[發明專利]基于節點行為與D-S證據理論的傳感器網絡信任評估方法無效
| 申請號： | 201010146484.2 | 申請日： | 2010-04-12 |
| 公開（公告）號： | CN101835158A | 公開（公告）日： | 2010-09-15 |
| 發明（設計）人： | 馮仁劍;萬江文;許小豐;吳銀鋒;于寧 | 申請（專利權）人： | 北京航空航天大學 |
| 主分類號： | H04W12/12 | 分類號： | H04W12/12;H04W84/18 |
| 代理公司： | 北京慧泉知識產權代理有限公司 11232 | 代理人： | 王順榮;唐愛華 |
| 地址： | 100191*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 節點 行為 證據 理論 傳感器 網絡 信任 評估 方法 | ||
1.一種基于節點行為與D-S證據理論的傳感器網絡信任評估方法，其特征在于：它利用鄰居節點的行為方式，制定各種信任因子，根據網絡應用場景不同設置各因子系數；并結合改進的D-S證據組合方法，獲得節點綜合信任值，該方法具體步驟如下：
步驟一：無線傳感器網絡中節點各信任因子制定策略，具體方法為：
針對傳感器節點特性，定義節點信任度的各種構成因子，設節點i即評估節點對節點j即被評估節點信任評估；
(1)收包率因子RPFi，j(t)：節點j每收到一個數據包，需要發送ACK反饋信息進行確定；節點i監聽到j所發出的ACK數據包的數量，從而得到j的收包率信息；根據時間段t與t-1內的節點j收包率變化情況，可知節點j是否存在假冒應答攻擊；若j收包率的變化保持在(-ξ，ξ)內，認為j節點工作正常；其計算公式為：
其中，RPi，j(t)為收包數量；
(2)發送成功率因子SPFi，j(t)：節點發送的每個數據包都有時間戳，設j發送數據包到節點k，k在i的通信范圍外，此時i無法監控到節點j的發送成功率；因此，節點i采用監聽j發送相同數據包次數來確定j的發送成功率；根據節點時間戳不同，即使數據包內容相同，仍可有效區別數據包，確定某數據包的發送次數；其計算公式為：
其中，SFi，j(t)為發包數量；
(3)轉發率因子TPFi，j(t)：由于WSNs自身的特點，多數節點無法與基站(BS)直接通信，因此需要下一跳節點進行數據轉發；設節點k發送數據包給節點j，k在i的通信范圍外，此時i無法監控到節點j的收包數量，因此節點i采用監聽j所發送ACK反饋信息確定j收包數量，監聽節點j發包情況確定其發包數量；根據其變化率情況，有效避免污水池攻擊和女巫攻擊，并有效識別節點是否為自私節點；其計算公式為：
其中，FPi，j(t)為轉發包數量；
(4)一致性因子CPFi，j(t)：由于節點數據包具有空間相關性，局部網絡鄰居節點間數據包比較相似，因此引入一致性因子，避免惡意節點對數據包進行篡改；節點i隨機獲取j的轉發數據包，與自身數據包進行對比，若i，j差異率保持在(-ξ，ξ)內，認為j節點工作正常；其計算公式為：
其中，EPi，j(t)為一致包數量，NEPi，j(t)為不一致包數量；
(5)時間粒度因子TFF(t)：由于信任值具有時間、內容上下文關系，節點信任值是在上一時間段基礎上進行變化，因此必須加入時間因素對信任值進行分析；時間粒度大小根據具體情況進行分析；若粒度過大，則綜合信任值受歷史影響過大，對節點評估可能發生錯誤；若粒度過小，則信任值對單個時間段依賴過大；因此，在安全級別較高的情況下，TFF(t)＝0.75，安全級別較低的情況下，信任因子為TFF(t)＝0.25；一般情況下，TFF(t)＝0.5；
(6)可用率因子HPFi，j(t)：由于信道、環境等因素，鄰節點間存在不可達情況；只有鄰節點間能夠進行通信和監聽，以上各種信任因子才有意義，因此引入可用性因子；時間段t內，節點i隨機發送m個HELLO包進行探測，若收到j對HELLO的反饋信息ACK-HELLO數據包，則認為節點間可達；其計算公式為：
其中，ACKi，j(t)為回答包數量，NACKi，j(t)為未回答包數量；
(7)安全級別SG：WSNs在不同的應用環境和場景中，所需的安全級別不同；因此，SG采用指數方式進行計算；當安全要求較高時，SG＝3；較低時，SG＝1；一般時，SG＝2；
步驟二：根據網絡應用場景，設置信任因子權重，同時計算節點行為系數μ，得到被評估客體的直接信任值與多個間接信任值，具體方法為：
(1)安全級別與網絡應用環境相關，當安全要求較高時，安全級別SG＝3；較低時，SG＝1；一般時，SG＝2；同理，時間粒度大小在安全要求較高時，時間率因子TFF(t)＝0.75；較低時，TFF(t)＝0.25；一般時，TFF(t)＝0.5；其它信任因子一般情況下系數相等，且總和為1；
(2)為了保證信任評估的合理性，需要制定不同時間段內的行為系數μ；行為系數公式為：
