《Symmetry》：Provably Secure Drone-Assisted Authentication Protocol for Emergency Rescue in VANETs
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在地震或重大交通事故发生后，应急救援车辆可能无法到达事故现场，或无法与现场勘测无人机建立通信。在此类情况下，应急救援车辆可选择任意邻近无人机作为通信中继，与事故现场的勘测无人机建立连接，从而构建无人机辅助车载自组网（VANET），以突破地理约束。这类网络具有部
在地震或重大交通事故发生后，应急救援车辆可能无法到达事故现场，或无法与现场勘测无人机建立通信。在此类情况下，应急救援车辆可选择任意邻近无人机作为通信中继，与事故现场的勘测无人机建立连接，从而构建无人机辅助车载自组网（VANET），以突破地理约束。这类网络具有部署灵活、勘测迅速以及救援数据实时传输等特征。然而，现有面向无人机辅助VANET的认证协议在安全性与隐私保护方面仍显不足，易遭受侧信道攻击、设备捕获攻击与身份冒充攻击。此外，过高的计算开销使其难以满足应急救援实时通信对低时延与高安全性的要求。
因此，本文提出一种基于物理不可克隆函数（PUF）与Chebyshev混沌映射的轻量级无人机辅助应急救援认证协议。在该协议中，认证实体包括应急救援车辆、中继无人机与勘测无人机，均以对称方式向可信机构（TA）注册，并以对称方式完成相互身份认证与会话密钥协商。所提出方案不仅能够抵抗侧信道攻击与设备捕获攻击，还解决了中继无人机单点失效问题。形式化安全分析与非形式化安全分析共同验证了该方案的安全性，比较实验表明该方案具有更低的计算开销与通信开销，因此更适用于应急救援应用场景。
该文发表于《Symmetry》，聚焦灾后或重大交通事故场景下无人机辅助车载自组网（VANET）中的安全认证问题。研究背景在于，灾害发生后，路侧单元、Wi-Fi接入点等固定基础设施可能同时失效，常规VANET虽适用于智能交通环境，却依赖可用地面基础设施，因而难以满足应急救援通信需求。无人机可快速部署为空中临时通信层，承担中继、感知与数据回传功能，使救援车辆、现场勘测无人机与指挥节点之间恢复连接。然而，这种开放、短时、动态建立的车-机通信链路也显著加剧了安全风险，攻击者可实施窃听、重放、篡改、冒充等攻击；与此同时，车辆与无人机又受到处理器、存储、能源等资源约束，难以承受高代价密码学操作。现有认证与密钥协商（AKA）方案普遍存在三类问题：其一，过度依赖在线可信中心，导致单点失效风险；其二，面向无人机场景的方案多偏重设备单因素认证，忽略驾驶员参与带来的口令猜测、生物特征泄露与车载单元（OBU）失窃风险；其三，许多方案在设备捕获、隐私泄露、会话密钥前向安全性与会话密钥安全性方面仍存在缺陷。基于此，研究人员提出一种适用于无人机辅助VANET应急救援的轻量级三因素认证与密钥协商协议，目标是在低时延条件下兼顾安全性、隐私性与实用性。
在技术路线上，研究人员构建了由可信机构（TA）、中继无人机、现场勘测无人机、应急救援车辆及驾驶员组成的系统模型，并在Dolev–Yao对手模型基础上扩展考虑无人机移动性、间歇连接、设备捕获、去同步化、拒绝服务（DoS）、GPS欺骗与内部人员攻击等实际威胁。协议结合物理不可克隆函数（PUF）、Chebyshev混沌映射、模糊提取器（fuzzy extractor）、安全哈希、对称加密与时间戳新鲜性验证机制，实现车辆、驾驶员、中继无人机和勘测无人机之间的三因素认证与会话密钥协商。安全性通过随机预言机模型（ROM）下的形式化证明与非形式化分析验证；性能则在Raspberry Pi 4B平台上与多种相关方案进行计算、通信、能耗、时延、可扩展性与移动性比较，并辅以Python 3.12.7离散事件仿真评估多车辆、多中继场景表现。
以下对论文主体内容按原文结构进行解读。
一、Introduction
