网关之间的两方相互认证。然而，该协议不能抵抗密钥泄露模仿攻击和已知的特定会话临时信息攻击。Srinivas等[19]设计了一种基于ECC的适用于物联网智能交通系统的三因素用户AKA协议。该协议支持大数据的收集，但是不具备鲁棒的同步特性、用户匿名性和不可追踪性，并且不能抵抗仿冒攻击、去同步化攻击和特权内部攻击。Abbasinezhad-mood等[20]提出了一种匿名的伴有安全增强特性的动态身份认证协议，该协议使用ECC作为构建模块，以抵抗密钥泄露模仿攻击和已知的特定会话临时信息攻击。然而，该协议不能抵抗离线的口令猜测攻击，没有实现多因素安全性，并且在协议计算过程中需要消耗大量的开销。
2021年，Babu等[21]提出了一种基于ECC和单向加密哈希函数的适用于电动汽车动态充电系统的鲁棒AKA协议，该协议不能抵抗临时秘密泄露攻击。Yang等[22]面向基于云的无线体域网络提出了一种高效匿名的无证书AKA协议，该协议使用了椭圆曲线密码算法且不需要配对操作。然而，该协议不满足不可否认性和用户不可追踪性，并且不能抵抗去同步化攻击、被盗的智能卡攻击、验证表丢失攻击和口令猜测攻击。Zou等[23]面向智能家居环境，使用ECC原语设计了一种鲁棒的双因素用户AKA协议。然而，该协议不能抵抗特权内部攻击、口令猜测攻击、中间人攻击、用户假冒攻击和智能网关假冒攻击，也不能追踪用户的恶意活动。Tanveer等[24]提出了一种基于轻量级密码学原语的适用于智能电网系统的访问控制协议。该协议使用ASCON[25]加密/解密算法、ECC和单向加密哈希函数来构建，能够实现智能电表和服务提供商之间相互认证，并建立共享的会话密钥用于未来的通信数据加密。然而，该协议不能保证智能电表的不可追踪性。Das等[26]面向支持人工智能的工业信息物理系统，使用ECC和二元对称多项式技术提出了一种展望区块链且基于签名的密钥管理协议。该协议不能抵抗临时秘密泄露攻击和拒绝服务攻击，并且缺乏完全正向保密性。Jiang等[27]使用ECC和PUFs设计了一种适用于车联网场景的物理安全的三因素AKA协议，实现了访问控制和信息保护。该协议具有三因素安全性，用户只有满足登录系统所需的口令、生物特征模板和PUFs生成的挑战响应对时，才能成功地登录系统。然而，该协议不能抵抗物理攻击、PUFs建模攻击、去同步化攻击、临时秘密泄露攻击，并且没有完全正向保密性。
2022年，He等[28]提出了一种轻量级的AKA协议，实现了嵌入式设备和服务器之间的相互认证。然而，该协议不能抵抗仿冒攻击，并且不具备用户匿名性。随后，Wang等[29]基于ECC设计了一种面向工业4.0的高效用户AKA协议，该协议没有在网关节点使用非对称加密技术。然而，这个协议缺乏用户匿名性和不可追踪性。Mirsaraei等[30]通过区块链平台提出了一种适用于物联网环境的三因素AKA协议，该协议使用了模糊提取器、单向加密哈希函数和ECC原语。安全分析[38]表明，该协议缺乏不可追踪性、用户匿名性和完全正向保密性，并且不能抵抗临时秘密泄露攻击和密钥泄露模仿攻击。Wang等[31]针对远程自主代客泊车的预订服务设计了一种三因素AKA协议，该协议没有口令验证表，并且支持智能卡撤销功能，但是与乘客相关的计算开销略大。Badshah等[32]使用区块链技术和ECC设计了一种面向智能交通车联网的匿名AKA协议。但是，该协议不具备用户匿名性和不可追踪性，不能保护车辆用户的位置隐私，也不能抵抗仿冒攻击和篡改攻击。姚海龙等[33]使用ECC和单向加密哈希函数设计了一种适用于车联网增值服务的高效且强匿名性的多服务器AKA协议。然而，该协议不能抵抗临时秘密泄露攻击和拒绝服务攻击。蹇奇芮等[34]使用ECC原语、哈希消息认证码和对称密码加密技术设计了一种面向无人机系统通信的双向AKA协议，该协议不能抵抗物理攻击和无人机捕获攻击。
