Original Title: A Secure IoT-Based Irrigation System for Precision Agriculture Using the Expeditious Cipher
Source: doi.org/10.3390/s23042091
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ប្រព័ន្ធស្រោចស្រពដោយប្រើប្រាស់ IoT ដែលមានសុវត្ថិភាពសម្រាប់កសិកម្មច្បាស់លាស់ ដោយប្រើប្រាស់ក្បួនដោះស្រាយ Expeditious Cipher

ចំណងជើងដើម៖ A Secure IoT-Based Irrigation System for Precision Agriculture Using the Expeditious Cipher

អ្នកនិពន្ធ៖ Cherine Fathy (Computer Engineering Department, Arab Academy for Science and Technology, Egypt), Hassan M. Ali (National Training Academy, Egypt)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2023, Sensors (MDPI)

វិស័យសិក្សា៖ Internet of Things (IoT) / Cybersecurity

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះផ្តោតលើការដោះស្រាយបញ្ហាសុវត្ថិភាពព័ត៌មាននៅក្នុងប្រព័ន្ធកសិកម្មឆ្លាតវៃ ជាពិសេសការការពារទិន្នន័យពីឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា (Sensors) និងសេចក្តីសម្រេចចិត្តនៃការស្រោចស្រពនៅក្នុងប្រព័ន្ធ IoT ដែលមានធនធានថាមពលនិងអង្គចងចាំមានកម្រិត។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះស្នើឡើងនូវការដាក់បញ្ចូលបច្ចេកវិទ្យាគ្រីបថូក្រាហ្វីធុនស្រាល (Lightweight Cryptography) ទៅក្នុងប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ី IoT សម្រាប់កសិកម្មច្បាស់លាស់ ដោយធ្វើការសាកល្បងនិងវាយតម្លៃដំណើរការជាមួយប្រូតូកូល MQTT។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Expeditious Cipher (X-cipher)
ក្បួនដោះស្រាយអ៊ិនគ្រីបធុនស្រាល X-cipher
ប្រើប្រាស់ថាមពលតិច មានអង្គចងចាំតូច និងមានល្បឿនដំណើរការលឿន ដែលធ្វើឱ្យវាស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់ឧបករណ៍ IoT ដែលមានធនធានមានកម្រិត។ ទោះបីជាមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ ប៉ុន្តែវាជាក្បួនដោះស្រាយដែលមិនទាន់ត្រូវបានប្រើប្រាស់ជាស្តង់ដារទូលំទូលាយដូចជា AES នៅឡើយទេ។ ប្រើប្រាស់អង្គចងចាំត្រឹមតែ 20.04 MB សម្រាប់ការអ៊ិនគ្រីប និងមានល្បឿនបញ្ជូន (Throughput) 164 KBps ព្រមទាំងស៊ីថាមពលតិចបំផុត។
Advanced Encryption Standard (AES)
ក្បួនដោះស្រាយអ៊ិនគ្រីបស្តង់ដារ AES
មានកម្រិតសុវត្ថិភាពខ្ពស់បំផុត និងជាស្តង់ដារអន្តរជាតិដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយសម្រាប់ការអ៊ិនគ្រីបទិន្នន័យ។ ស៊ីថាមពលថ្មខ្លាំង និងទាមទារទំហំអង្គចងចាំធំ ដែលអាចធ្វើឱ្យឧបករណ៍ IoT ខ្សោយៗដំណើរការយឺត ឬគាំង។ ប្រើប្រាស់អង្គចងចាំខ្ពស់រហូតដល់ 24.56 MB (Encryption) និង 36.2 MB (Decryption) បើទោះបីជាមានល្បឿនបញ្ជូន 200 KBps ក៏ដោយ។
