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基于節(jié)點(diǎn)交互距離與物理距離的WSN信任模型

2019-06-11 03:39譚敏生吳冕王舒丁琳夏石瑩
計算技術(shù)與自動化 2019年1期

譚敏生 吳冕 王舒 丁琳 夏石瑩

摘要:針對現(xiàn)有WSN信任模型沒有考慮節(jié)點(diǎn)交互距離影響推薦信任和節(jié)點(diǎn)物理距離影響能量消耗的問題,提出了基于節(jié)點(diǎn)交互距離的推薦信任度和基于物理距離的能量信任度計算方法,及與行為信任度、能量信任度進(jìn)行信任融合的方法。引入簇頭結(jié)點(diǎn)更新算法保證了每個時間片最高信任度節(jié)點(diǎn)是簇頭節(jié)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)表明:基于節(jié)點(diǎn)交互距離與物理距離的WSN信任模型及算法提高了節(jié)點(diǎn)間的交互成功率和交互穩(wěn)定性,降低了交互時延波動率,模型穩(wěn)定性有明顯提高。

關(guān)鍵詞:信任模型;交互距離;交互成功率;交互時延;WSN

中圖分類號:TP301

文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

隨著物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)( Wireless Sensor Network,WSN)作為感知層最重要的技術(shù)之一,其安全問題也得到了深入的研究[1]。傳統(tǒng)的安全認(rèn)證技術(shù)復(fù)雜度高,不適合資源有限的無線傳感網(wǎng)絡(luò),所以計算復(fù)雜度更低、能量消耗更低的信任模型可以有效提高WSN的安全性。信任模型通過定時更新節(jié)點(diǎn)信任度的方式可以分析并標(biāo)記[2]出惡意節(jié)點(diǎn)和能量較低的節(jié)點(diǎn)。

1996年,M.Blaze等人提出了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)PolicyMaker信任模型的概念[3],促進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)服安全的發(fā)展。但當(dāng)時其研究并未受到重視,直到21世紀(jì)更多的研究人員才意識到WSN信任模型的重要性,ExDSTM模型[4]、TRANS模型[5]、TDLS模型[6]等靜態(tài)信任模型接連被提出,這些模型考慮到了直接信任和間接信任對節(jié)點(diǎn)信任度的影響,但因?yàn)闆]考慮簇頭節(jié)點(diǎn)更新,在簇頭節(jié)點(diǎn)信任度低時易引發(fā)WSN癱瘓問題。DAT模型[7]、ABT模型[8]、VOTVT模型[9]、AEMP模Jc2]等信任模型都能保證部分節(jié)點(diǎn)信任計算準(zhǔn)確度,但沒有考慮物理距離引起的節(jié)點(diǎn)能量消耗對能量信任的影響和節(jié)點(diǎn)拓?fù)潢P(guān)系對推薦信任影響,不適合無線傳感網(wǎng)絡(luò)長期使用。

ISTP6的研究項(xiàng)目UBISEC中提出了用于無線傳感網(wǎng)絡(luò)的P-TM動態(tài)信任模型[10-12]。信任度通過直接信任、推薦信任[13]、能力信任加權(quán)融合,本模型只適用于能量消耗水平較低的情況。P-TM在直接信任計算中采用節(jié)點(diǎn)直接判斷來建立信任關(guān)系,不需要通過第三方。計算推薦信任時,通過收到的其他節(jié)點(diǎn)的推薦信息決定是否做出響應(yīng)。當(dāng)收到多個推薦信息時,用加權(quán)平均值做決策依據(jù)。但P-TM模型也沒解決信任度過低的簇頭節(jié)點(diǎn)引起的WSN癱瘓問題和節(jié)點(diǎn)拓?fù)潢P(guān)系對推薦信任的影響。

1 WSN信任模型基本結(jié)構(gòu)及工作原理

基于節(jié)點(diǎn)交互距離與物理距離的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)信任模型( D-TM,trust model based on node in-teractive distance and physics distance)主要由簇頭選擇、簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)更新、信任度計算與融合、信任決策構(gòu)成(圖1所示)。該模型將地點(diǎn)作為原型,距離為半徑,此范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn)均受簇頭節(jié)點(diǎn)管轄。當(dāng)節(jié)點(diǎn)開始交互或達(dá)到時間閥值時,簇頭節(jié)點(diǎn)更新算法執(zhí)行并推薦出新的簇頭節(jié)點(diǎn),然后廣播簇頭節(jié)點(diǎn)信息。