2023年，He等[35]提出了一种适用于物联网设备的轻量级AKA协议。然而，该协议不能抵抗被盗的设备攻击、仿冒攻击和离线的口令猜测攻击，并且网络参与方实体存在时钟同步以及协议计算开销统计不正确的问题。然后，Ren等[36]为了实现设备到服务器和设备到设备的安全通信，提出了一种轻量级、匿名、不可追踪和无证书的AKA协议。该协议改进了文献[35]中协议存在的安全缺陷和设计漏洞问题，但是它不能抵抗设备捕获攻击和中间人攻击。Wang等[37]针对云辅助的物联网系统的远程控制和实时数据访问提出了一种高效的AKA协议。该协议非常适合应用于配备大量物联网设备的云辅助物联网，但是它不能抵抗重放攻击、分布式拒绝服务攻击和验证表丢失攻击。Li等[38]根据文献[30]中协议存在的敌手攻击和缺乏所需安全属性的问题，提出了一种改进的三因素AKA协议。然而，该协议不能抵抗节点捕获攻击。此后，Gong等[39]面向移动物联网环境提出了一种轻量级的跨域相互身份认证协议，他们的协议使用了二元对称多项式、抗碰撞的单向哈希函数和ECC原语，但是该协议不是一种整体网络认证协议[74]。Ma等[40]采用无证书密码体制设计了一种高效且适合基于雾计算的车联网环境的AKA协议。该协议在公共信道上不传送真实的身份，保护了用户的隐私信息，具有用户匿名性和不可追踪性。Cheng等[41]提出了一种介于车辆和雾节点之间可靠且保护隐私的AKA协议，该协议不需要可信机构的实时参与，实现了消息可靠性和保密性，减少了车辆内存的负担。然而，该协议随后被证明是不安全的，容易遭受仿冒攻击和临时秘密泄露攻击[75]，并且不具备完全正向保密性和不可链接性。王菲菲等[42]面向支持雾计算的智能医疗场景，基于椭圆曲线Diffie-Hellman密钥交换提出了一种三方AKA协议。但是，该协议不能抵抗中间人攻击和已知的特定会话临时信息攻击。
2024年，Yuan等[43]为了对智能家居环境提供可靠的安全服务，使用ECC设计了一种鲁棒且高效的三因素AKA协议。该协议为用户提供了一些额外的功能属性，包括随时更新口令和生物特征模板，以及支持灵活地添加智能设备。然而，它不能抵抗已知的特定会话临时信息攻击。Zou等[44]面向工业物联网智能工厂应用，使用ECC原语设计了一种鲁棒且高效的三因素用户AKA协议。然而，该协议缺乏完全正向保密性。随后，Zou等[45]基于去中心化身份和ECC，面向医疗物联网又提出了一种新的嵌入凭证AKA协议，但该协议不能抵抗被盗的智能卡攻击。Wang等[46]使用ECC和PUFs提出了一种三因素用户AKA协议，用以保护无人机辅助的灾后应急通信。然而，该协议不能及时追踪发现车辆用户的恶意活动，并且不支持非交互式和批验证。Tian等[47]使用ECC设计了一种基于可信云—边—端架构的AKA协议。该协议促进了相互认证，并生成安全的用于未来加密通信的会话密钥。同时，它保证了车辆通信的安全性，支持包括隐私保护和车辆用户口令更改在内的诸多功能特性。Badshah等[48]面向能够实现智能网联汽车的智能交通系统提出了一种支持区块链的轻量级AKA协议，该协议确保了数据在传输过程中和在云服务器上存储时的隐私。它使用高效的密码学原语作为构建块，包括哈希函数、按位异或操作、ASCON[25]加密/解密算法、ECC和PUFs。Awais等[49]面向车载自组织网络雾计算场景提出了一种基于ECC的三方匿名AKA协议。该协议实现了相互认证，并且生成了一个安全的用于未来加密通信的会话密钥。然而，该协议不能实现车载自组织网络内安全的群通信。Abbasinezhad-mood等[50]面向多域车联网环境中匿名车辆到车辆的通信提出了一种资源高效的隐私保护密钥共享协议。该协议使用区块链技术和一种创造性的双签名方法，能够提供有条件的匿名性、不可链接性和完全正向保密性，并且能够抵抗分布式区块链环境下分布式的拒绝服务攻击。Bera等[51]面向空中智能车载网络提出了一种鲁棒且高效的多因素AKA协议，该协议基于生物特征因素并且使用区块链作为一个服务。Gautam等[52]针对车辆数字孪生网络内的安全通信提出了一种基于区块链的AKA协议，该协议使用ECC和模糊提取器生物特征验证技术作为构建模块。但是，该协议没有鲁棒的同步和轻量级的特性。Chen等[53]结合雾计算和车辆社交网络设计了一种相互认证协议，该协议能够在雾节点的帮助下实现车辆和云服务器之间的会话密钥协商，并且保证了用户的匿名性和隐私安全。Zhang等[54]基于ECC提出了一种三方交互的三因素AKA协议，该协议具有动态的身份撤销和在线更新功能，实现了工业物联网中的安全通信。然而，该协议不能支持跨域通信，并且过分依赖一些中介服务器或者节点。

