WSNs基于信誉机制的恶意节点识别模型

为了抵御无线传感器网络内部节点的拜占庭行为以及自私行为,针对现有恶意节点识别系统检测功能单一、不可抵御高信誉节点的恶意诽谤行为等问题.提出了一种无线传感器网络下的恶意节点识别模型,该模型采用Beta分布描述信誉分布,引入了第三方节点的间接可信度,并将多种攻击类型相对应的节点信任值进行整合.仿真实验表明,该模型能够更快更准确地识别出发起多种攻击的恶意节点,并在一定程度上抵御了高信誉节点的恶意诽谤行为.     

基于时序信息分析的WSN贝叶斯信誉评价模型

为了有效降低信道占用对节点信誉评价的影响,提高信誉评价模型的准确性,针对数据中断攻击和选择性转发攻击,结合信道状态对网络的影响,引入节点行为时间序列和信道状态时间序列,提出了基于时序信息分析的TS-BRS信誉模型.采用时序分析法,对两条时间序列匹配分析,降低信道冲突对信誉评价模型的干扰,提高模型识别的准确性;并在信誉值更新中引入适应性维护函数μ,加重现阶段节点行为对信誉值的影响,提高评价模型的适应性.仿真实验表明,新的信誉评价模型能有效提升模型的检测率和检测速度.引入维护函数,网络中被捕获的恶意节点的信誉值可以更快收敛.     

基于信任行为感知的WSN主动识别安全算法

在无线传感器网络中，为了解决恶意节点通过伪装窃取数据，造成WSN中敏感信息丢失问题，提出了一种基于可信连接架构的安全访问模型。通过引入调节因子和挥发因子可以自适应调整节点历史信任值对综合信任度的影响，阻止恶意节点通过群体欺诈获取信任值，同时设置节点最低信任阈值，以防止节点受到虚假转发数据、拒绝转发数据的影响。利用主动识别策略识别网络中可能存在的信任攻击，进一步提高模型的安全性。结果表明：该方法可以对网络中的信任攻击行为进行有效地识别，从而提升了对恶意结果的检测率和恶意节点的识别速度；能有效降低节点时延，减少网络丢包，延长生命周期。     

对等网络泛洪DDoS攻击的防御机制

研究Gnutella协议的P2P网络中DDoS攻击,提出一种分布式的基于节点标识识别和节点流量实时检测过滤的自适应性DDoS攻击防御机制。通过在节点本地构建的信任和信誉机制对恶意节点主动阻断及对消息包的DDoS攻击特征的实时检测策略,实现对DDoS攻击的防范。仿真实验结果表明,该机制能有效地隔断网络中75%恶意消息数,节点能阻断80%的恶意消息数的转发,提高了网络抵御DDoS攻击的效能。     

基于分簇无线传感器网络入侵检测系统模型研究

随着无线传感器网络的快速发展,其安全问题也越来越突出.为了有效地检测或发现网络中面临的各种恶意攻击,并考虑到无线传感器网络能量有限的问题,设计了一种基于分簇结构的高效、节能的入侵监测模型.模型采用了簇内节点联合协作交换信息,簇头节点之间投票选举的思路来检测节点的异常行为是否为恶意攻击.仿真实验表明,该模型具有较高的检测精度,并且减少了网络中节点能量的消耗.     

基于中值滤波的分布式扩散最小均方算法

研究无线传感网潜在的恶意攻击节点对系统整体估计性能的影响,从节点选择的角度入手,改进原有扩散最小均方算法的融合步骤。针对接收到的相邻居节点估计值采用中值滤波处理,替代原来的融合方法,以降低恶意攻击节点对整个网络的影响。通过改变恶意节点攻击强度或恶意节点度,对改进算法进行仿真,结果显示全局均方偏差值有所降低,且改进算法对恶意节点攻击强度和恶意节点度的改变并不敏感。     

分簇无线传感器网络安全多路径路由协议

针对多路径路由难以有效抵御恶意节点对无线传感器网络网络层的安全攻击,将多路径路由与节点可信度评价进行有效结合,以节点的转发数据包成功率和包重传率作为直接信任指标,邻居节点对评价节点的信任作为间接信任指标,提出一种基于可信节点的安全多路径路由协议.为降低网络开销,只对簇头节点进行可信度评价,并利用节点信任值衡量下一跳节点的可靠性,计算能达到期望安全性要求的多路径数目,进行信任多路径路由的建立.仿真结果表明:该协议能够有效地均衡路由能耗,延长网络生存周期,保障无线传感器网络的路由安全.     

