專(zhuān)利名稱(chēng)：基于信任評(píng)估的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于信任評(píng)估的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方法，屬于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)安全領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為無(wú)線通信的一個(gè)重要分支，是物聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)，現(xiàn)已取得了較為卓越的成效，并廣泛應(yīng)用于軍事、交通、農(nóng)業(yè)和醫(yī)療中。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)通常由大量的傳感節(jié)點(diǎn)組成，這些節(jié)點(diǎn)分別負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)感應(yīng)、收集或者將收到的信息進(jìn)行中繼處理。由于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)期暴露在自然環(huán)境中，而且由于開(kāi)放頻譜本身固有的易受攻擊等特性，使得無(wú)線傳輸?shù)目煽啃宰兊卯惓４嗳?。在軍事?yīng)用上，感應(yīng)節(jié)點(diǎn)經(jīng)常長(zhǎng)時(shí)間分布在戰(zhàn)爭(zhēng)區(qū)域，這毫無(wú)疑問(wèn)將加大了感應(yīng)節(jié)點(diǎn)被俘獲或者節(jié)點(diǎn)遭受攻擊從而轉(zhuǎn)變成惡意節(jié)點(diǎn)的可能 性。與此同時(shí)，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)與有線網(wǎng)絡(luò)最大的區(qū)別在于其資源有限，包括能量、內(nèi)存、計(jì)算能力等，所以傳統(tǒng)有線網(wǎng)絡(luò)的安全技術(shù)(如密鑰管理、基于主機(jī)的入侵檢測(cè)等)不能直接移植到無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中。因此，提出一種節(jié)能、高效的異常檢測(cè)模型，及時(shí)發(fā)現(xiàn)存在于網(wǎng)絡(luò)中的異常節(jié)點(diǎn)是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全必不可少的一部分。作為一種對(duì)目標(biāo)的提前評(píng)價(jià)機(jī)制，信任評(píng)估已在金融、航海等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)對(duì)節(jié)點(diǎn)的行為特征進(jìn)行觀察，將觀察結(jié)果發(fā)送給評(píng)估節(jié)點(diǎn)，然后融合其鄰居節(jié)點(diǎn)的推薦值，最后根據(jù)相應(yīng)的評(píng)估模型從而發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中存在的異常節(jié)點(diǎn)。這不但提高了路由的可靠性，保證其路徑中不包含任意惡意、自私或錯(cuò)誤節(jié)點(diǎn)，而且解決了基于節(jié)點(diǎn)質(zhì)量和其服務(wù)質(zhì)量的相應(yīng)接入控制問(wèn)題。因此，信任機(jī)制是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間安全通信的必要條件，傳統(tǒng)的安全機(jī)制不能很好的解決這個(gè)問(wèn)題?，F(xiàn)有的信任模型分為以下幾類(lèi)I)基于Bayesian網(wǎng)絡(luò)的信任模型該模型利用Bayesian網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)用戶(hù)節(jié)點(diǎn)的不同需求和偏好靈活的給出目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的信任值。該模型的不足之處在于對(duì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的分布有要求，即假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)服從正態(tài)分布等。