PRESENT Cipher
ក្បួនដោះស្រាយអ៊ិនគ្រីបកម្រិតស្រាល PRESENT
ជាក្បួនដោះស្រាយស្តង់ដារ ISO/IEC សម្រាប់ឧបករណ៍ធនធានកម្រិតទាប (Ultra-lightweight) ដែលផ្តល់នូវសុវត្ថិភាពជាមូលដ្ឋាន។ នៅក្នុងការធ្វើតេស្តផ្នែក Software នៃការសិក្សានេះ វាបែរជាប្រើប្រាស់អង្គចងចាំធំខុសពីការរំពឹងទុក និងមានល្បឿនយឺតជាងគេដោយសារចំនួនជុំអ៊ិនគ្រីបច្រើន (31 rounds)។ ប្រើប្រាស់អង្គចងចាំខ្ពស់រហូតដល់ 90 MB និងមានល្បឿនបញ្ជូនត្រឹមតែ 140 KBps ដែលខ្សោយជាង X-cipher។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តប្រព័ន្ធនេះទាមទារឧបករណ៍ផ្នែករឹងខ្នាតតូចដែលមានតម្លៃសមរម្យ និងកម្មវិធីកូដបើកចំហរ (Open-source) ដែលងាយស្រួលរកយកមកសាកល្បង។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងតាមរយៈការក្លែងធ្វើ (Simulation) លើម៉ាស៊ីននិម្មិត និង Raspberry Pi Emulator ដោយប្រើប្រាស់ឯកសារទិន្នន័យគំរូទំហំ 20MB ប៉ុណ្ណោះ។ សម្រាប់បរិបទប្រទេសកម្ពុជា ការពឹងផ្អែកលើលទ្ធផល Simulation អាចមិនទាន់គ្រប់គ្រាន់ឡើយ ព្រោះកត្តាអាកាសធាតុជាក់ស្តែង កម្តៅខ្លាំង និងការរអាក់រអួលនៃប្រព័ន្ធអ៊ីនធឺណិតនៅតំបន់ជនបទ អាចធ្វើឱ្យកម្រិតនៃការប្រើប្រាស់ថាមពលមានការប្រែប្រួលខុសពីទ្រឹស្តី។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

ប្រព័ន្ធស្រោចស្រពឆ្លាតវៃដែលរួមបញ្ចូលបច្ចេកវិទ្យាសុវត្ថិភាពធុនស្រាលនេះ គឺមានសារៈសំខាន់និងស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់ជំរុញវិស័យកសិកម្មឌីជីថលនៅកម្ពុជា។

ជារួម បច្ចេកវិទ្យានេះផ្តល់នូវដំណោះស្រាយដែលមានតម្លៃថោក ស៊ីភ្លើងតិច និងមានសុវត្ថិភាពខ្ពស់ ដែលឆ្លើយតបយ៉ាងល្អទៅនឹងកង្វះខាតធនធានទឹក និងការវិវឌ្ឍទៅរកកសិកម្មវៃឆ្លាត (Smart Agriculture) នៅក្នុងប្រទេសកម្ពុជា។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃប្រព័ន្ធ IoT និងប្រូតូកូល MQTT: និស្សិតគួរសិក្សាពីរបៀបតភ្ជាប់ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា (Sensors) ជាមួយបន្ទះសៀគ្វីដោយប្រើប្រាស់ NodeMCU ESP8266 និងការរៀបចំ Mosquitto MQTT Broker ដើម្បីយល់ពីដំណើរការបញ្ជូនទិន្នន័យរវាង Publisher និង Subscriber។
  2. ស្វែងយល់ពីបច្ចេកវិទ្យាគ្រីបថូក្រាហ្វីធុនស្រាល (Lightweight Cryptography): ស្រាវជ្រាវនិងប្រៀបធៀបដោយផ្ទាល់នូវកូដកម្មវិធីរវាងក្បួនដោះស្រាយ AES និងក្បួនដោះស្រាយធុនស្រាលដូចជា X-cipher ដោយផ្តោតលើទំហំកូដ និងដំណើរការ XOR Operations នៅក្នុងបរិស្ថាន C/C++ សម្រាប់ Microcontroller។