融合节点信誉度和路径跳数的WSNs虫洞攻击检测策略

为抵御无线传感器网络中的虫洞攻击,提高网络性能。本文根据虫洞攻击下节点邻居数目出现的异常情况,对邻居数目超出阈值的可疑节点进行筛选,然后令其专有邻居集中的节点相互通信,记录路径跳数,将跳数超出虫洞阈值的路径标记为待测路径;借助贝叶斯信誉模型计算该待测路径上中间节点的直接信任值,并结合邻居数目、处理延时、节点能量、包转发率等信任因素对节点的间接信任值进行评判,进而获得该节点的综合信任值;通过将路径跳数与中间节点的综合信任相结合,计算待测路径的路径信任评价量,并依据受虫洞攻击节点的路径特性合理设定信任阈值,提出一种融合节点信誉度和路径跳数的虫洞攻击检测策略(wormhole attack detection strategy integrating node creditworthiness and path hops, WADS-NCPH),以检测无线传感器网络中的虫洞攻击。仿真结果表明,WADS-NCPH对虫洞攻击的检测具有显著效果,即使面对高攻击度的网络,该策略仍能有效检出虫洞攻击并移除虚假链路,提高无线传感器网络的安全性和可靠性。     

RSSI无线传感器网络中Sybil检测模型技术研究

为了提高无线传感器网络在存在恶意攻击时的节点定位精度,分析了无线传感网络Sybil攻击特点,就基于RSSI的安全定位技术进行了深入研究.提出了利用RSSI比率和设置门槛来检测Sybil攻击,比较了接收节点数目对检测攻击效果的影响,用两个接收节点的RSSI比率值就可以准确地检测到Sybil攻击.仿真结果表明:所提出的检测...     

具备小世界网络拓扑特性的无线传感器网络鲁棒性分析

无线传感器网络(WSN)传感器节点数量多且分布广,将复杂网络理论引入无线传感器网络(WSN),对分析网络拓扑结构、发现其中隐藏的规律以及提高网络性能具有十分重要的意义。根据LEACH分簇算法,通过将网络中介数较小的链路删除,构建具备小世界网络特性的无线传感器网络。提出基于网络负载和冗余的传感器网络连通性的测度,在此基础上给出无线传感器网络鲁棒性分析的方法。针对两种攻击方法,随机攻击和蓄意攻击,对基于小世界网络模型的无线传感器网络鲁棒性能进行分析。仿真结果表明,减少网络负载增加网络冗余利于传感器网络鲁棒性的增强。     

融合多指标的WSN动态信任评估预测模型

针对无线传感器网络中恶意节点引发的安全问题,在贝叶斯信任模型基础上,引入信誉维护函数自适应降低前期节点交互行为次数的影响,引入异常弱化因子,降低由网络自身故障所带来的节点异常行为的误检,结合模糊评判方法进行直接信任计算,为提高推荐信任评估的可靠性,采用贴近度理论对不同的推荐节点赋予权重再分配获取间接信任,为提高信任模型的检测精度,采用加权因子,由直接信任值以及间接信任中的变量共同确定综合信任值的大小,借助自适应权值动态更新综合信任值,有效避免短时间内信任的迅速提升,并利用滑动时间窗对综合信任值进行预测,搭建了融合多指标的WSN动态信任评估预测模型FSEPM,将预测信任值与实际信任值的差值与信任阈值相比较,以判定节点性质。仿真结果表明：该信任评估模型可精确可靠评估节点之间的信任关系,能够有效检测出网络中的恶意节点,提高网络的安全性。     

基于层次分析法的车联网多因素信誉评价模型

针对车联网（VANETs）场景下存在的恶意车辆节点和虚假信息的问题,提出基于层次分析法（AHP）的车联网多因素信誉评价模型. 该模型综合考虑车辆行为、消息、环境等因素对车辆节点信誉的影响,建立车辆信誉评价模型;面向多应用场景信息（安全行驶、交通管理、商业娱乐）,使用层次分析法量化各因素及不同类型信息对车辆信誉的影响程度;基于反馈机制根据信息的不同类型进行车辆节点的信誉更新,实现车联网车辆的信誉评估. 实验表明,该模型在恶意车辆节点达到25%的情况下,车辆决策正确率能够达到92%以上. 该方案能够有效防止车辆接收虚假信息,准确检测出网络中的恶意车辆节点,提高车辆接收信息的可信度.     

无线传感器网络可生存性评估研究

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)由于其部署环境的特殊性,极易受到恶意攻击或发生故障,故对其可生存性量化评估的研究逐渐受到关注.本文提出了基于连续时间马尔可夫链的WSNs可生存性量化评估模型.该模型给出了遭受恶意节点攻击的WSNs状态转换过程,通过该模型实现了对网络的可靠性(考虑独立失效与相关失效)、可用性及生存性的定量分析.利用仿真实验对模型进行了验证.实验结果表明,所提出的模型能够有效评估WSNs的可生存性,并且可为今后设计高生存性的WSNs提供依据.     