论文首先指出，应急通信相较普通VANET业务对时效与可靠性要求更高，尤其在地震、洪水或重大交通事故后，基础设施失效会直接导致救援车辆与现场、车辆与指挥中心之间通信中断，进而影响路径选择与现场决策。无人机因可越过阻塞道路、动态调整位置并搭载通信与传感模块，被视为构建临时空中通信层的可行方案。随后，研究人员系统梳理了该场景的安全矛盾：一方面，需要防御窃听、重放、命令篡改、无人机冒充以及受害者位置信息泄漏；另一方面，设备资源受限，认证协议必须保持轻量。文章进一步明确了现有方案的不足，并据此提出三项核心设计目标：去除认证过程对在线TA的依赖；将车辆驾驶员纳入三因素安全框架；同时抵御设备捕获、隐私泄露、伪造、会话密钥不安全等问题。基于这些需求，研究人员设计了无需TA在线参与、支持任意邻近无人机中继接入的轻量级三方AKA协议。
二、Related Work
本节总结了PUF、椭圆曲线密码（ECC）、Chebyshev混沌映射、区块链等技术在无人机通信认证中的应用进展。研究人员指出，PUF在对抗物理捕获与侧信道攻击方面具有优势，但既有方案常缺乏会话密钥前后向安全性、匿名性或密钥确认；ECC方案虽较传统机制轻量，但在应急救援低时延场景下仍存在不可忽略开销；区块链可缓解中心化缺陷，但往往引入数字证书依赖与链上存储负担。对于专用应急认证方案，已有研究在隐私保护、抗攻击性和认证效率方面有所探索，但仍难全面覆盖驾驶员认证、车辆移动性、多中继接入与单点失效规避等需求。因此，作者认为现有工作尚不足以满足无人机辅助VANET应急救援场景的综合安全与性能要求。
三、System Model and Adversary Model
在系统模型中，TA负责一次性离线注册、身份验证与参数分发；中继无人机负责接收救援车辆请求并转发至现场勘测无人机；救援车辆为请求发起者与救援执行者；驾驶员负责登录车辆并发起请求；现场勘测无人机负责采集现场人员位置、环境风险与道路状态等数据。协议要求救援车辆、中继无人机和勘测无人机三方相互认证，并在救援车辆与勘测无人机之间建立会话密钥，中继无人机仅协助认证与转发，不与两者分别建立会话密钥，也不保存长期秘密。对手模型除公开信道控制能力外，还考虑侧信道攻击、低熵身份/口令空间、三因素中任意两因素泄露但非全部泄露，以及无人机移动性、失效、分组丢失、去同步化、DoS、GPS欺骗、内部被攻陷无人机与PUF抗篡改假设等场景化威胁。
四、Preliminaries
本节给出协议依赖的三个基础工具。其一，PUF利用芯片制造工艺偏差实现输入挑战（Cha）到响应（Res = PUF(Cha)）的唯一且不可预测映射，具备抗复制与抗篡改特性。其二，扩展Chebyshev多项式在模大素数P下保留半群性质，其安全性建立在Chebyshev多项式离散对数问题（CPDLP）与Chebyshev多项式计算Diffie–Hellman问题（CPCDHP）的困难性上，且计算开销显著低于ECC标量乘法。其三，模糊提取器可从含噪生物特征或PUF输出中提取稳定二进制串，用于处理生物特征采集波动与PUF响应环境波动问题。
五、Proposed Scheme
研究人员将方案划分为系统初始化、注册、登录与认证、口令更新四个阶段。初始化阶段中，TA选择系统参数、私钥、公开参数、哈希函数、对称加密算法、模糊提取器与时间延迟阈值ΔT。注册阶段中，应急救援车辆、中继无人机、现场勘测无人机均通过安全信道向TA注册，各自结合随机数、PUF挑战-响应及相关参数生成本地存储信息；同时，驾驶员向OBU输入身份、口令与生物特征，OBU利用模糊提取器生成生物密钥并构造身份验证值，实现三因素绑定。登录与认证阶段是核心：当救援车辆需要获取现场数据时，可任选附近无人机作为中继；驾驶员先完成本地身份验证，随后车辆向中继无人机发送认证消息；中继验证车辆合法性后选择合适的现场勘测无人机并转发请求；勘测无人机验证中继及车辆请求后生成随机数并与车辆协商会话密钥；最后车辆与勘测无人机完成相互确认，建立用于后续加密通信的临时会话密钥。口令更新阶段则允许驾驶员在通过旧口令、生物特征与本地验证后更新口令，而无需重新注册。
六、Formal Security Proof
研究人员在随机预言机模型（ROM）下证明协议的语义安全性。文中给出了参与者与伙伴关系、Execute/Send/Reveal/Corrupt/Test查询、会话新鲜性与语义安全性的形式化定义。核心定理说明，在CPDLP与CPCDHP困难假设成立的前提下，对手区分真实会话密钥与随机字符串的优势仅为可忽略量。证明通过一系列游戏推进：首先模拟真实攻击；随后说明仅依赖公开消息无法恢复共享秘密，否则等价于求解CPCDHP；接着分析哈希碰撞与随机数重用带来的概率上界；再讨论对手通过Corrupt查询获取OBU内部数据后，仍需同时猜测口令与生物密钥；最后综合各种优势项，以三角不等式导出总体优势上界。该部分表明协议在理论上满足会话密钥机密性要求。
