程俊

摘要：針對傳統(tǒng)的CBDM復制節(jié)點檢測協(xié)議中簇頭節(jié)點存儲開銷大，基站和基站附近節(jié)點通信開銷大的問題，文章提出了一種基于布隆過濾器的分簇式復制節(jié)點檢測協(xié)議。每一輪周期檢測，簇頭節(jié)點不再單純地利用自身的存儲空間來存儲節(jié)點信息，而是通過攜帶存儲空間利用率較高的布隆過濾器來儲存信息，減輕了簇頭節(jié)點的存儲開銷；與CBDM相比，該協(xié)議通過選擇能量較高的簇頭節(jié)點進行復制節(jié)點的判定、分析和廣播，減輕了基站和基站附近的網(wǎng)絡開銷。仿真實驗表明，該協(xié)議在保證網(wǎng)絡復制節(jié)點檢測率的情況下，提高了網(wǎng)絡的生命周期。

關(guān)鍵詞：復制節(jié)點；檢測率；存儲代價；網(wǎng)絡生命周期

中圖分類號：TP212，TN929文獻標志碼：A

0 引言

眾所周知，無線傳感網(wǎng)絡（Wireless Sensor Network，WSN）由大量的傳感器節(jié)點構(gòu)成。復制節(jié)點就是攻擊者把捕獲的傳感器節(jié)點進行復制，再將復制節(jié)點放入網(wǎng)絡，進而偵聽網(wǎng)絡、收集網(wǎng)絡信息，甚至破壞網(wǎng)絡。

為了檢測WSN中的復制節(jié)點，防止復制節(jié)點對網(wǎng)絡的破壞，人們進行了大量的研究。常用的復制節(jié)點檢測協(xié)議有：集中式檢測協(xié)議、局部式檢測協(xié)議、分布式檢測協(xié)議。周暉等［1］在研究集中式、局部式復制節(jié)點檢測協(xié)議的基礎上，提出了CBDM協(xié)議。該協(xié)議先將網(wǎng)絡節(jié)點分簇并周期性地選擇簇頭，再通過先局部簇頭檢測，最后進行基站全局檢測的方式，緩解了集中式節(jié)點檢測協(xié)議中基站節(jié)點（BS）的數(shù)據(jù)開銷。分布式復制節(jié)點檢測協(xié)議［2］中的路徑選擇多播協(xié)議（LSM）原理是利用在轉(zhuǎn)發(fā)的兩條路徑上存在相交節(jié)點（證人節(jié)點）的方式。該方式利用證人節(jié)點來進行復制節(jié)點的判定。由于在LSM協(xié)議中證人節(jié)點存在儲存信息量較大的問題，Vishal Khanapure等［3］提出了證人節(jié)點攜帶布隆過濾器來儲存節(jié)點信息的方式。該方式借助布隆過濾器具有較高的存儲空間利用率、較快的查詢速度等優(yōu)勢，延長了證人節(jié)點的網(wǎng)絡生命周期。

受上述相關(guān)文獻的啟發(fā)，本文提出了一種基于布隆過濾器的分簇式復制節(jié)點檢測協(xié)議（Bloom-Filter-Based Clustering Protocol，BFCP）。BFCP協(xié)議中，簇頭節(jié)點不再單純地利用自身的存儲空間來存儲節(jié)點信息，而是通過攜帶存儲空間利用率較高的布隆過濾器來儲存信息，減輕了簇頭節(jié)點的存儲開銷。與CBDM相比，該協(xié)議通過選擇能量較高的簇頭節(jié)點進行復制節(jié)點的判定、分析和廣播，減輕了基站、基站附近的網(wǎng)絡開銷。

1.2 BFCP協(xié)議原理

在了解了BFCP協(xié)議所用到的符號和其含義后，接下來介紹BFCP協(xié)議大致的兩個檢測階段：簇內(nèi)局部檢測階段和簇間全網(wǎng)檢測階段。

1.2.1 簇內(nèi)局部檢測階段

簇內(nèi)局部檢測階段中，首先是簇的形成。對于一個周期性的WSN，每一個周期都會通過能量較高原則，概率性地選擇簇頭節(jié)點。假設一輪周期區(qū)域中選擇出了n個簇頭，用符號CHn表示。簇頭節(jié)點形成后，普通節(jié)點可以依據(jù)通信成本最優(yōu)原則［4］加入某個簇頭節(jié)點中去。這樣，一輪周期網(wǎng)絡中的簇頭節(jié)點和普通節(jié)點就合成了n個簇，用符號Cn表示。

簇形成后，簇內(nèi)普通節(jié)點發(fā)送自身的IDi，li給簇中的簇頭節(jié)點，簇頭節(jié)點采用BID（CHn），Bl（CHn）分別進行簇內(nèi)ID和li的信息收集。若簇頭發(fā)現(xiàn)簇內(nèi)有相同ID節(jié)點對應不同的地理位置信息，則可判定帶有此ID的節(jié)點為復制節(jié)點，然后簇頭將此ID信息進行全網(wǎng)廣播，隔離帶有該ID的所有節(jié)點。若簇頭節(jié)點收集完簇內(nèi)所有節(jié)點（包括自身）信息后，沒有發(fā)現(xiàn)復制節(jié)點，則簇頭將分別用BID（CHn）和Bl（CHn）存儲簇內(nèi)所有節(jié)點的ID，li信息。

1.2.2 簇間全網(wǎng)檢測階段

為了更好地描述BFCP協(xié)議全網(wǎng)檢測階段，本文畫出了幾個簇之間進行信息交流情況，圖中黑色節(jié)點為簇頭節(jié)點，白色節(jié)點為普通節(jié)點，如圖1所示。