而且在設(shè)計(jì)時(shí)沒(méi)有考慮到惡意節(jié)點(diǎn)，缺少相應(yīng)的懲罰機(jī)制，另外在進(jìn)行大規(guī)模的交易時(shí)，計(jì)算節(jié)點(diǎn)信任值的開(kāi)銷(xiāo)很大。2)基于統(tǒng)計(jì)分析的信任模型該模型利用現(xiàn)存的惡意節(jié)點(diǎn)的異常行為特征數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)收集的節(jié)點(diǎn)特征值進(jìn)行一一匹配，如果吻合度達(dá)到一定程度，就將其判斷為對(duì)應(yīng)的攻擊類(lèi)型。該模型的不足之處在于不能很好的檢測(cè)新型的攻擊類(lèi)型，只能對(duì)已有的攻擊類(lèi)型進(jìn)行檢測(cè)，且誤判率較高。3)基于推薦的信任模型該模型引入了交易的成功數(shù)、交易次數(shù)、推薦信息等參數(shù)，對(duì)于惡意節(jié)點(diǎn)也提出了相應(yīng)的懲罰機(jī)制。通過(guò)對(duì)節(jié)點(diǎn)的直接行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)，發(fā)現(xiàn)其行為的異常，并結(jié)合鄰居節(jié)點(diǎn)與其交往的歷史數(shù)據(jù)給出間接推薦值，最終整合直接信任值和間接信任值給出節(jié)點(diǎn)最后的綜合評(píng)估，然后通過(guò)門(mén)限值的設(shè)定將節(jié)點(diǎn)劃定為某種狀態(tài)，如圖I所示。該模型的缺點(diǎn)在于對(duì)于推薦信息采取的是完全信任態(tài)度，并未考慮推薦節(jié)點(diǎn)的可靠度問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種基于信任評(píng)估的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方法，該基于信任評(píng)估的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方法易于實(shí)施，校準(zhǔn)精度高。發(fā)明的技術(shù)解決方案如下一種基于信任評(píng)估的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方法，包括監(jiān)測(cè)步驟、模糊化步驟、DS融合步驟、推薦信息處理步驟、判斷步驟；所述的監(jiān)測(cè)步驟為收集無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的以下五種行為特征數(shù)據(jù)( I)節(jié)點(diǎn)能量的消耗率ECR，評(píng)估節(jié)點(diǎn)i對(duì)被評(píng)估節(jié)點(diǎn)j的能量消耗速率的監(jiān)測(cè)值 為/·; 'R (/) = WG)，其中Δ E (t) =E」(t- Δ t) -E」⑴表示在t- Δ t到t時(shí)間內(nèi)節(jié)點(diǎn)j的 .Kl V ’ M
剩余能量變化(消耗)，ΛΕ表示t-At到t時(shí)間內(nèi)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的平均能量消耗；取樣間隔△ t根據(jù)實(shí)際評(píng)估性能要求決定。為了在過(guò)于頻繁收集狀態(tài)數(shù)據(jù)帶來(lái)的能量額外消耗和過(guò)長(zhǎng)時(shí)間間隔數(shù)據(jù)取樣帶來(lái)的安全等級(jí)下降之間折衷，一般取值為f60s。(2)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)包接收率PRR:網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)采取ACK機(jī)制對(duì)數(shù)據(jù)包的流向進(jìn)行監(jiān)測(cè)，若節(jié)點(diǎn)j從節(jié)點(diǎn)i處正確接收一個(gè)數(shù)據(jù)包，則節(jié)點(diǎn)j向節(jié)點(diǎn)i發(fā)送一個(gè)ACK數(shù)據(jù)包。因此，通過(guò)統(tǒng)計(jì)ACK數(shù)據(jù)包的數(shù)量可以得到節(jié)點(diǎn)j正確接收包數(shù)量，用以判斷節(jié)點(diǎn)j處是否存在丟包現(xiàn)象，計(jì)算公式如下
/、 RU)/WvVi (/) = Y^y其中Rj (t)表示在t-At到t時(shí)間段內(nèi)，節(jié)點(diǎn)j從節(jié)點(diǎn)i正確接收包的數(shù)量，也等于節(jié)點(diǎn)i從節(jié)點(diǎn)j處收到的ACK包數(shù)量各(t)表示節(jié)點(diǎn)i在t- △ t到t時(shí)間段內(nèi)發(fā)送給節(jié)點(diǎn)j的數(shù)據(jù)包總和。(3 )數(shù)據(jù)包發(fā)送率PSR 計(jì)算公式為PIij( =J ■ PSRi J表示評(píng)估節(jié)點(diǎn)i對(duì)被評(píng)估節(jié)點(diǎn)j的