  3. បង្កើតមជ្ឈដ្ឋានក្លែងធ្វើប្រព័ន្ធសុវត្ថិភាព (Simulation Environment): ដំឡើងកម្មវិធី Python រួមជាមួយបណ្ណាល័យ paho.mqtt.client និង Raspberry Pi Emulator ដើម្បីសាកល្បងសរសេរកូដអ៊ិនគ្រីបទិន្នន័យសីតុណ្ហភាពមុនពេលបញ្ជូនទៅកាន់ Broker។
  4. អនុវត្តការវាស់ស្ទង់កម្រិតស៊ីថាមពលនិងអង្គចងចាំ (Performance Profiling): សាកល្បងប្រើប្រាស់បណ្ណាល័យ pyRAPL នៅក្នុងកូដ Python របស់អ្នក ដើម្បីវាស់ស្ទង់ថាតើក្បួនដោះស្រាយនីមួយៗប្រើប្រាស់អង្គចងចាំ (Memory Usage) និងស៊ីថាមពល (Power Consumption) អស់ប៉ុន្មានពេលដំណើរការជាក់ស្តែង។
  5. សាកល្បងផ្ទាល់លើគំរូដីកសិកម្ម (Field Testing Prototype): ភ្ជាប់ផ្នែករឹងពិតប្រាកដដោយមានសេនស័រ DHT11 ទៅកាន់ម៉ូទ័របូមទឹកតូចមួយ ហើយបញ្ជូនទិន្នន័យឡើងទៅ ThingSpeak ដើម្បីវិភាគ និងបញ្ជាការស្រោចស្រពត្រឡប់មកវិញដោយស្វ័យប្រវត្តិនិងមានសុវត្ថិភាពខ្ពស់។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Lightweight Cryptography ជាបច្ចេកទេសបំប្លែងទិន្នន័យសម្ងាត់ (អ៊ិនគ្រីប) ដែលត្រូវបានរចនាឡើងយ៉ាងពិសេសសម្រាប់ឧបករណ៍តូចៗដែលមានថាមពលថ្ម អង្គចងចាំ និងកម្លាំងដំណើរការទាប ដូចជាឧបករណ៍សេនស័រ (Sensors) នៅក្នុងប្រព័ន្ធ IoT។ វាជួយការពារទិន្នន័យពីការលួចស្តាប់ដោយមិនធ្វើឱ្យឧបករណ៍ដើរយឺត ឬឆាប់អស់ថ្មឡើយ។ ដូចជាការប្រើប្រាស់មេសោខ្នាតតូចដែលមានសុវត្ថិភាពខ្ពស់សម្រាប់ចាក់សោប្រអប់សំបុត្រតូចមួយ ដែលមិនតម្រូវឱ្យប្រើមេសោទ្វារដែកធំៗនិងធ្ងន់ៗដែលធ្វើឱ្យប្រអប់នោះបាក់ស្រុតនោះទេ។
MQTT Protocol ជាវិធានទំនាក់ទំនងបណ្តាញ (Protocol) ខ្នាតតូចសម្រាប់បញ្ជូនទិន្នន័យរវាងម៉ាស៊ីននិងម៉ាស៊ីន (M2M) នៅក្នុងបរិស្ថាន IoT។ វាដំណើរការតាមរយៈប្រព័ន្ធបញ្ជូនទិន្នន័យទៅកាន់ "ឈ្មួញកណ្តាល (Broker)" ហើយឈ្មួញកណ្តាលនោះនឹងបែងចែកទិន្នន័យទៅឱ្យ "អ្នកទទួល (Subscriber)" ដែលរង់ចាំទិន្នន័យនោះ ដោយប្រើប្រាស់កម្រិតបញ្ជូនអ៊ីនធឺណិត (Bandwidth) តិចតួចបំផុត។ ដូចជាប្រព័ន្ធចែកចាយកាសែត ដែលអ្នកសារព័ត៌មាន (Publisher) បញ្ជូនព័ត៌មានទៅការិយាល័យកណ្តាល (Broker) រួចការិយាល័យនោះចែកបន្តទៅឱ្យអ្នកអានដែលចុះឈ្មោះទិញ (Subscriber) តាមប្រធានបទដែលពួកគេចង់បាន។
Expeditious Cipher (X-cipher) ជាក្បួនដោះស្រាយអ៊ិនគ្រីបធុនស្រាលមួយប្រភេទដែលប្រើប្រាស់មុខងារបំប្លែងកូដ (Hash functions) ផ្គុំគ្នា ដើម្បីបង្កើតសោរង (Sub-keys) និងប្រើប្រាស់ប្រតិបត្តិការគណិតវិទ្យាសាមញ្ញ (XOR) សម្រាប់ការអ៊ិនគ្រីប។ វិធីនេះធ្វើឱ្យវាមានល្បឿនដំណើរការលឿនខ្លាំង និងប្រើទំហំផ្ទុកតិចជាងក្បួនដោះស្រាយស្តង់ដារ ដោយរក្សាបាននូវសុវត្ថិភាពខ្ពស់។ ដូចជាការសរសេរសំបុត្រសម្ងាត់ដោយប្រើកូដលេខសាមញ្ញៗដែលងាយស្រួលបកប្រែសម្រាប់តែអ្នកមានសៀវភៅកូដ ធ្វើឱ្យការសរសេរនិងការអានមានភាពរហ័ស មិនបាច់គិតលេខស្មុគស្មាញយូរ។
