基于信誉系统及数据噪声点检测技术的无线传感器网络节点安全模型
本文选题:无线传感器网络 + 节点安全模型 ; 参考:《清华大学学报(自然科学版)》2017年01期
【摘要】:随着对无线传感器网络的广泛研究与应用,用户对传感器节点的安全性要求日益提高。由于传统基于密码学的信息安全技术并不能够完美地解决传感器节点面临的复杂安全威胁,信誉系统已经被引入到无线传感器网络中,对节点安全情况进行周期性评估,并分配相应的信誉值。由于信誉系统很难分辨一些节点的某些行为是否处于正常区间如监测数据是否准确,进而导致某些传感器节点能够躲避信誉系统的监测,对用户决策产生不良影响。本文提出了一种结合信誉系统和噪声点检测技术的无线传感器网络节点安全模型。一方面,网络中的信誉系统模块为噪声点检测模块提供数据支撑,以便高效检测到噪声点数据;另一方面,噪声点检测模块对信誉系统进行反馈,加速节点信誉值的收敛,提高系统效率。一系列的仿真表明,相比于传统信誉系统模型,改进后的节点安全模型能够同时检测到网络攻击和数据攻击,同时该模型具有更高的收敛速度。
[Abstract]:With the extensive research and application of wireless sensor networks, the security requirements of sensor nodes are increasing. Because the traditional information security technology based on cryptography can not solve the complex security threats faced by sensor nodes perfectly, the reputation system has been introduced into wireless sensor networks to evaluate the security of nodes periodically. And assign the corresponding credit value. It is difficult for reputation system to distinguish whether some behavior of some nodes is in normal range, such as whether the monitoring data is accurate or not, which leads to some sensor nodes can avoid the monitoring of reputation system and have a negative impact on the user's decision. In this paper, a node security model for wireless sensor networks (WSN) is proposed, which combines reputation system and noise point detection technology. On the one hand, the credit system module in the network provides data support for the noise point detection module in order to detect the noise point data efficiently; on the other hand, the noise point detection module gives feedback to the reputation system to accelerate the convergence of the node reputation value. Improve system efficiency. A series of simulations show that compared with the traditional reputation system model, the improved node security model can detect both network attacks and data attacks simultaneously, and the model has higher convergence speed.
【作者单位】: 北京交通大学通信与信息系统北京市重点实验室;
【基金】:中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015YJS027)
【分类号】:TP212.9;TN929.5
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,本文编号:1930591
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