數(shù)據(jù)包發(fā)送率變化的監(jiān)測(cè)值，其中Sjt)表示t-At到t時(shí)間段節(jié)點(diǎn)j的發(fā)包數(shù)；(4)節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)發(fā)率PFR:
V (/)計(jì)算公式為/Wi..,,(/)=,
f V)其中SyiU)表示在時(shí)間段t-At到t內(nèi)節(jié)點(diǎn)j從節(jié)點(diǎn)i處獲得數(shù)據(jù)包后按照路由表發(fā)送給下一跳k的數(shù)據(jù)包數(shù)量，Si_>lu(t)表示在時(shí)間段t-At到t內(nèi)節(jié)點(diǎn)i需要節(jié)點(diǎn)j轉(zhuǎn)發(fā)給節(jié)點(diǎn)k的數(shù)據(jù)包數(shù)量；(5)數(shù)據(jù)相關(guān)性
,、TS:(/')—計(jì)算公式為··)(. (/)=.,、'OCi j (t)表不評(píng)估節(jié)點(diǎn)i對(duì)被評(píng)估節(jié)點(diǎn)
j的數(shù)據(jù)相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)值，這里的數(shù)據(jù)包差別程度是指數(shù)據(jù)包中可用的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的差別，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的差別即不同屬性監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量差異，數(shù)據(jù)量差異是指當(dāng)前節(jié)點(diǎn)i接收到的節(jié)點(diǎn)j的數(shù)據(jù)Xj與節(jié)點(diǎn)i接收到的任一其他節(jié)點(diǎn)k的數(shù)據(jù)xk (假定xk的數(shù)據(jù)為正常)比較，再除以xk，再衡量比值(比值為(xj-xk)/xk)是否在(_ξ，+ ξ)范圍內(nèi)；，若數(shù)據(jù)包差別程度在(_ξ，+ ξ)范圍內(nèi)，其中ξ為59TlO%之間的任意一個(gè)值，則將TSu(t)的值加I，否則將NTSy⑴的值加I。式中t也表示在時(shí)間段t-At到t內(nèi)，其中TSiJt)和NTS初值分別取為I和O。(每個(gè)時(shí)段開(kāi)始，將二者初值按照如前設(shè)置，以后每比較一次，根據(jù)結(jié)果調(diào)整加I)在模糊化步驟中，將信任狀態(tài)分為三個(gè)階級(jí)信任、不信任和不確定，用模糊子集T1, T2, T3表示；!\，T2, T3對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)為μ (T1)=O. 95*sigmf(9x_2. 25，[I 4])+0. 03 ；μ (T2) =1-(0. 95*sigmf (9x-2. 25, [I 3])+0. 01)； μ (T3)=I-μ (T1)-U (T2)，[A Γ])=~Λ—T ；
He1' 1X為五種行為特征數(shù)據(jù)中的任一個(gè)。DS融合步驟中，先對(duì)收集的5組特征數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化之后得到5組隸屬函數(shù)值^Ti，分別將5組隸屬函數(shù)值Mo；賦值給與隸屬度函數(shù)值對(duì)應(yīng)的基本可信度分配函數(shù)隊(duì)^)，即 m” (忑)=/^(1 </2<5,1</<3)；合成公式如下
( Φ ) = O< M(Ti)= [ Υ\ηιη Γ ) + ]^· {Τ )^Τ,φΦ'
(^T=Ti 1<η<5其中是=Σ⑷’/⑷=* Σ樣h
"1如55 !< <5推薦信息處理步驟為采用下式計(jì)算推薦信任值ITVi, j KVij(Ti) = Iw^DTVki(Ti)'其中DTVt j (Ti)表示節(jié)點(diǎn)k對(duì)節(jié)點(diǎn)j的直接信任評(píng)估值，其值為最終隸屬值合成后對(duì)應(yīng)的Hi(Ti)，Ti表示不同的信任狀態(tài)，i的取值為1，2，3 ;
— I其中的、1+f 其中i幸k，(因?yàn)楫?dāng)i=k時(shí)，兩節(jié)點(diǎn)為同一個(gè)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)間
^ r!
