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車聯(lián)網(wǎng)中基于分簇信任評(píng)估的惡意節(jié)點(diǎn)檢測方法

文檔序號(hào):7803494閱讀:710來源:國知局
車聯(lián)網(wǎng)中基于分簇信任評(píng)估的惡意節(jié)點(diǎn)檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及車聯(lián)網(wǎng)絡(luò)通信安全領(lǐng)域,特別是一種車聯(lián)網(wǎng)中基于分簇信任評(píng)估的惡意節(jié)點(diǎn)檢測方法,具體包括以下步驟:分簇,選簇頭;簇頭節(jié)點(diǎn)信任評(píng)價(jià);簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)信任評(píng)價(jià);簇群信任評(píng)價(jià);節(jié)點(diǎn)信任更新五個(gè)步驟。本發(fā)明將網(wǎng)絡(luò)分為若干個(gè)簇,簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信,不同簇間由簇頭進(jìn)行通信,這種方法能夠適應(yīng)大型VANET網(wǎng)絡(luò),且可擴(kuò)展性好,減少了不同簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)間通信開銷。且在推薦信任計(jì)算方面簡化了推薦鏈,直接用丟包率進(jìn)行計(jì)算。
【專利說明】車聯(lián)網(wǎng)中基于分簇信任評(píng)估的惡意節(jié)點(diǎn)檢測方法【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及車聯(lián)網(wǎng)絡(luò)通信安全領(lǐng)域,特別是一種車聯(lián)網(wǎng)中基于分簇信任評(píng)估的惡意節(jié)點(diǎn)檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]車聯(lián)網(wǎng)即為車載自組織網(wǎng)絡(luò),是一種快速移動(dòng)的寬帶多跳無線網(wǎng)絡(luò),用于實(shí)現(xiàn)移動(dòng)過程中車輛之間以及車輛與路邊基礎(chǔ)設(shè)施之間通信,使得在一定范圍內(nèi)的車輛可以相互交換彼此的狀況信息和道路交通信息,不僅可以提高交通效率,還可以保證駕駛員的行車安全。但車聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)開放、拓?fù)渥兓煲约案叨茸灾蔚忍攸c(diǎn)又使其比一般的移動(dòng)自組網(wǎng)面臨著更嚴(yán)峻的安全挑戰(zhàn),如惡意車輛散布虛假道路信息,自私車輛拒絕與其他車輛合作等問題。
[0003]傳統(tǒng)的Ad-hoc網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)可以分為平面結(jié)構(gòu)和分級(jí)結(jié)構(gòu)。在平面結(jié)構(gòu)中,節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)地位相對(duì)平等,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜唵谓亚揖S護(hù)方便,但是在節(jié)點(diǎn)數(shù)目很大時(shí),會(huì)造成較大開銷,使處理能力變?nèi)跎踔猎斐陕窂街袛?,因此平面結(jié)構(gòu)主要適用于小型網(wǎng)絡(luò)。針對(duì)這些缺點(diǎn)人們提出了適應(yīng)于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的分級(jí)結(jié)構(gòu),將網(wǎng)絡(luò)分為若干個(gè)簇,不同簇成員節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)通信通過每個(gè)簇內(nèi)簇頭節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn),這種方法可擴(kuò)展性好,減少了不同簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)間通信開銷,有利于節(jié)點(diǎn)間的移動(dòng)性管理。
[0004]傳統(tǒng)的安全機(jī)制,如認(rèn)證協(xié)議、數(shù)字簽名、密鑰管理等對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的外部攻擊有一定的防范作用,但面對(duì)網(wǎng)絡(luò)中惡意節(jié)點(diǎn)的內(nèi)部攻擊,如惡意丟包、篡改數(shù)據(jù)、提供虛假信息等,現(xiàn)有的安全機(jī)制很難有效地抵制,因此需要采用新的方案來檢測網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的惡意節(jié)點(diǎn),從而保證車聯(lián)網(wǎng)安全。
