[發明專利]一種無線傳感器網絡中分布式的惡意節點檢測方法

有效

• 申請號: 201310251568.6
• 申請日: 2013-06-24
• 公開（公告）號: CN103338451B
• 公開（公告）日: 2016-11-09
• 發明（設計）人: 胡明明;張朝暉;劉立芳;齊小剛;馮海林;楊國平;鄭圣瑜
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: H04W12/12
• 分類號: H04W12/12;H04W24/00;H04W84/18
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 湯東鳳

1.一種無線傳感器網絡中分布式的惡意節點檢測方法，在網絡中具有網關節點SINK，以及無線傳感器節點，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

（1）在面積為S＝L×L的平面區域內，隨機拋撒N個同構的無線傳感器節點，網關節點SINK位于監測區域邊緣，負責接收采集數據并且進行分析處理；

（2）惡意節點攻擊模式采用偽裝成正常節點的ID，然后發送多個請求接受數據數據包，當其收到其它節點的準許接受數據之后便可以接收其它節點的數據；

（3）節點收到其鄰居節點發送的請求接受數據要求信息時，通過與網絡中預設的請求接受數據區間進行比較，如果該鄰居發送的請求接受數據超過預設的閾值范圍則該節點的鄰居被該節點懷疑為惡意節點；

（4）在下一個時間段內繼續執行步驟（2）～（3）繼續對惡意節點進行檢測；

其中，所述預設的閾值范圍為[1,2]。

2.根據權利要求1所述的惡意節點檢測方法，其特征在于，所述比較方法如下：

（1）假設網絡總有N個節點，其中有NI個正常節點，NM個惡意節點，對于節點v_i和節點v_j如果投正票，則說明節點v_i檢測v_j是正常的，此時令v_ij＝1代表檢測正常，否則v_ij＝-1檢測不正常，定義KI為正常節點的可信度，KM為惡意節點的可信度：

KI=NINI+NM,]]>KM=NMNI+NM;]]>

通過上式對于節點v_i的總體投票的總數計算有更好的精確度，即

Σj=1NI+NMvji=KI*Σj=1NIvji+KM*Σj=1NMvji;]]>

其中代表節點i的投票總數，代表通信半徑范圍內正常節點的投票值，代表通信半徑范圍內惡意節點的投票值；

則網絡的總體投票均值是：

ave_voting=Σj=1NI+NMvjiNI+NM;]]>

網絡的平均數等于：

ave_neibor=Σi=1NI+NMvi_neiborNI+NM;]]>

其中v_i_neibor代表節點v_i的投票數；

根據貝葉斯模型可以得到節點v_i的貝葉斯檢測值：

WR(vi)=ave_neibor*ave_voting+Σj=1NI+NMvjivi_neibor+ave_neibor;]]>

其中為該用戶的貝葉斯均值，C為每個用戶的平均投票數，n為該用戶的現有投票數，m是總體投票均值，x_i是每張選票的值，其中WR(v_i)代表節點v_i的貝葉斯均值，ave_neibor代表網絡的平均投票數，ave_voting代表網絡的總體投票均值，代表節點i的投票總數；

（2）假設v_i_voting代表節點v_i的投票值，如果其與本身的貝葉斯投票均值WR(v_i)的差值超過預設的閾值，則認為它就是惡意節點：

|WR(v_i)-v_i_voting|＞Threshold；

其中所述預設閥值Threshold＝1。