i=l uRjM
數(shù)據(jù)距離為0，權(quán)重為I);式中的J為距離，且有￡(孓)]2 ,Xi表示上面提
a RkMV =1
取的5個(gè)特征值的任一個(gè)，E(Xi)表示該特征數(shù)據(jù)的期望值，是根據(jù)所有推薦信息中該特征數(shù)據(jù)的平均值。判斷步驟為先計(jì)算最終被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的信任值TVu (Ti)，計(jì)算公式為
W1+W2=II Wi」⑴=WiDrvi: (:r:)+wjrv,從、其中^和《2表示直接信任值和間接信任值的權(quán)重其取值可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，例如W1取O. 6，則W2取O. 4；最后，將得到的信任值TVu(Ti)傳入到判斷機(jī)制中進(jìn)行判斷，其判斷準(zhǔn)則如下式所示I Beli j(T1)K a
[Plu (T2)-Bell j (T2) <β其中Beli j(0是信度函數(shù)，Pli」(·)是似然函數(shù)，Bd丨'丨(7:) = Σ (7O，表示對(duì)
，j，jJJcr
某種信任狀態(tài)的支持程度，噸)=Σ., rvU (I) ’表示對(duì)某種信任狀態(tài)的不反對(duì)程度，其 中α，β為狀態(tài)判斷參數(shù)，α，β可以根據(jù)安全等級(jí)需求進(jìn)行取值，其取值越大，判斷條件越寬松，其安全等級(jí)越高，但隨之也會(huì)產(chǎn)生較高的誤判率，因此實(shí)際應(yīng)用中必須對(duì)兩者進(jìn)行權(quán)衡。如在實(shí)例中，α，β分別取值為O. 5，O. 3如果滿(mǎn)足上述規(guī)則就將被評(píng)估節(jié)點(diǎn)判斷為惡意節(jié)點(diǎn)，并將其列入黑名單，通知其鄰居節(jié)點(diǎn)避免與被評(píng)估節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信。本發(fā)明的技術(shù)構(gòu)思本發(fā)明的基于信任評(píng)估的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方法的原理如圖I所示，采用信任評(píng)估機(jī)制找出網(wǎng)絡(luò)中存在的惡意節(jié)點(diǎn)。所謂信任評(píng)估機(jī)制是指應(yīng)用人類(lèi)社會(huì)中人與人之間信任關(guān)系確立的思想對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行評(píng)估，通過(guò)對(duì)被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)，從而探測(cè)出網(wǎng)絡(luò)中存在的異常節(jié)點(diǎn)，將其廣播給鄰居節(jié)點(diǎn)，防止惡意節(jié)點(diǎn)破壞整網(wǎng)的正常運(yùn)行。其主要步驟為收集節(jié)點(diǎn)行為特征，通過(guò)模糊理論和DS證據(jù)理論計(jì)算其信任值，利用判斷機(jī)制確定節(jié)點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)惡意節(jié)點(diǎn)，確保網(wǎng)絡(luò)收集數(shù)據(jù)的有效性。評(píng)估節(jié)點(diǎn)對(duì)其通信范圍內(nèi)的所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行行為特征監(jiān)測(cè)，包括能量消耗率(記為ECR)、數(shù)據(jù)包接收率(記為PRR)、數(shù)據(jù)包發(fā)送率(記為PSR)、數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)率(記為PFR)和數(shù)據(jù)相關(guān)性(記為DO0ECR特征是由被評(píng)估節(jié)點(diǎn)周期的發(fā)出自身剩余能量而得到的，整網(wǎng)內(nèi)所有的節(jié)點(diǎn)都周期性的將自身所剩能量告知周?chē)泥従庸?jié)點(diǎn)。當(dāng)評(píng)估節(jié)點(diǎn)收到自身通信范圍內(nèi)的被評(píng)估節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的ECR消息時(shí)，便將其與上個(gè)周期的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比計(jì)算，從而得到了被評(píng)估節(jié)點(diǎn)在時(shí)間周期內(nèi)能量的消耗率。全網(wǎng)的能量剩余消息廣播時(shí)間間隔相同，都由預(yù)先設(shè)置值確定。當(dāng)節(jié)點(diǎn)正常運(yùn)行時(shí)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量消耗率不會(huì)出現(xiàn)巨大的波動(dòng)。PRR特征是利用ACK機(jī)制得到的。