共查询到18条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
基于蚁群算法的无线传感器网络节点可信安全路由 总被引:2,自引:0,他引:2
针对无线传感器网络内部恶意节点可能产生的攻击,提出一种基于蚁群算法的节点可信安全路由协议,将节点信任评估模型引入到蚁群路由算法中,提高无线传感器网络的节点可信度,以节点可信度为依据隔离恶意节点,增强网络安全性。仿真结果显示,算法在网络丢包率、端到端时延、吞吐量和全网能耗等评价指标上都得到了显著的改善,对黑洞攻击具有较好的抵抗性能。 相似文献
2.
信任管理机制解决了来自无线传感器网络的内部攻击问题,但同时产生由信任评价带来的额外开销。现有的信任管理模型对节点信任度的评价缺乏公平性,导致节点使用率的降低。为了解决信任机制在无线传感器网络的耗能问题,提出了一种能量有效的平面式无线传感器网络信任模型。通过节点的自身性能与任务难度的关系定义节点的执行度,在确保信任管理有效性的同时,增强节点信任度评价的公平性,从而提高传感器节点的使用率,降低了能量消耗。最后通过模拟实验,证明该信任模型与传统信任模型相比,能够有效检测恶意节点,同时大大降低了节点的能量消耗,提高了网络生存周期。 相似文献
3.
针对无线传感器网络中存在多种因素影响节点可信的问题,提出了节点路由向量阈;在基于信誉的信任管理框架(RFSN)模型的基础上,采用节点路由向量阈方法,建立了多因素信任的无线传感器信任模型。该模型综合利用通信信任、能量信任和路由向量信任来计算节点信任度,较客观真实地反映出节点的信任程度,应对无线传感器网络遇到的多种安全威胁。仿真实验表明,该模型能更准确地识别节点是否可信,可及早发现恶意节点,延长了网络生存期。 相似文献
4.
主要针对信任模型在无线传感器网络入侵检测中应用的关键技术进行了研究,建立以信任值的计算、更新和分发为核心内容的检测模型。为了调节节点的历史行为与目前行为对信任值更新结果的影响,防止恶意节点先积累高信任值然后破坏网络行为的发生,信任计算中引入了更新权值。采用甄别机制以提高对恶意节点及其行为的鉴别。经仿真,结果表明模型可抵御中间人攻击等常见攻击。 相似文献
5.
由于无线传感器网络开放性、动态性等特点,导致整个网络易受攻击而极为脆弱,给传统安全机制带来严峻挑战,从而限制了无线传感器网络的发展。作为对基于密码体系的安全手段的重要补充,信任管理在解决来自网络的内部攻击,识别恶意节点、自私节点及低竞争力节点方面有着显著的优势。本文将节点的能量信息引入节点信任度计算模型中,提高了系统安全性、可靠性和公平性。通过仿真分析说明,模型以较少的资源消耗对网络的资源配置、性能、安全和通信进行统一的维护和管理,能够保证网络正常有效地运行,既缓解了WSN的管理困难,也为信任应用研究开辟了新的途径。 相似文献
6.
针对工业无线传感器网络对网络传输安全的要求,研究了一种基于改进的信任评估模型的节点可信安全路由协议。采用惩罚因子和直接信任值交互次数更新,防止恶意节点的暴力攻击以及伪装攻击;采用基于推荐节点的推荐信任可靠度,阻止恶意节点对其他节点的群体诽谤。仿真结果显示,与IASR中典型的信任评估模型相比,采用的模型在恶意行为防御性能上优于IASR信任评估模型;与实时可靠的THTR路由相比,采用的路由方法在丢包率、平均端到端时延、吞吐量以及路由开销上有着显著改善。 相似文献
7.
为在无线传感器网络环境中构建一个高效、可扩展和安全的信任模型,研究了无线传感器网络信任模型,并提出了一种能量敏感的无线传感器网络信任模型.该模型构建了一种新的风险信誉关系模型,并将剩余能量因素推广到信任值中,将通信信任和能量信任结合在一起,全面的考虑了网络的安全因素,建立了一个更加安全、可信的无线传感器网络.仿真实验和分析证明,该模型较其他模型,能够更快的识别出恶意节点,在节点交易成功率和网络系统信息的安全性方面都有较大的提高,大大增强了系统的稳定性和安全性. 相似文献
8.