2.2 基于切比雪夫混沌映射密码机制的认证密钥协商协议

2020年，Qiu等[55]基于扩展的切比雪夫混沌映射和生物特征模板设计了一种实用且可证明安全的三因素AKA协议，该协议使用了模糊验证表和蜜词技术，能够有效地抵抗口令猜测攻击。然而，它存在一些安全缺陷，如容易遭受物理捕获攻击和仿冒攻击。Abbasinezhad-mood等[56]提出了一种保护车辆到电网通信的匿名AKA协议。该协议使用切比雪夫混沌映射构建了一种匿名且高效的密钥协商方法，适用于在电动汽车和聚合器之间建立共享的会话密钥。但是，它缺乏有效且自动的形式化安全验证。随后，Ma等[57]基于扩展的切比雪夫混沌映射，针对车联网中车辆的远程诊断和维护提出了一种安全高效的AKA协议。然而，该协议不能抵抗口令猜测攻击和特权内部攻击。Cui等[58]基于切比雪夫混沌映射提出了一种安全高效的AKA协议。该协议适用于解决车载自组织网络中的信息安全和隐私保护问题，但是不能抵抗密钥泄露模仿攻击、中间人攻击、验证表丢失攻击和窃听攻击，并且没有实现已知会话密钥安全性、完全正向保密性和不可追踪性。Sureshkumar等[59]使用混沌映射密码机制提出了一种鲁棒的AKA协议，该协议具有密钥建立特征并适用于智能医疗保健系统。但是，它没有实现用户匿名性和完全正向保密性，并且不能抵抗去同步化攻击、离线的口令猜测攻击、拒绝服务攻击、临时秘密泄露攻击、用户仿冒攻击、会话密钥计算攻击和特权内部攻击。
2021年，Zhang等[60]提出了一种高效的切比雪夫多项式算法，该算法使用基于方阵的二进制求幂算法实现安全实用的切比雪夫多项式计算。然后，以所提出的切比雪夫多项式算法作为构建模块，设计了一种适用于智能电网应用且能量高效的AKA协议，该协议实现了快速身份验证和匿名密钥协商。但是，它不能抵抗特权内部攻击和猜测攻击，并且不具备用户匿名性和良好的可修复性。Qi等[61]基于切比雪夫混沌映射密码机制，提出了一种新的人工智能辅助轻量级AKA协议，该协议实现了工业医疗信息物理系统实时的数据访问，但不能抵抗仿冒攻击和去同步化攻击，并且没有实现完全正向保密性、多因素安全性、匿名性和不可链接性。Maitra等[62]使用非对称加密算法和切比雪夫混沌映射密码机制设计了一种安全增强的用户AKA协议，该协议解决了Chatterjee等[76]提出的AKA协议存在的攻击隐患和安全属性缺失问题。然而，它进行会话密钥协商时需要可信第三方的参与，增加了协议的通信成本和计算开销。
