机会网络中动态信任模型的研究

发布时间：2017-08-08 22:17

  本文关键词：机会网络中动态信任模型的研究

  更多相关文章： 机会网络 路由协议 信任模型 转发策略

【摘要】：随着移动通信终端的普及和无线通信技术的进步,机会网络迅速发展,已经成为移动互联网中的热门研究领域之一。由于机会网络具有分布式、自组织等特点,其已成为未来物联网和普适计算的重要组成部分,应用范围越来越广。然而机会网络的开放性导致网络在路由转发、安全与隐私保护等方面存在着风险,节点的自私和恶意行为会严重影响整个网络的性能甚至造成网络瘫痪。为确保机会网络的消息传递成功率和降低消息时延,节点间需建立相应的信任机制,并根据信任进行路由决策。本课题在分析了机会网络中自私节点和恶意节点异常行为的基础上,并根据机会网络非全连通、自组织等特点提出了动态信任模型。自私节点为节省自身能量、内存,拒绝接收其它节点的消息或接收后立即丢弃;而恶意节点不仅丢弃消息,还使用共谋攻击躲避节点监测,同时会散发大量垃圾消息。节点通过动态信任模型中的监测机制记录与其它节点的交互信息,并将记录的信息量化为节点间的直接信任度,包括满意度、健康度、连通度等。为更准确地衡量节点之间的信任程度,节点考虑自身偏好,选择性地接收其它节点的推荐信任。该信任模型按照一定的方式聚合节点的直接信任和收集的推荐信任,最后存储到信任列表中,并对列表中的信任值进行周期性更新。节点通过综合信任值列表进行路由决策,即不向信任值低的节点发送消息,且只接收信任值较高的节点发出的消息。针对恶意节点的共谋攻击,该模型通过统计反馈消息的发送方和确认方,且不断收集其它节点推荐的反馈消息,根据反馈消息的发送方所占比例对共谋攻击节点进行检测。本课题使用开源仿真工具ONE对提出的信任模型进行路由仿真验证,将改进的信任模型应用到机会网络的多个典型的路由算法中,并在不同的网络环境中进行仿真实验。仿真结果表明,经过一定时间的信任积累,节点可以检测到大量异常节点,进而降低了将消息传递给异常节点和接收垃圾消息的风险,因此该模型不仅可以减小网络的消息传递时延,而且还能维持较大的消息传递成功率。
【关键词】：机会网络 路由协议 信任模型 转发策略
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.08
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状及分析10-13
• 1.2.1 国外研究现状10-12
• 1.2.2 国内研究现状12-13
• 1.2.3 国内外文献综述的简析13
• 1.3 本文主要研究内容13-14
• 1.4 本文组织结构14-16
• 第2章 机会网络及信任模型综述16-28
• 2.1 机会网络16-19
• 2.1.1 机会网络特性及结构16-17
• 2.1.2 机会网络的路由分类17-19
• 2.2 信任管理19-27
• 2.2.1 信任的定义及特点19
• 2.2.2 信任的划分19-21
• 2.2.3 信任管理过程21-22
• 2.2.4 常用信任模型22-27
• 2.3 本章小结27-28
• 第3章 分布式动态信任模型28-41
• 3.1 信任模型的架构29
• 3.2 贝叶斯信任模型29-31
• 3.2.1 贝叶斯信任的描述29-30
• 3.2.2 适用场景分析30-31
• 3.3 改进的分布式信任模型31-39
• 3.3.1 监测机制31-35
• 3.3.2 直接信任的量化与计算35-36
• 3.3.3 信任的传递36-37
• 3.3.4 信任的聚合与更新37-38
• 3.3.5 信任决策38-39
• 3.4 模型的工作流程39-40
• 3.5 本章小结40-41
• 第4章 模型实现及实验分析41-59
• 4.1 仿真环境41-43
• 4.1.1 仿真工具简介41-42
• 4.1.2 仿真环境设置42-43
• 4.2 动态信任模型的实现43-45
• 4.3 仿真结果分析45-58
• 4.3.1 异常行为对网络的影响45-48
• 4.3.2 自私节点场景48-51
• 4.3.3 恶意节点环境51-53
• 4.3.4 与其他模型的比较53-56
• 4.3.5 检测率分析56-58
• 4.4 本章小结58-59
• 结论59-60
• 参考文献60-66
• 致谢66

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本文编号：642297