當(dāng)節(jié)點(diǎn)收到數(shù)據(jù)包后便會(huì)向其上游(即將數(shù)據(jù)包發(fā)送給它的節(jié)點(diǎn))回送一個(gè)ACK數(shù)據(jù)包，從而通知上游數(shù)據(jù)包已經(jīng)送達(dá)。利用ACK機(jī)制，評(píng)估節(jié)點(diǎn)通過(guò)收集被評(píng)估節(jié)點(diǎn)發(fā)送過(guò)來(lái)的ACK數(shù)據(jù)包便可得到被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)包接收率。當(dāng)節(jié)點(diǎn)運(yùn)行正常時(shí)，被評(píng)估節(jié)點(diǎn)應(yīng)該能夠準(zhǔn)確無(wú)誤的接收評(píng)估節(jié)點(diǎn)發(fā)送給它的數(shù)據(jù)包而不會(huì)造成丟包現(xiàn)象。PSR特征是利用消息廣播的特性而收集到的。因?yàn)槊總€(gè)被評(píng)估節(jié)點(diǎn)都在評(píng)估節(jié)點(diǎn)的通信范圍內(nèi)，所以任何被評(píng)估節(jié)點(diǎn)發(fā)送的消息評(píng)估節(jié)點(diǎn)都可以收到，通過(guò)數(shù)據(jù)包中的ID便可知道是哪個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)包，從而統(tǒng)計(jì)被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的發(fā)包率。PFR特征是通過(guò)對(duì)比路由表和實(shí)際傳輸路徑而得到的。每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)都保存著一張路由表，從而知道自己的下一跳是哪個(gè)節(jié)點(diǎn)，于是將收到的數(shù)據(jù)包進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。通過(guò)統(tǒng)計(jì)按照存儲(chǔ)路由表轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包的個(gè)數(shù)得到PFR特征。DC特征是根據(jù)感應(yīng)數(shù)據(jù)包在空間上具有相關(guān)性得到的。也就是說(shuō)相鄰節(jié)點(diǎn)根據(jù)不同應(yīng)用所感應(yīng)到的數(shù)據(jù)包具有一定的相似性，通過(guò)對(duì)比鄰居節(jié)點(diǎn)間感應(yīng)到的數(shù)據(jù)的相似度從而收集到DC特征。通過(guò)模糊理論和DS證據(jù)理論計(jì)算其信任值具體為在收集到被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的行為特征值后，將這些特征值傳入到信任模型中，最終得到被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的信任值。其中信任模型由兩大理論組成模糊理論和DS證據(jù)理論。首先利用模糊理論將每個(gè)特征值進(jìn)行模糊化，得到各特征值對(duì)三種運(yùn)行狀態(tài)(信任狀態(tài)、不信任狀態(tài)、不確定狀態(tài))的隸屬度。然后利用DS證據(jù)理論對(duì)模糊化處理后得到的5組向量進(jìn)行融合得到其直接信任值。與此同時(shí)，通過(guò)收集鄰居節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的推薦信任值，并根據(jù)不同可靠度進(jìn)行加權(quán)融合得到被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的間接信任值。最后根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值對(duì)直接信任值和間接信任值進(jìn)行組合，得到被評(píng)估節(jié)點(diǎn)最終對(duì)各個(gè)運(yùn)行狀態(tài)的隸屬度。利用判斷機(jī)制確定節(jié)點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)具體為得到被評(píng)估節(jié)點(diǎn)對(duì)各個(gè)運(yùn)行狀態(tài)的隸屬度后，將其傳送至判斷單元，根據(jù)具體的應(yīng)用環(huán)境和要求對(duì)判斷機(jī)制中的參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，從而提高判斷的精確度，降低誤判率。對(duì)于符合惡意節(jié)點(diǎn)判斷標(biāo)準(zhǔn)的將其進(jìn)行標(biāo)記并將其ID告知全網(wǎng)，確保網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行。