现有的无线传感器网络信任模型极少考虑针对信任体系本身的攻击,因此提出了一种防御信任体系攻击的信任评价模型(DTSA)。首先引入模糊综合评判模型计算直接信任,并利用控制因子来降低开关攻击节点的信任值域范围。其次对推荐信任进行过滤与权重分配,降低恶意节点对间接信任评估结果的影响。最后在计算综合信任时,为历史信任设计了自适应权重,抑制了恶意节点信任值的快速上升。仿真结果表明本模型与其他模型相比,开关攻击节点的平均信任值下降了16.4%,坏嘴攻击和串谋攻击所造成的平均误差分别由0.118和0.101降低到了0.051和0.039。因此,本模型能有效地处理信任模型攻击,提升信任评估的准确性。 相似文献
9.
由于无线传感器网络不同于传统网络的特点,导致其很容易受到来自妥协节点的内部攻击。信任管理系统是防御无线传感器网络内部攻击的最有效方法。针对无线传感器网络节点信誉和信任的评估,我们改进了用于无线传感器网络的基于贝塔的信誉系统BRSN( Beta Reputation System for Sensor Networks),提出了基于二项分布的无线传感器网络信任评估系统BTMS( Binomial-based Trust Management System)。 BTMS基于对节点行为的监控,利用二项分布来描述节点信誉的分布,并进一步得到节点信任值,从而指导中继节点的选择,降低内部攻击的危害。实验结果表明,利用BTMS可以有效的防御来自妥协节点的内部攻击,提高网络安全性。 相似文献
10.
11.
12.
针对无线传感器网络存在恶意或妥协节点导致通信数据被攻击的问题,提出一种基于双簇头的反馈信任模型,以保障数据在传输、感知以及融合等环节的可靠性与完整性。利用节点间直接交互结果评估节点的直接信任,同时考虑通信、数据感知和融合信任,通过贝叶斯公式评估邻居节点的通信信任,使用时间滑动窗将节点历史信任作为直接信任的补充,动态调整直接与间接信任权重使综合信任评价更客观和准确。在此基础上,引入双簇头交互监测和基站信任反馈机制,主簇头和监督簇头根据本地数据空间相关性独立评估成员数据感知信任,基站利用双簇头数据融合结果的时间相关性评估数据融合信任,并将最终信任结果反馈到所有节点。仿真结果表明,该模型能有效检测异常数据和恶意节点,成功抵御选择性转发攻击、伪造本地数据攻击以及伪造融合数据攻击,在网络安全与能耗间实现良好的平衡。 相似文献
13.
14.
针对无线传感器网络(WSN)中通信节点精确评估的问题,提出了一种基于灰色理论的信任模型(GTTM)。该模型充分监测节点行为,构造样本矩阵,以灰色关联思想计算推荐节点的权重,以灰色聚类思想计算节点的信任值。仿真实验表明,与经典的基于信誉的信任管理框架(RFSN)模型比较,GTTM网络中通信节点的信任值收敛更加平缓,能够抵御恶意推荐,及时降低不可信节点的信任值,在网络遭受攻击时仍能获得较高的交易成功率;与基于Bayes估计的信任计算模(TCM-BE)比较,即使在推荐样本较少的情况下,GTTM仍能保持较低的恶意节点误报率。实验结果表明,所提模型能够准确评估节点的可信度,保证网络的可靠运行。 相似文献
15.
由于具有分布式特性,导致移动自组网容易遭受攻击。为了增强移动自组网的安全性,建立一套适合自组织、无认证中心的节点信任评估模型是非常必要的。因此,提出了一种移动自组网中基于多约束和协同过滤的动态信任机制。其主要思想是在根据节点自身的经历的基础上,采用一个带多约束的信任更新算法来评估直接信任。其中:时间衰减因子保证了信任度随时间进行衰减;奖励因子保证了良好的节点应受到奖励;惩罚因子保证了恶意节点应受到惩罚。另外,采用协同过滤技术来评估推荐信任,以此来阻止不诚实的推荐。通过定量评估分析和模拟仿真,结果表明所提出的方法比Bayesian模型能更精确地计算节点之间的信任度和提高移动自组网的安全性。 相似文献
16.
17.
为确保对等网络节点交互的安全性,提出一种基于交易节点分类管理的网络安全模型。将失败的交易分为严重失败与一般不满意进行分类统计,以便更准确及时地检测恶意节点。在节点的直接交易过程中,根据交易历史记录,使用支持向量机分类器将网络中的节点划分为可信任节点、陌生节点和恶意节点,分别建立可信任节点列表与恶意节点列表,限制恶意节点的交易及反馈推荐行为。在反馈推荐意见统计表的基础上,利用Bayesian分类器对被评价节点进行分类,根据不同的可信度将可信任节点和陌生节点的反馈意见进行综合,再通过Bayesian估计调整节点的可信度。实验结果表明,与已有的安全模型相比,该模型对恶意行为具有更高的检测率,且交易成功率更高。 相似文献