Constrained Devices គឺជាឧបករណ៍អេឡិចត្រូនិកនៅក្នុងប្រព័ន្ធ IoT (ដូចជាឧបករណ៍វាស់សំណើមដី) ដែលមានដែនកំណត់យ៉ាងខ្លាំងលើកម្លាំងដំណើរការម៉ាស៊ីន (CPU) ទំហំផ្ទុកទិន្នន័យ (Memory) និងថាមពល (ថ្មទំហំតូច)។ ឧបករណ៍ទាំងនេះមិនអាចដំណើរការកម្មវិធីធំៗ ឬក្បួនសុវត្ថិភាពដែលមានភាពស្មុគស្មាញ (ដូចជា TLS/SSL) បាននោះទេ។ ដូចជារថយន្តក្មេងលេងដែលប្រើថ្មពិលតូច វាមិនអាចអូសសណ្តោងវត្ថុធ្ងន់ៗដូចរថយន្តដឹកទំនិញធំៗបាននោះទេ។
Precision Agriculture ជាការធ្វើកសិកម្មដោយប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាទំនើប (ដូចជាសេនស័រ IoT ការបញ្ជូនទិន្នន័យ និងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត) ដើម្បីតាមដានយ៉ាងច្បាស់លាស់ពីស្ថានភាពដី អាកាសធាតុ និងការលូតលាស់របស់ដំណាំ។ គោលបំណងគឺដើម្បីផ្តល់ទឹក ជី ឬថ្នាំ ក្នុងបរិមាណដ៏ត្រឹមត្រូវបំផុត និងចំទីតាំងដែលត្រូវការ ដើម្បីបង្កើនទិន្នផលនិងកាត់បន្ថយការខ្ជះខ្ជាយ។ ដូចជាការផ្តល់ថ្នាំដល់អ្នកជំងឺតាមវេជ្ជបញ្ជាយ៉ាងត្រឹមត្រូវដោយគ្រូពេទ្យជំនាញ ដោយផ្អែកលើលទ្ធផលឈាម ជំនួសឱ្យការឱ្យថ្នាំទូទៅដោយស្មានៗ។
Advanced Encryption Standard (AES) ជាក្បួនដោះស្រាយការអ៊ិនគ្រីបទិន្នន័យស្តង់ដារអន្តរជាតិដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយបំផុតសម្រាប់ការការពារទិន្នន័យ។ វាផ្តល់នូវសុវត្ថិភាពកម្រិតខ្ពស់តាមរយៈប្រតិបត្តិការឆ្លាស់ទីតាំងទិន្នន័យស្មុគស្មាញជាច្រើនជុំ ប៉ុន្តែវាទាមទារឱ្យប្រើប្រាស់កម្លាំងម៉ាស៊ីន អង្គចងចាំ និងថាមពលច្រើន ដែលធ្វើឱ្យវាមិនសូវស័ក្តិសមជាមួយឧបករណ៍ IoT តូចៗ។ ដូចជាទូដែករបស់ធនាគារដែលមានសោសុវត្ថិភាពច្រើនជាន់ ទោះបីជាមានសុវត្ថិភាពខ្ពស់បំផុតមែន តែត្រូវការកម្លាំងនិងពេលវេលាច្រើនដើម្បីចាក់និងបើក។
Data Analytics (DA) នៅក្នុងប្រព័ន្ធកសិកម្មឆ្លាតវៃ វាគឺជាដំណើរការប្រមូល និងវិភាគទិន្នន័យយ៉ាងច្រើនពីសេនស័រនានា (ដូចជាកម្រិតសំណើម និងកម្តៅ) ដើម្បីធ្វើការទស្សន៍ទាយ និងទាញយកសេចក្តីសម្រេចចិត្តដោយស្វ័យប្រវត្តិ ឧទាហរណ៍ការសម្រេចចិត្តថាតើម៉ាស៊ីនគួរចាប់ផ្តើមបូមទឹកនៅម៉ោងប៉ុន្មាន និងត្រូវបូមក្នុងបរិមាណប៉ុន្មានទើបសមស្រប។ ដូចជាអ្នកជំនាញសេដ្ឋកិច្ចដែលអង្គុយមើលតារាងទិន្នន័យរាល់ថ្ងៃ ដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តយ៉ាងជាក់លាក់ថាតើគួរទិញ ឬលក់ទំនិញនៅពេលណាទើបទទួលបានផលចំណេញ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