當新的一輪周期到來后，BFCP協(xié)議將再次進入簇內(nèi)局部檢測階段和簇間全網(wǎng)檢測階段，以判定網(wǎng)絡中復制節(jié)點的存在。

2 仿真實驗

為了評價BFCP協(xié)議的性能，本文選擇在C++的環(huán)境下進行仿真實驗，實驗選取一個80 m×80 m的正方形區(qū)域，假設在該區(qū)域部署了N個傳感器節(jié)點，每個傳感器節(jié)點的初始能量為2J，傳感器連接了天線，使得節(jié)點通信半徑為8 m，設置一輪周期檢測的時間為40 s，將BFCP協(xié)議進行仿真實驗10次并取平均值。

為了驗證協(xié)議的有效性，本仿真實驗將BFCP協(xié)議同集中式檢測協(xié)議BS、周輝等［1］提出的CBDM協(xié)議、路徑選擇多播協(xié)議LSM進行對比，得到如下結(jié)果。

2.1 檢測率

BS，CBDM，LSM，BFCP協(xié)議檢出率對比如圖2所示。由圖2可知，BS和CBDM協(xié)議檢測率最高，達到了100%。這是因為每一輪周期，BS和CBDM協(xié)議都采用基站進行復制節(jié)點的檢測、分析和廣播，所以檢測率很高。但由于每一次都采用基站進行分析和判定，所以存在基站和基站附近節(jié)點通信開銷過大的問題。本文提出的BFCP協(xié)議檢測率雖然沒有BS，CBDM高，但也在95%以上。這是因為BFCP協(xié)議利用簇頭節(jié)點進行信息的收集、判定和廣播，檢測率很高，但由于簇頭采用布隆過濾器的方式進行信息的收集，而布隆過濾器在存儲信息時存在假陽性［5］，所以BFCP協(xié)議會存在一些漏檢率。與BS，CBDM，BFCP相比，LSM協(xié)議的檢測率最低，這是因為LSM協(xié)議在轉(zhuǎn)發(fā)的兩條路徑上不一定存在相交的節(jié)點，如果不存在相交的節(jié)點，也就無法檢測出復制節(jié)點，所以其漏檢概率較大。

2.2 網(wǎng)絡生命周期

BS，CBDM，BFCP協(xié)議網(wǎng)絡生命周期對比如圖3所示。由圖3可知，在BS，CBDM，LSM三者中，BS協(xié)議的網(wǎng)絡生命周期最短。隨著網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)的增加，BS協(xié)議的網(wǎng)絡生命周期呈指數(shù)下降，這是因為BS協(xié)議不但采用基站進行全網(wǎng)信息的搜集，而且采用基站進行復制節(jié)點的檢測、分析和判定。由于判斷、分析和廣播等都是采用基站，基站和基站附近的節(jié)點開銷過大，影響了網(wǎng)絡的生命周期。CBDM的網(wǎng)絡生命周期高于BS協(xié)議、低于BFCP協(xié)議，這是因為CBDM協(xié)議采用簇頭進行簇內(nèi)信息的收集，減少了基站的通信開銷，但由于CBDM協(xié)議中還是采用基站來進行復制節(jié)點的分析和廣播，所以基站和基站附近通信開銷相對較大。BFCP協(xié)議的網(wǎng)絡生命周期最長，原因是：（1）每一輪周期檢測，簇頭節(jié)點不再單純地利用自身的存儲空間來存儲節(jié)點信息，而是通過攜帶存儲空間利用率較高的布隆過濾器來儲存信息，減輕了簇頭節(jié)點的存儲開銷；（2）相比于BS，CBDM，協(xié)議通過選擇能量較高的簇頭節(jié)點進行復制節(jié)點的判定、分析和廣播，減輕了基站、基站附近的網(wǎng)絡開銷。

3 結(jié)語

針對CBDM協(xié)議存在的問題，本文提出了BFCP協(xié)議。與CBDM協(xié)議相比，BFCP協(xié)議的優(yōu)點為：每一輪檢測周期，簇頭節(jié)點通過攜帶存儲空間利用率較高的布隆過濾器來儲存信息，減輕了簇頭節(jié)點的存儲開銷；協(xié)議通過選擇能量較高的簇頭節(jié)點進行復制節(jié)點的判定、分析和廣播，減輕了基站、基站附近的網(wǎng)絡開銷。通過仿真實驗表明，BFCP協(xié)議在保證一定檢測率的情況下，提高網(wǎng)絡的生命周期。

參考文獻

［1］周暉，朱立慶，楊振，等.基于分簇的節(jié)點復制攻擊入侵檢測方法［J］.傳感器與微系統(tǒng)，2014（5）：129-132.

［2］張蕾.無線傳感網(wǎng)絡技術(shù)與應用［M］.北京：機械工業(yè)出版，2020.

［3］MING Z，VISHAL K，SHIGANG C，et al.Memory efficient protocols for detecting node replication attacks in wireless sensor networks：Proceedings of the 17th IEEE international conference on network protocols［C］.Plainsboro：Institute of Electrical and Electronic Engineers，2009.

［4］王海濤.數(shù)據(jù)融合技術(shù)及其在WSN中的應用研究［J］.數(shù)據(jù)通信，2022（2）：57-60.

［5］楊斐.學習型布隆過濾器優(yōu)化方法研究與實現(xiàn)［D］.合肥：中國科學技術(shù)大學，2021.

（編輯 姚 鑫）