[發明專利]一種基于隨機驗證的惡意編碼節點定位方法

有效

• 申請號: 202010193822.1
• 申請日: 2020-03-19
• 公開（公告）號: CN111432411B
• 公開（公告）日: 2022-09-23
• 發明（設計）人: 王練;喻楊熠
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: H04W12/122
• 分類號: H04W12/122;H04L9/32;H04L9/40
• 代理公司: 重慶輝騰律師事務所 50215
• 代理人: 王海軍

本發明涉及無線網絡通信領域，特別涉及一種基于隨機驗證的惡意編碼節點定位方法，該方法包括：獲取數據，并確定數據包中的跳數參數Lw和節點維護參數T；計算數據包中校驗值，若校驗值不相等，則信息為污染信息；若校驗值相等，則判斷T的值是否為0，若為0，則判斷Lw是否小于參數的最大值，若小于參數的最大值，則信息為合法信息；反之，則進行簽名驗證；若不為0，則直接進行簽名驗證；在進行簽名驗證時，若通過簽名驗證，則信息為合法信息；若沒有通過簽名驗證，則該信息為污染信息；確定污染信息中的惡意節點；本發明在進行簽名驗證前通過執行低時延的校驗值驗證將傳輸過程中的隨機錯誤進行了過濾，降低了隨機錯誤被當做惡意錯誤處理的問題。

技術領域

本發明涉及無線網絡通信領域，特別涉及一種基于隨機驗證的惡意編碼節點定位方法。

背景技術

隨著人們對移動終端的需求日益劇增，無線網絡傳輸成為了網絡通信中重要的部分。但由于無線鏈路的特殊性，使其不但容易受到自然條件的干擾，而且容易受到人為的惡意攻擊。由于網絡編碼對各鏈路數據相互編碼的特性，使得其極易受到污染并且迅速擴散。污染信息檢測手段只能臨時性消除污染，但要從根源上消除污染，必須找到產生污染信息的惡意節點。

目前，傳統的污染信息檢測方法和惡意節點定位方法是讓每個節點都維護一個屬于自己的可疑節點集合，集合中最初包括了該節點的所有父節點，隨著每次數據的傳輸，驗證合法的節點將被排除在可疑集合之外，可疑節點集合會越來越小，直至最終集合內只剩惡意節點。該方法雖然可以檢測出惡意節點。

但是該方法不僅存在著一定的誤判概率，且需要進行一定次數的數據傳輸之后可疑結合才會縮小至真情況，惡意節點才會被判斷出，因此該方法準確度和定位效率差。

發明內容

為解決以上現有技術的問題，本發明提出了一種基于隨機驗證的惡意編碼節點定位方法，該方法包括：

獲取每個數據包中的跳數參數Lw和危險系數T；

根據獲取的數據包中的消息向量集計算中心節點校驗值，將節點校驗值與數據包末尾的校驗值比較，若校驗值不相等，將該數據包判定為污染信息；若校驗值相等，則驗證危險系數T；

若危險系數T為0，則判斷數據包中的跳數參數Lw是否小于設定的閾值L_max；若條件成立，則將該數據包中的信息視為合法信息，且跳數參數Lw加1，若條件不成立，則對數據包進行簽名驗證；若危險系數T不為0，則直接對數據包進行簽名驗證；

當數據包簽名驗證通過，將該數據包中的跳數參數Lw設置為0、危險系數T減1，當T為0時，T保持不變；

當數據包簽名驗證通過，將該數據包中的跳數參數Lw設置為0，危險系數T減1，當T為0時，T保持不變；當數據包簽名驗證失敗，將數據包中的數據視為污染信息，且危險系數加ΔT，并啟動惡意節點定位機制，確定惡意節點位置。

優選的，計算中心節點校驗值的過程包括：獲取數據包中的消息向量集x_i，其中消息向量集由m個消息向量x₁,x₂,...,x_m組成，即x_i＝(x_i,1,x_i,2,...,x_i,m+n)；數據包中的源節點根據代標識符id和偽隨機生成函數生成m+n個隨機數k₁,k₂,...,k_m+n；根據數據x_i和m+n個隨機數求出中心節點校驗值z_j，其表達式為：