其中，Sij(t)為成功次數、Fij(t)為失敗次數；Sij、Fij分別為網絡運行過程中每個時間段的平均成功、失敗數據包；
(3)根據步驟一中各信任因子，結合節點資源及網絡運行實際環境，綜合計算節點i對節點j的直接信任值DTEi，j(t)為：
DTEi，j(t)＝μSG*TFF(t)*(1-w1*RPFi，j(t)-w2*SPFi，j(t)-w3*TPFi，j(t)-w4*CPFi，j(t)-w5*HPFi，j(t))+(1-TFF(t))*DTEi，j(t-1)????????????(7)
其中，w1、w2、w3、w4、w5均為各信任因子系數，根據具體應用可調；RPFi，j(t)為收包率因子，SPFi，j(t)為發包成功率因子，TPFi，j(t)為轉發率因子，CPFi，j(t)為一致性因子，HPFi，j(t)為可用率因子；且w1+w2+w3+w4+w5＝1????????????????????(8)
評估主體i收集其他節點對被評估客體j的信任值作為間接推薦值；為了減少WSNs的網絡能耗及通信負荷，并防止信任循環遞歸，推薦值只限于i、j共同鄰節點對j的直接信任值；設k為i，j的共同鄰居，根據信任傳遞衰落原則，ITEi，j(t)＝DTEi，k(t)*DTEk，j(t)????(9)
步驟三：利用模糊集合論的隸屬度和語言變量的概念，計算各種信任值的模糊子集隸屬度函數，對各種信任值進行模糊分類，形成D-S證據理論的基本置信度函數；具體方法為：
(1)對節點信任的模糊分類：首先將節點分為“不可信”，“不確定”和“絕對可信”三個信任級別；其次，對應這三個信任級別，在節點信任值T的論域[0，1]上劃分模糊子集T1、T2和T3，建立隸屬度函數μ1(t)、μ2(t)和μ3(t)，其中，隸屬度函數μ1(t)、μ2(t)和μ3(t)需滿足μ1(t)+μ2(t)+μ3(t)＝1；
(2)根據模糊隸屬度函數，節點i對節點j的信任程度表示為向量形式，直接、間接、綜合信任向量分別為：
ATi，j(t)＝(mi，j({T})，mi，j({-T})，mi，j({T，-T}))
上式符號說明如下：DTEi，j(t)為直接信任向量、ITEi，jk(t)為間接信任向量、ATi，j(t)是合成信任向量；m({T})、m({-T})、m({T，-T})分別對應確定可信分量、不可信分量、不確定分量；
利用節點信任分類的隸屬度函數計算評估客體j對“不可信”，“不確定”和“絕對可信”三個信任級別的隸屬度為u1，u2和u3：
將節點信任分類的隸屬度函數看成命題{T}{-T}{T，-T}的基本置信度函數，則u1，u2和u3分別代表了信任證據對評估客體j為“不可信”，“不確定”和“絕對可信”的支持程度，此時直接信任向量DTEi，j(t)中的分量mijD({T})，mijD({T，-T})和mijD({-T})分別等于u1，u2，u3；同理，i對j的間接信任向量ITij的分量mijk({T})，mijk({T，-T})和mijk({-T})也分別對應于u1，u2，u3；
步驟四：計算被評估節點各間接信任值與直接信任值之間的證據差異，修改間接信任值的權重；具體方法為：
根據人類行為模型及信任主觀性可知，直接信任值與間接信任值權重不應相同，因此在D-S合成過程中需要對DTEj(t)和ITEj(t)進行權重修正；設直接信任值權重為1，根據間接信任值與直接信任值的相似度，相應調整間接證據的權重，得到主體i對客體j的綜合信任值ATi，j(t)；假設i收到n個評估j的間接信任值，間接信任與直接信任的距離計算為：
......
根據各間接證據與直接證據的距離，計算任意間接證據與直接證據的差異Dkn，i(t)：
上式符號說明如下：DTEi，j(t)為直接信任向量、ITEi，jk(t)為間接信任向量、ATi，j(t)是合成信任向量；m({T})、m({-T})、m({T，-T})分別對應確定可信分量、不可信分量、不確定分量；
當證據差異Dkn，i(t)＞ξ時，調整證據間的相似度系數，系數為：
因此，各證據的修正權重為：
間接證據調整為：
步驟五：根據修改后信任權重，采用Dempster合成規則，得到被評估節點的綜合信任值；并得到最終基本置信度指派值；具體方法為：
Dempster合成規則：假設bel1和bel2是同一個識別框架Ω上的兩個信度函數，其對應的基本可信度函數分別是m1和m2，假設則bel1和bel2的正交和bel＝bel1θbel2；其中A∈Ω，bel的基本可信度函數m如下：
根據公式(16)可得主體i對客體j的綜合信任值為：
最后，由公式(19)得到最終基本置信度指派值，若決策滿足
則主體i認為客體j“可信”，在節點i的信任表中標記j為可信節點；同理，可標記為“不可信”或“不確定”。
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