七、Informal Security Analysis
本节逐项分析协议的安全属性。对于验证表窃取攻击，TA不存储与用户口令、生物特征相关信息，因此不存在因TA失陷而导致的验证表泄露问题。对于节点捕获攻击，设备中长期存储数据均受PUF保护，即使攻击者通过侧信道提取非易失存储内容，也无法在缺少目标设备PUF响应的情况下恢复核心秘密。对于用户设备丢失攻击，单独窃取OBU不足以生成有效登录参数。对于冒充攻击，无论冒充救援车辆还是无人机，均需要正确生成受共享秘密、PUF响应、生物密钥及口令保护的认证消息，因此不可行。协议还通过随机挑战、时间戳与绑定消息结构实现严格相互认证和抗重放能力。对离线身份/口令猜测攻击，文中指出即使获取设备存储和生物特征信息，攻击者仍难唯一确定正确身份-口令对。协议同时宣称具备完全前向保密性（PFS）、已知密钥安全性、匿名性、不可链接性、抗中间人攻击、会话密钥安全性、抗单点失效能力、三因素安全性，以及对无人机移动性、间歇连接、去同步化攻击、DoS攻击与GPS欺骗的适应能力。
八、Performance Evaluation
在安全属性对比中，研究人员将本文方案与多种相关协议比较，指出本方案在多项安全指标上覆盖更完整。计算开销方面，基于Raspberry Pi 4B实测，哈希（SHA-256）、RSA1024、AES-256、PUF、双线性对、ECC乘法与Chebyshev混沌映射的操作时间被分别用于估算协议成本；结果显示本文方案总计算开销为9.898 ms，低于所比较的大多数方案。通信开销方面，协议在AKA阶段传输1696 bit，虽高于仅实现基础双方认证的某方案，但明显低于多种对比方案。能耗方面，依靠Chebyshev映射替代高能耗ECC运算，完整认证流程总能耗为330.07355 mJ，优于被比较工作。时延方面，单次认证总计算时间低于10 ms，结合多跳传输与网络波动，文中设置时间戳容忍阈值ΔT = 0.5 s。复杂度分析表明，单会话计算、通信与存储复杂度均为O(1)，系统总负载随车辆数量线性增长，增加中继数量可分散认证压力。移动性与中继替换分析进一步说明：当中继无人机移出通信范围、被捕获或失效时，车辆可在超时后重新选择其他邻近无人机，无需重新注册。最后，Python 3.12.7轻量级离散事件仿真表明，在20至200辆应急车辆范围内，即使存在20%分组丢失，端到端认证时延仍保持较低水平；随着中继规模按比例增加，单中继负载显著下降，说明方案具备较好的可扩展性与移动场景适应性。
九、讨论总结
综合全文，论文围绕“灾后基础设施受损、通信需快速恢复、终端资源受限且攻击面复杂”这一核心矛盾，提出了以PUF与Chebyshev混沌映射为基础的轻量级三方认证框架。其关键贡献在于：将救援车辆、驾驶员、中继无人机与勘测无人机纳入统一认证体系；取消认证阶段对在线TA的依赖，降低单点失效风险；利用PUF提升抗设备捕获与抗侧信道攻击能力；利用Chebyshev映射兼顾密钥协商安全性与低计算代价；同时通过形式化证明、非形式化分析和实验测试验证协议的安全性与轻量性。论文的实际意义在于，为无人机辅助VANET应急救援通信提供了一种可证明安全且较为高效的认证方案，有助于在基础设施受损环境下保障现场数据与救援指令的可信传输。
结论部分可译为：当应急救援车辆与现场勘测无人机之间无法直接通信时，所提出协议可通过利用附近无人机作为临时中继来实现应急救援通信。该协议基于Chebyshev Diffie–Hellman值，在应急救援车辆、中继无人机与勘测无人机之间实现相互认证，并协商用于后续加密通信的会话密钥。该协议提供了轻量级认证能力，能够抵抗伪造攻击与重放攻击，具备会话密钥前向保密性和三因素安全性。通过支持间歇连接条件下的中继重选，该协议还降低了对固定中继与在线可信机构（TA）的依赖。理论分析与实验结果表明，所提协议保持了较低的计算开销，适用于无人机辅助应急救援场景。