2022年，Wang等[63]通过使用扩展的混沌映射提出了一种超级快速的电动汽车充电身份验证协议。然而，该协议很快被证明是不安全的[77]，如不能抵抗中间人攻击、重放攻击、密钥泄露模仿攻击、已知的特定会话临时信息攻击和会话密钥泄露攻击[78]，并且没有实现用户不可追踪性。此外，它还具有不正确的电动汽车车主注册阶段和相互认证会话密钥生成阶段。Cui等[64]面向自动驾驶汽车互联网，以切比雪夫混沌映射密码机制作为构建模块，设计了一种三因素AKA协议，网络参与方之间生成了三个独立的会话密钥。该协议的设计使用了PUFs、基于多项式的密钥分发算法、切比雪夫多项式、模糊提取器生物特征验证技术和生物特征哈希函数。然而，它不能抵抗消息重放攻击以及没有良好的可修复性。Ma等[65]基于扩展的切比雪夫多项式，针对车辆到网络之间5G通信的远程诊断和维护提出了一种鲁棒且高效的AKA协议，输入有效口令和生物特征的车主可以访问远程诊断和维护服务。然而，该协议不能抵抗特权内部攻击。
2023年，Qiao等[66]基于切比雪夫多项式算法，面向雾辅助的医疗保健物联网系统提出了一种匿名轻量级的三方AKA协议。该协议生成一个介于用户、雾节点和云服务器之间的共享会话密钥，但是它不能抵抗仿冒攻击和去同步化攻击。Ding等[67]面向工业医疗信息物理系统提出了一种轻量级且安全增强的AKA协议，该协议使用切比雪夫多项式和PUFs作为构建模块。它虽然能够抵抗去同步化攻击、传感器节点捕获攻击、身份泄露和仿冒攻击，但是不能抵抗已知的特定会话临时信息攻击。Deebak等[68]基于切比雪夫混沌映射密码机制，面向云辅助的医疗信息物理系统设计了一种保护隐私的双因素AKA协议，用以避免泄露隐私数据并保护会话密钥。然而，该协议不能实现已知会话密钥安全性。Cui等[69]使用切比雪夫混沌映射密码机制、模糊验证表和蜜词技术，针对无人机辅助的车辆自组织网络在紧急救援中的应用，设计了一种可证明安全、轻量级且实用的双因素AKA协议，但是该协议容易遇到单点故障问题。
2024年，He等[70]使用切比雪夫混沌映射和PUFs，针对点对点的工业物联网安全通信设计了一种三因素AKA协议。该协议使得任意两个工业传感器之间能够进行安全的数据交换，抵抗物理攻击，并且面向工业物联网提供较小的密钥长度、更快的计算速度和更高的效率。Long等[71]使用区块链技术和切比雪夫混沌映射密码机制设计了一种匿名的AKA协议，该协议提供安全高效的群密钥生成和管理。Tomar等[72]使用扩展的切比雪夫混沌映射和联盟区块链技术，面向支持雾计算的车辆网络设计了一种三方AKA协议。然而，该协议不能抵抗去同步化攻击。Zhang等[73]基于扩展的切比雪夫混沌映射密码机制，面向智能信息物理交通系统提出了一种以用户为中心的匿名AKA协议，该协议实现了车辆到云服务提供商的安全高效通信，并且建立了共享的会话密钥。然而，它不能抵抗拒绝服务攻击。