[0005]目前提出的惡意節(jié)點(diǎn)檢測方法大多是在無線傳感網(wǎng)的背景中,如基于多元分類的檢測算法[劉華博,崔建明,戴鴻君.基于多元分類的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)惡意節(jié)點(diǎn)檢測算法[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào).2011 (05)],基于信譽(yù)的檢測方法[林佩.移動(dòng)AdHoc網(wǎng)絡(luò)中基于信譽(yù)機(jī)制的惡意節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法研究[D].哈爾濱工業(yè)大學(xué)2010],基于節(jié)點(diǎn)行為的檢測方法等[胡玲龍.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于節(jié)點(diǎn)行為分類的惡意節(jié)點(diǎn)檢測[D].中國計(jì)量學(xué)院2013],而在車聯(lián)網(wǎng)(VANET)中,大多數(shù)檢測方法也是將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)看成同一級(jí)別,在大型網(wǎng)絡(luò)中,會(huì)造成較大開銷。
[0006]George等人提出了一種基于半環(huán)代數(shù)理論的信任模型。在該模型中,信任的計(jì)算推理類似于在帶權(quán)重的有向圖G(V,E)上尋找最短路徑問題。圖中點(diǎn)表示網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn),有向邊表示信任關(guān)系,利用半環(huán)代數(shù)理論計(jì)算兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間的信任值,并進(jìn)行信任評(píng)估。節(jié)點(diǎn)i對(duì)節(jié)點(diǎn)j的帶權(quán)值邊表示了節(jié)點(diǎn)i對(duì)節(jié)點(diǎn)j的觀點(diǎn)。權(quán)重函數(shù)定義為I (i,j):VXV — S,S是一個(gè)觀念空間,由信任估算值trust和信心值confidence兩個(gè)分量組成,信心值是兩個(gè)節(jié)點(diǎn)經(jīng)過多次交互后確立的信任估算的可靠性,代表了信任的質(zhì)量。該模型方法中要根據(jù)中間節(jié)點(diǎn)的信任度計(jì)算源節(jié)點(diǎn)賦予目的節(jié)點(diǎn)的信任度,當(dāng)中間節(jié)點(diǎn)有多個(gè)時(shí),整個(gè)推薦鏈比較長,計(jì)算較復(fù)雜。此方法中,所有車輛節(jié)點(diǎn)都處于同一級(jí)別,缺乏統(tǒng)一的管理,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大,車輛節(jié)點(diǎn)數(shù)較多時(shí),控制和路由開銷大且可擴(kuò)展性差,而且沒有考慮到信任隨時(shí)間變化的關(guān)系,所以無法檢測原先是正常節(jié)點(diǎn)后變?yōu)閻阂夤?jié)點(diǎn)這一情形。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明的目的是提供一種適用于大型車聯(lián)網(wǎng)中惡意節(jié)點(diǎn)檢測方法,與傳統(tǒng)的基于信任模型的方法相比,本發(fā)明將成簇思想與信任模型結(jié)合在一起,提出了車聯(lián)網(wǎng)中基于分簇信任評(píng)估的惡意節(jié)點(diǎn)檢測方法。如圖1所示,本發(fā)明將網(wǎng)絡(luò)分為若干個(gè)簇,簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信,不同簇間由簇頭進(jìn)行通信,這種方法可擴(kuò)展性好,減少了不同簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)間通信開銷,由通信結(jié)果根據(jù)信任模型算出信任值,當(dāng)節(jié)點(diǎn)信任值低于預(yù)先規(guī)定的閾值時(shí),則認(rèn)為是惡意節(jié)點(diǎn),并從網(wǎng)絡(luò)中移除。
[0008]為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的,本發(fā)明提出一種車聯(lián)網(wǎng)中基于分簇信任評(píng)估的惡意節(jié)點(diǎn)檢測方法,包含以下步驟:
[0009](I)分簇,選簇頭:初始化網(wǎng)絡(luò),將網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點(diǎn)中移動(dòng)性較小的節(jié)點(diǎn)組成一個(gè)簇,將相對(duì)于鄰居移動(dòng)性變化最小的節(jié)點(diǎn)選為簇頭;
[0010](2)簇頭節(jié)點(diǎn)信任評(píng)價(jià):簇頭節(jié)點(diǎn)由基站管理,其綜合信任值根據(jù)基站的直接信任值和其他簇頭節(jié)點(diǎn)的推薦信任值進(jìn)行評(píng)價(jià);所述直接信任值是客觀統(tǒng)計(jì)的結(jié)果,根據(jù)基站節(jié)點(diǎn)與簇頭節(jié)點(diǎn)交互成功次數(shù)和失敗次數(shù)計(jì)算;所述推薦信任值運(yùn)用丟包率來計(jì)算;