當(dāng)簇內(nèi)某個節(jié)點(diǎn)A向另一節(jié)點(diǎn)B發(fā)出交互請求時,節(jié)點(diǎn)B會響應(yīng)節(jié)點(diǎn)A的請求,先判斷節(jié)點(diǎn)A是否為本簇節(jié)點(diǎn),再判斷是否為能量較低節(jié)點(diǎn)。如果節(jié)點(diǎn)A是簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)且不是低能量節(jié)點(diǎn),通過獲取本簇其他節(jié)點(diǎn)相關(guān)信任信息,節(jié)點(diǎn)B計算出兩節(jié)點(diǎn)之間的能量信任、能力信任、推薦信任和行為信任,經(jīng)信任融合得出節(jié)點(diǎn)B的綜合信任度。最后信任決策將判斷結(jié)果傳給簇頭節(jié)點(diǎn)。

2 信任度計算方法

2.1 基于節(jié)點(diǎn)物理距離的能量信任度

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)主要依靠電池供電,單個節(jié)點(diǎn)的生命期與整個網(wǎng)絡(luò)的生命期息息相關(guān)。當(dāng)節(jié)點(diǎn)A發(fā)送單位比特的信息到物理距離為的節(jié)點(diǎn)B時,節(jié)點(diǎn)能量消耗為:

當(dāng)節(jié)點(diǎn)A向節(jié)點(diǎn)B發(fā)出交互請求時,節(jié)點(diǎn)B先計算節(jié)點(diǎn)A的能量信任度,若A的能量信任度小于閥值,則拒絕與A交互數(shù)據(jù)。節(jié)點(diǎn)A被直接設(shè)為低能量節(jié)點(diǎn),交互請求不再被接受。

2.2 基于節(jié)點(diǎn)交互距離的推薦信任度

推薦信任度是綜合信任度的核心之一,在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)可能頻繁移動,為了和陌生節(jié)點(diǎn)交互就要用到推薦信任度。

每個節(jié)點(diǎn)設(shè)置一個次數(shù)閥值,當(dāng)兩節(jié)點(diǎn)已成功交互H次時,不用參考推薦信任度。

計算圖3中簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)g和f的交互距離,首先分析節(jié)點(diǎn)g到根節(jié)點(diǎn)經(jīng)過的節(jié)點(diǎn)組成集合Qi,節(jié)點(diǎn)f到根節(jié)點(diǎn)經(jīng)過的節(jié)點(diǎn)組成集合Q2,然后可知兩個集合交集為Q3。交互距離計算公式如下:

2.4 行為信任度

行為信任度[14]根據(jù)信任成功次數(shù)來計算,對沒有交互歷史的行為信任度初始值設(shè)為中間值0.5,隨著交互的累積,行為信任度將更新,更新方法為: 有歷史交互行為的節(jié)點(diǎn),計算行為信任度主要依據(jù)交互成功次數(shù);沒有歷史交互行為的節(jié)點(diǎn),行為信任度初始值設(shè)為0.5,隨著新的交互行為產(chǎn)生,行為信任度更新為:

其中ξ+ψ+ζ=1,ξ,ψ,ζ∈(0,1),S是簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)標(biāo)識,A為能力信任度,B為行為信任度,R為推薦信任度,M表示惡意節(jié)點(diǎn),E表示能量消耗。

D-TM信任模型將綜合信任度F與信任閥值比較,然后做出信任決策。當(dāng)綜合信任值小于信任閥值時,節(jié)點(diǎn)B拒絕與節(jié)點(diǎn)A交互,然后檢查A是否為非簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)或低能量節(jié)點(diǎn),若為非簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)或低能量節(jié),則將節(jié)點(diǎn)A的簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)和低能量標(biāo)識置為0。當(dāng)綜合信任度大于等于信任閥值時,節(jié)點(diǎn)B與交互節(jié)點(diǎn)A,節(jié)點(diǎn)A向節(jié)點(diǎn)B發(fā)送交互信息。完成交互的節(jié)點(diǎn)將決策結(jié)果發(fā)送給簇頭結(jié)點(diǎn)儲存。

3 簇頭節(jié)點(diǎn)更新算法

D -TM信任模型使用簇頭結(jié)點(diǎn)更新算法(CHUA,Cluster Head Updating Algorithm)實(shí)現(xiàn)簇頭節(jié)點(diǎn)的更新及備選簇頭節(jié)點(diǎn)的歸類。