有益效果本發(fā)明的基于信任評(píng)估的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方法，應(yīng)用人類(lèi)社會(huì)中人與人之間信任關(guān)系確立的思想對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的信任評(píng)估進(jìn)行建模，提出了節(jié)點(diǎn)信任值計(jì)算方法。方法能真實(shí)有效的反映被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)，使得網(wǎng)絡(luò)的通信安全得到最大的保證。該方法首先對(duì)被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的行為特征進(jìn)行監(jiān)測(cè)，然后將監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)通過(guò)模糊函數(shù)進(jìn)行模糊化處理，得到各特征值對(duì)每個(gè)運(yùn)行狀態(tài)的隸屬程度，接著利用證據(jù)理論對(duì)模糊后的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合得到被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的直接信任值。與此同時(shí)，被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)利用同樣的方法對(duì)被評(píng)估節(jié)點(diǎn)進(jìn)行直接評(píng)估，然后將評(píng)估后的結(jié)果發(fā)送給評(píng)估節(jié)點(diǎn)，評(píng)估節(jié)點(diǎn)收集完被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的推薦信息后根據(jù)鄰居節(jié)點(diǎn)的推薦信息的可靠度進(jìn)行融合得到被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的間接信任值。最后，根據(jù)應(yīng)用環(huán)境和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)值進(jìn)行最后的信任融合， 得到被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的最終信任值，并利用預(yù)設(shè)的判斷機(jī)制進(jìn)行判斷，從而找出網(wǎng)絡(luò)中存在的惡意節(jié)點(diǎn)，確保全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)感應(yīng)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。


圖I是本發(fā)明的基于信任評(píng)估的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方法的原理示意圖；圖2是應(yīng)用場(chǎng)景圖；圖3是隸屬函數(shù)示意圖；圖4是檢測(cè)率性能分析圖。
具體實(shí)施例方式以下將結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明實(shí)施例I :
如圖2所示，圖中節(jié)點(diǎn)i對(duì)節(jié)點(diǎn)j進(jìn)行信任評(píng)估，虛線圓圈代表節(jié)點(diǎn)的傳輸范圍。節(jié)點(diǎn)j必須位于節(jié)點(diǎn)i的通信范圍內(nèi)。且節(jié)點(diǎn)i只接收來(lái)自推薦節(jié)點(diǎn)R1、R2、R3的關(guān)于節(jié)點(diǎn)j的推薦信息，也即節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j的共同的鄰居節(jié)點(diǎn)。這是由于評(píng)估節(jié)點(diǎn)收到的被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的推薦信息所經(jīng)過(guò)的跳數(shù)越多，其真實(shí)性越低。為了防止諸如壞嘴攻擊類(lèi)型的內(nèi)部攻擊，本發(fā)明中的信任模型只接收總跳數(shù)為兩跳的推薦信息(一跳范圍內(nèi)的推薦信息實(shí)質(zhì)就是直接監(jiān)測(cè)信息)。本發(fā)明的信任模型由5個(gè)階段組成。包括監(jiān)測(cè)階段、模糊階段、DS融合階段、推薦信息處理階段、判斷階段。I)監(jiān)測(cè)階段 對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信任評(píng)估，首要任務(wù)就是收集其行為特征數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行量化。因?yàn)楣纛?lèi)型的復(fù)雜多變，不同的攻擊對(duì)節(jié)點(diǎn)的行為影響表現(xiàn)各異，所以只從一個(gè)方面對(duì)節(jié)點(diǎn)的行為特征進(jìn)行考量粒度較粗，不能準(zhǔn)確地判斷出惡意節(jié)點(diǎn)。本發(fā)明中的信任模型從5個(gè)方面對(duì)節(jié)點(diǎn)的行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)。一是節(jié)點(diǎn)能量的消耗率。節(jié)點(diǎn)的能量是有限的，節(jié)點(diǎn)的任何行為都將消耗節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)能量，所以通過(guò)對(duì)節(jié)點(diǎn)當(dāng)前的能量消耗速率可以有效反應(yīng)出節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前信任狀態(tài)。其計(jì)算公式如下