3 关于设计一种安全的认证密钥协商协议的建议

设计一种安全的AKA协议受到很多因素的影响，主要包括使用的密码学原语类型、采用的安全性分析方法、制定的安全评估标准以及各种错综复杂的显式和隐式攻击[79]。本节将给出一些建议来减少这些因素造成的影响。

3.1 选择适当的密码学原语

密码学原语为AKA协议的设计提供了必要的构建模块，能够实现会话密钥的创建、交换和使用。常用的密码学原语主要包括传统公钥密码学原语[80]、轻量级加密原语[81]、物理实体认证硬件原语[82]和抗量子计算密码原语[83]。设计AKA协议时，基于传统公钥密码学原语通常能够实现更高的安全级别，特别是能够确保完全正向保密性和用户匿名性。然而，使用传统公钥密码学原语的缺点是计算复杂度很高，不适用于资源受限的环境。如若使用轻量级加密原语，虽然设计的AKA协议比较适用于资源受限的环境，但是极易遭受不同的敌手攻击。使用抗量子计算密码原语设计的AKA协议具有一个重要的安全属性，即能够抵抗量子攻击[84]。但是，这种密码原语设计的协议，其计算开销和通信成本通常比较高，不适用于计算功率很低的物联网设备。通常情况下，使用上述三种密码学原语设计的AKA协议面对物理攻击时是脆弱的。而使用物理实体认证硬件原语设计的AKA协议通常能够抵抗物理攻击威胁。物理实体认证硬件原语主要是指PUFs[85]，PUFs是一种轻量级的安全原语，它的输出基于设备独特的物理微观结构。因此，PUFs非常适合物联网设备的相互认证。然而，PUFs已经被证明容易遭受机器学习攻击和建模攻击。总之，设计一种AKA协议时，应当根据应用场景的需求使用合适的密码学原语。

3.2 结合使用多种安全性证明方法

AKA协议安全性证明方法主要包括形式化安全分析方法和启发式安全分析方法。其中，启发式安全性分析是用于评估一种AKA协议的安全性的重要方式。在启发式安全分析中，敌手的攻击能力和不同的安全属性被完全考虑在内。然而，启发式安全分析方法过度依赖AKA协议设计者的经验，在分析过程中容易存在遗漏和疏忽的风险，从而导致不正确的安全分析结果。形式化安全分析方法则没有这样的问题，但是形式化安全分析不能直接捕获一些真实世界复杂的攻击场景和所需的安全属性。形式化安全分析方法主要包括可证明安全性分析、逻辑分析以及自动化软件安全验证工具。对于可证明安全性分析[13]，定义一个完整的敌手模型和综合全面的安全目标是保证可证明安全性分析没有缺陷存在的重要步骤。当AKA协议涉及三个参与方实体之间进行会话密钥协商时，可证明安全性分析应该使用ROR（Real-Or-Random）安全模型[86]，而涉及两个参与方实体之间进行会话密钥协商时，应该使用ROM（Random Oracle Model）安全模型[87]。逻辑分析主要包括BAN（Burrows，Abadi，Needham）逻辑[88]、GNY（Gong, Needham, Yahalom）逻辑[89]、MB（Mao-Boyd）逻辑[90]等。自动化软件安全验证工具主要有AVISPA（Automated Validation of Internet Security-sensitive Protocols and Applications）[91]、ProVerif[92]、Scyther[93]等。此外，形式化安全分析方法在描述AKA协议的安全属性和敌手能力方面存在一些局限性，而启发式安全分析方法则可以完美地弥补这一不足。
根据以上论述，对一种AKA协议进行安全性分析时，应当采取多种安全性分析方法结合使用的策略。首先通过启发式安全分析方法进行详尽全面的安全分析，然后再结合可证明安全性分析、逻辑分析和自动化软件安全验证工具来证明设计的AKA协议的安全性。