從節(jié)點(diǎn)開始交互后每過一個時間閥值該算法中的節(jié)點(diǎn)就會重新計算節(jié)點(diǎn)信任度并更新簇頭結(jié)點(diǎn)。首先根據(jù)本簇標(biāo)志信息將惡意節(jié)點(diǎn)和非本簇節(jié)點(diǎn)標(biāo)記并排除。如果是本簇正常節(jié)點(diǎn),則根據(jù)節(jié)點(diǎn)當(dāng)前時間段的交互記錄,通過信任融合公式計算出綜合信任度,未到達(dá)時間閥值時,只更新自己的綜合信任度,到達(dá)時間閥值時,該簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)將更新過的綜合信任度交給簇頭節(jié)點(diǎn)并與簇頭節(jié)點(diǎn)信任度比較。如果該節(jié)點(diǎn)信任度大于其他簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的信任度,且大于簇頭節(jié)點(diǎn)信任度,則當(dāng)前節(jié)點(diǎn)成為新的簇頭節(jié)點(diǎn),并在簇內(nèi)廣播新簇頭節(jié)點(diǎn)信息;如果該節(jié)點(diǎn)信任度小于當(dāng)前簇頭節(jié)點(diǎn)信任度,則該節(jié)點(diǎn)歸類為備選簇頭節(jié)點(diǎn)。到下一個時間閥值時,先讓備選簇頭節(jié)點(diǎn)與簇頭節(jié)點(diǎn)比較信任度,若備選簇頭節(jié)點(diǎn)信任度大,則更新簇頭節(jié)點(diǎn),否則繼續(xù)歸為備選簇頭節(jié)點(diǎn)。算法流程圖如圖4所示。

4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

實(shí)驗(yàn)首先假設(shè)每個節(jié)點(diǎn)的初始條件相同,每個簇有20個簇內(nèi)節(jié)點(diǎn),簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)之間隨機(jī)選取其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互,記為一個任務(wù)。將要執(zhí)行交互的節(jié)點(diǎn),通過P-TM模型和D-TM模型分別進(jìn)行信任計算,保存信任值并決定是否響應(yīng)交互請求。共進(jìn)行10組實(shí)驗(yàn),每組執(zhí)行1500個任務(wù)。最后通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)比較兩個信任模型的性能。

實(shí)驗(yàn)中利用信任融合計算綜合信任度時,能力信任度、行為信任度、推薦信任度權(quán)值分別設(shè)為:0.3、0.3、0.4,與P-TM模型的權(quán)值相同。數(shù)據(jù)包的長度統(tǒng)一設(shè)為8000bit。仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)如表1所示。

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)共產(chǎn)生15000條記錄,包括兩種信任模型外在條件相同的情況下不產(chǎn)生的同實(shí)驗(yàn)結(jié)果,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示(限于篇幅,從每組數(shù)據(jù)中挑兩條記錄)。

D-TM在15000次交互中成功了9855次,P-TM在15000次交互中成功了8190次。P-TM成功率為54.6%,D-TM模型成功率為65.7%,比P-TM模型高出了11.1%。D-TM、P-TM兩模型平均交互時延分別為:0.398和0.387,D-TM比P-TM高2.84%。

將10組數(shù)據(jù)用Origin8.0進(jìn)行擬合,結(jié)果如圖5、圖6所示。

圖5計算得交互成功波動率:D-TM模型是3.23%,P-TM模型是11.70%,實(shí)驗(yàn)分析表明D-TM不僅交互成功率更高,穩(wěn)定性也明顯優(yōu)于P-TM。圖6計算得交互時延波動率:P-TM是6.11%,D-TM是2.08%。綜上所述,雖然P-TM模型交互時延優(yōu)于D-TM模型,但D-TM模型穩(wěn)定性較好。

5 結(jié)論

信任模型計算復(fù)雜度與能量消耗較低,保證了交互時延的穩(wěn)定性,提高了WSN節(jié)點(diǎn)交互的成功率,從而維護(hù)了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的安全。解決了現(xiàn)有的信任模型由于缺少距離維度、節(jié)點(diǎn)信任度更新以及定時簇頭節(jié)點(diǎn)更新難以滿足WSN需求的問題。

D -TM信任模型參考了物理距離引起的節(jié)點(diǎn)能量消耗對能量信任的影響和節(jié)點(diǎn)拓?fù)潢P(guān)系對推薦信任的影響,引入簇頭節(jié)點(diǎn)更新算法保證每個時間閥值信任度最高的節(jié)點(diǎn)都是簇頭節(jié)點(diǎn),從而解決因簇頭節(jié)點(diǎn)信任度低導(dǎo)致的WSN癱瘓問題。本模型較好地描述了WSN節(jié)點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及節(jié)點(diǎn)分布對信任的影響,較好提高了節(jié)點(diǎn)交互成功率及成功率穩(wěn)定性,降低了交互時延波動性。在需要保證長期穩(wěn)定、高可信的WSN中有較高的實(shí)用價值。

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