權(quán)利要求
1.一種基于信任評(píng)估的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方法，其特征在于，包括監(jiān)測(cè)步驟、模糊化步驟、DS融合步驟、推薦信息處理步驟、判斷步驟； 所述的監(jiān)測(cè)步驟為收集無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的以下五種行為特征數(shù)據(jù) (1)節(jié)點(diǎn)能量的消耗率ECR，評(píng)估節(jié)點(diǎn)i對(duì)被評(píng)估節(jié)點(diǎn)j的能量消耗速率的監(jiān)測(cè)值為 叫,其中
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于信任評(píng)估的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方法，其特征在于，在模糊化步驟中，將信任狀態(tài)分為三個(gè)階級(jí)信任、不信任和不確定，用模糊子集T1, T2, T3表示J1, T2, T3對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)為U (T1)=O. 95*sigmf(9x-2. 25，[14] )+0. 03 ； U (T2) =1-(0. 95*sigmf (9x-2. 25, [13] )+0. 01)；U (T3)=I-U (T1)-U (T2);其中
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于信任評(píng)估的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方法，其特征在于，DS融合步驟中，先對(duì)收集的5組特征數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化之后得到5組隸屬函數(shù)值Mu5，分別將5組隸屬函數(shù)值武值給與隸屬度函數(shù)值對(duì)應(yīng)的基本可信度分配函數(shù)Hin(Ti)，即
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于信任評(píng)估的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方法，其特征在于，推薦信息處理步驟為采用下式計(jì)算推薦信任值ITVu :
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于信任評(píng)估的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方法，其特征在于，判斷步驟為先計(jì)算最終被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的信任值TVy(Ti)，計(jì)算公式為
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于信任評(píng)估的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方法，包括監(jiān)測(cè)步驟、模糊化步驟、DS融合步驟、推薦信息處理步驟、判斷步驟；其主要過(guò)程是收集節(jié)點(diǎn)行為特征，通過(guò)模糊理論和DS證據(jù)理論計(jì)算其信任值，利用判斷機(jī)制確定節(jié)點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)惡意節(jié)點(diǎn)，確保網(wǎng)絡(luò)收集數(shù)據(jù)的有效性。本發(fā)明通過(guò)對(duì)被評(píng)估節(jié)點(diǎn)的行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)，從而探測(cè)出網(wǎng)絡(luò)中存在的異常節(jié)點(diǎn)，將其廣播給鄰居節(jié)點(diǎn)，防止惡意節(jié)點(diǎn)破壞整網(wǎng)的正常運(yùn)行。
文檔編號(hào)H04W12/12GK102802158SQ20121027886
公開(kāi)日2012年11月28日 申請(qǐng)日期2012年8月7日 優(yōu)先權(quán)日2012年8月7日
發(fā)明者伍仁勇, 鄧學(xué), 肖長(zhǎng)清, 李仁發(fā) 申請(qǐng)人:湖南大學(xué)