融合链路层影响因子与时间因素的WSN信任模型

发布时间：2020-05-10 18:37

【摘要】：无线传感网络(WSN)具有实时性、敏感性和灵活性等特点,已广泛应用于社会生产和生活,特别是在环境监控、行车流量及信息获取等方面具有独特的优势,而无线传感网络的安全问题已成为制约其发展应用的关键。提高无线传感网络安全性最有效的方法是建立WSN信任模型,通过建立WSN信任模型可以获取节点的最新状态,直接对节点间交互可能性进行判断。本文针对现有WSN信任模型中节点综合信任度受能量信任度影响较小、网络及以上层的信任模型易受恶意攻击等问题,构建了基于链路层影响因子及时间因素的WSN信任模型(CLAT-TM)。首先给出了能量信任度的计算方法。能量信任度不直接以加权融合的方式加入综合信任度,而是以最外层系数的形式直接影响节点间的交互通信,避免其他信任度持续较高时,该节点总是被选为交互的目标节点,导致能量持续降低;然后提出了基于链路层影响因子的信任度计算方法。由于数据链路层在时间段t内连续稳定,证据和时间关系密切,考虑了恶意节点的特征,融合链路层影响因子的模型可以更有效地检测出恶意节点的伪装;最后提出了基于时间因素的信任融合方法、间接信任关系三层过滤算法3-LFAFIA及基于滑动窗口的节点信任度更新算法TUABOSW。基于时间因素的信任融合方法既考虑了时间先后对信任度的影响,又对持续时长不同的恶意攻击的惩罚程度加以区别,引入了时间惩罚因子,并在计算传感器节点间接信任时,使用间接信任关系三层过滤算法。将初步融合得到的信任度与能量信任系数综合,得到节点最终的综合信任度CT。当节点间需要再次交互时,使用TUABOSW更新信任度。实验结果表明,在不同比例恶意节点的网络中,CLAT-TM信任模型的交互成功率明显高于BTRM和LFTM信任模型;在不同规模的网络中,CLAT-TM信任模型的节点能耗标准差明显低于BTRM和LFTM信任模型,节点负载更加均衡。
【图文】：

看守情况下通过在线采集、处理和传输监测区域的信息，方便机对周围环境进行监控。线网络比较，无线传感网络具有网络组织及设备的灵活性、环数据传递的实时性等特点，广泛应用于工业、农业、林业的环监测、道路行车流量及车位信息检测、消防搜索、国家社会安SN 体系结构N 具有自组织、节点规模大、硬件资源和电池容量有限等特征[系结构如图 2.1 所示，由大规模的节点部署在监控区域内以无。传感器节点通过收发器接收到信息，并将信息发送给其他节的传输信息到达汇聚节点，再通过互联网或其他网络与管理节理节点也可以利用相同的路径，发布任务需求、收集指定数据

管理节点用于连接用户与 WSN，是用户管理 WSN 的窗口。用户可以通过管理节点发布特定需求的任务，选择性收集数据。传感器节点最经典的网络体系结构如图2.2所示，运用了五层因特网协议栈，还结合了传感器节点的特征，概括为三个模块：任务管理、传输管理和能量管理。图 2.3 为 WSN 传感器节点结构示意图，节点的结构主要包括四个方面：传感器模块、数据处理模块、交互通信模块及最主要的能量供应模块。图 2.2 节点的协议体系结构图 2.3 传感器节点组成能量供应单元是节点唯一的能量来源，，直接供电的方式不适合多变的外部环境因此一般使用电池供电，部分新型电池还能将太阳能转换为电能存储起来。功
【学位授予单位】：南华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN929.5;TP212.9

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本文编号：2657723