3.3 制定全面和具体的安全评估标准

安全评估标准是衡量一种AKA协议能否抵抗不同种类的敌手攻击和是否满足所需安全属性的重要方式。许多AKA协议无法抵抗多种安全攻击，即使是基于原先的AKA协议进行改进和优化的协议也仍然存在安全漏洞。因此，设计AKA协议时，制定一套综合全面的安全评估标准是至关重要的。本文在1.3小节中提出了面向物联网环境的AKA协议安全评估标准，协议设计者可以参照此标准开发新的安全协议。

3.4 设计的协议应当能够抵抗各种显式和隐式攻击

显式攻击直接源于DY威胁模型和CK威胁模型中描述的攻击，而现有的AKA协议安全性证明和启发式安全分析也基于这两个威胁模型。隐式攻击是由不同的显式攻击进行组合或者推理得到的攻击类型。显式攻击主要包含DY模型攻击、CK模型攻击、节点攻击、内部者攻击和通用攻击。隐式攻击包括重放攻击、中间人攻击、仿冒攻击、离线口令猜测攻击和去同步化攻击，以及相互认证和密钥建立、会话密钥安全、完全正向保密性和匿名性安全属性。因此，为了确保设计的AKA协议是足够安全的，在开发协议时应该使其能够抵抗不同种类的显式和隐式攻击。

4 结束语

本文首先提出了物联网系统AKA协议架构以及威胁模型和安全评估标准。随后，对物联网环境下的AKA协议进行了调查和概述，描述了这些AKA协议设计过程中使用的密码学原语类型以及存在的安全缺陷。最后，对设计一种安全的AKA协议提出了若干建议。很多研究者提出了大量的AKA协议，但是这些协议或多或少都存在一些安全问题，一直处于损坏—修理—再损坏—再修理的困境中。这些AKA协议包括两方相互认证场景或者三方相互认证场景，经过密钥协商过程之后，生成一个共享的用于加密未来通信数据的会话密钥。此外，通常使用椭圆曲线密码体制、切比雪夫混沌映射密码系统、对称二元多项式、单向哈希函数和生物哈希函数、对称加密算法和按位异或运算等密码学原语来设计开发AKA协议。未来，一些新兴的发展方向如下：
（1）数字孪生是一种新兴的技术，可以设计物理层和数字孪生层的AKA协议，从而保证自由的数据交换、动态的任务协作和高效的信息聚合。
（2）可以使用基于强化学习的形式化自动验证方法来检查设计的AKA协议的安全性，这种形式化验证工具远优于现存在的形式化自动验证工具[94]。
（3）目前关于抗量子计算密码AKA协议的设计比较缺乏，因此可以设计基于抗量子计算密码原语的AKA协议，用以提高协议抵抗量子攻击的能力，从而确保更高层级的安全性。例如，可以使用格密码[95]和Kyber密钥封装机制[96]作为构建模块来设计开发AKA协议。
（4）由于物联网设备通常是资源受限的，因此设计一种安全高效以及轻量级的AKA协议对于物联网环境是极其重要的。区块链技术被定义为一种分布式数字数据库或账本，其中包含按区块分组的记录或交易列表，具有不可伪造性、去中心化、透明性和可追溯性。区块链使用密码学确保数据安全，使用共识算法保证数据一致性。通过设计不同的基于区块链的智能合约，区块链技术能够应用于不同的物联网环境[97-98]。结合区块链技术和不同的密码学原语能够设计出满足物联网安全和隐私需要的AKA协议。

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