[0011](3)簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)信任評(píng)價(jià):簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)由本簇簇頭節(jié)點(diǎn)進(jìn)行管理,其綜合信任值包括簇頭節(jié)點(diǎn)對(duì)其的直接信任值和簇內(nèi)其他節(jié)點(diǎn)的推薦信任值;所述直接信任值是客觀統(tǒng)計(jì)的結(jié)果,根據(jù)簇頭節(jié)點(diǎn)與成員節(jié)點(diǎn)交互成功次數(shù)和失敗次數(shù)計(jì)算;所述推薦信任值運(yùn)用丟包率來計(jì)算;
[0012](4)簇群信任評(píng)價(jià):簇群的信任值由該簇頭節(jié)點(diǎn)和簇內(nèi)所有成員節(jié)點(diǎn)共同決定;
[0013](5)節(jié)點(diǎn)信任更新:每隔一段時(shí)間T進(jìn)行信任更新,并在初始簇頭選取算法的基礎(chǔ)上,選取各族中/[目任最聞的為族頭。
[0014]進(jìn)一步地,上述步驟(1)相對(duì)移動(dòng)性計(jì)算公式為:
[0015]
【權(quán)利要求】
1.一種車聯(lián)網(wǎng)中基于分簇信任評(píng)估的惡意節(jié)點(diǎn)檢測方法,其特征在于,包含以下步驟: (1)分簇,選簇頭:初始化網(wǎng)絡(luò),將網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點(diǎn)中移動(dòng)性較小的節(jié)點(diǎn)組成一個(gè)簇,將相對(duì)于鄰居移動(dòng)性變化最小的節(jié)點(diǎn)選為簇頭; (2)簇頭節(jié)點(diǎn)信任評(píng)價(jià):簇頭節(jié)點(diǎn)由基站管理,其綜合信任值根據(jù)基站的直接信任值和其他簇頭節(jié)點(diǎn)的推薦信任值進(jìn)行評(píng)價(jià);所述直接信任值是客觀統(tǒng)計(jì)的結(jié)果,根據(jù)基站節(jié)點(diǎn)與簇頭節(jié)點(diǎn)交互成功次數(shù)和失敗次數(shù)計(jì)算;所述推薦信任值運(yùn)用丟包率來計(jì)算; (3)簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)信任評(píng)價(jià):簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)由本簇簇頭節(jié)點(diǎn)進(jìn)行管理,其綜合信任值包括簇頭節(jié)點(diǎn)對(duì)其的直接信任值和簇內(nèi)其他節(jié)點(diǎn)的推薦信任值;所述直接信任值是客觀統(tǒng)計(jì)的結(jié)果,根據(jù)簇頭節(jié)點(diǎn)與成員節(jié)點(diǎn)交互成功次數(shù)和失敗次數(shù)計(jì)算;所述推薦信任值運(yùn)用丟包率來計(jì)算; (4)簇群信任評(píng)價(jià):簇群的信任值由該簇頭節(jié)點(diǎn)和簇內(nèi)所有成員節(jié)點(diǎn)共同決定; (5)節(jié)點(diǎn)信任更新:每隔一段時(shí)間T進(jìn)行信任更新,并在初始簇頭選取算法的基礎(chǔ)上,選取各族中?目任最聞的為族頭。
2.如權(quán)利要求1所述的車聯(lián)網(wǎng)中基于分簇信任評(píng)估的惡意節(jié)點(diǎn)檢測方法,其特征在于,所述步驟(1)相對(duì)移動(dòng)性計(jì)算公式為:

3.如權(quán)利要求1所述的車聯(lián)網(wǎng)中基于分簇信任評(píng)估的惡意節(jié)點(diǎn)檢測方法,其特征在于,所述步驟(2)中的直接信任值、推薦信任值和綜合信任值通過以下公式獲得: 設(shè)基站對(duì)簇頭節(jié)點(diǎn)進(jìn)行X次行為觀察,其中獲得簇頭節(jié)點(diǎn)正常行為(即交互成功)的次數(shù)為U,交互失敗的次數(shù)為f,則基站i對(duì)簇頭節(jié)點(diǎn)h的直接信任值計(jì)算公式為

4.如權(quán)利要求1所述的車聯(lián)網(wǎng)中基于分簇信任評(píng)估的惡意節(jié)點(diǎn)檢測方法,其特征在于,步驟(3)中的直接信任值、推薦信任值和綜合信任值通過以下公式獲得: 設(shè)簇頭對(duì)簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)進(jìn)行X次行為觀察,其中獲得簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)正常行為的次數(shù)為U,異常行為次數(shù)為f,則簇頭節(jié)點(diǎn)h對(duì)簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)k的直接信任值計(jì)算公式為
5.如權(quán)利要求1所述的車聯(lián)網(wǎng)中基于分簇信任評(píng)估的惡意節(jié)點(diǎn)檢測方法,其特征在




于,所述步驟(4)中簇群的信任值計(jì)算公式為
【文檔編號(hào)】H04W24/08GK103957525SQ201410198919
【公開日】2014年7月30日 申請(qǐng)日期:2014年5月12日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月12日
【發(fā)明者】陳向益, 鄔海琴, 陳龍, 王良民, 賈雪丹, 熊書明, 王新勝 申請(qǐng)人:江蘇大學(xué)
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