水下无线传感器网络自适应转发协议

针对水下传感器网络延时长、网络拓扑动态变化的问题,提出一种三维水下无线传感器网络自适应转发协议AFP(adaptive forwarding protocol)。AFP采用自适应方法获得转发概率与转发区域,让转发区域内与上一跳转发节点距离相对远,且与上一跳节点与目的节点的矢量方向相对近的节点以高概率转发分组,从而减少了转播冗余和冲突,提高了转播效率。应用NS-2仿真软件对协议的性能进行仿真,仿真结果表明:与VBF协议相比,AFP提高了分组投递率、减少了端对端延迟,证明了AFP在水下无线传感器网络环境下工作的可行性和有效性。     

Gnutella对等网中抵御DDoS攻击的评估算法

为了有效降低恶意节点利用泛洪查找机制对网络造成的破坏,提高对等网抵御DDoS攻击的自适应力,提出了基于马尔科夫的评估(ME)算法。运用可信和信誉机制对节点的历史行为进行评估,确保节点所获取的信息来源节点的可信;通过节点邻居信息的交互将恶意节点尽早识别、隔离,并将恶意消息的传播控制在局部范围,增强抵御DDoS攻击的效能。仿真实验结果表明,该算法能有效地隔离恶意节点,阻止恶意消息的传输,增强Gnutella对等网对基于泛洪DDoS攻击的容忍度。     

动态融合复杂网络节点重要度评估方法

为挖掘复杂网络中的关键节点及提高网络鲁棒性,针对有/无线多网融合的层级网络,提出了动态融合复杂网络模型及其节点重要度评估方法.结合动态融合复杂网络的特点,定义了边连通概率、路径连通概率、网络连通概率、融合节点比例、融合节点分布和融合路径比例等与网络动态性和融合性相关的参数.在单层复杂网络节点重要度评估指标的基础上,设计了融合网络节点度中心性、节点介数中心性和节点融合中心性指标.其中,融合节点的节点融合中心性表示融合节点对网络融合的贡献程度,非融合节点的节点融合中心性表示非融合节点对网络融合的辅助作用程度,主要体现在作为融合节点之间的中继节点.最后,综合考虑网络拓扑结构、动态融合特性等因素进行节点重要度评估.以改进的动态交织风筝网络为例进行仿真分析,结果表明该方法能够比较全面地刻画节点在动态融合复杂网络中的重要性.利用NS2搭建由光通信网和卫星通信网融合构成的仿真实验网络,进一步验证了在仿真网络环境中本方法的有效性.     

一种基于信任评估的连通支配集生成算法

针对无线自组织网络中存在的恶意节点攻击问题,提出一种基于信任评估的可信支配集改进算法。在构建连通支配集时利用推荐信任检测模型移除恶意支配节点,保留可信支配节点,通过添加合适的可信节点对于可信支配集的连通性进行维护,最后对可信连通支配集中的冗余支配节点进行缩减,得到最小可信连通支配集。仿真结果表明,改进算法可以有效避免恶意节点攻击对于连通支配集的影响,提升虚拟骨干网的可靠性与安全性。     

无线传感器网络传感器节点动态功耗管理方法

提出了一种新的传感器节点动态功耗管理方法。首先理论推导了节点在各个休眠状态的休眠阈值,建立了网络监测事件到达模型,采用Possion分布得到了网络事件发生的到达概率,利用无线传感器网络中存在大量冗余节点导致节点多重覆盖的特性,分析了传感器节点进入或脱离各休眠状态须满足的条件及保持各状态的最小时长等问题。最后,根据实际应用归纳了传感器节点的三种唤醒策略。实验结果表明,该方法在满足网络性能约束的前提下,利用无线传感器网络的冗余覆盖的特点,可动态调整节点的休眠深度,可减少约28%的传感器节点能量开销,37%的动态功耗管理切换时延,提高约52%的切换成功率,从而有效地延长节点工作寿命及传感器网络寿命。     

基于动态防御技术的无线网络安全模型改进

针对无线传感器网络的安全性问题,基于动态防御技术提出了一种具备多种安全策略的主动式防御安全模型.通过分析无线传感器网络的研究现状与安全需求,选取适当的安全策略和技术,建立基于动态防御技术的无线传感器网络的安全模型.利用NS2软件和MATLAB软件对基于动态防御技术的安全模型进行仿真,统计和分析无线传感器网络的节点在多种...     

面向多跳无线自组织网络的安全信任模型

针对大规模无线自组织网络中可能存在的自私节点问题以及恶意节点问题,提出一种基于贝叶斯理论的安全信任模型BTM(Bayesian-based trust model)。在BTM模型中,节点通过对邻近节点的自私或者有害行为进行监测,基于贝叶斯理论对这些直接观测数据进行分析,得到间接判定数据;然后通过节点间间接判定数据的进一步贝叶斯处理,得到节点的信任度,基于此信任度可对网络中的不良节点进行判定。仿真结果表明:BTM算法可对无线网络中的恶意攻击节点、自私节点进行较为准确的判定,能够为网络入侵检测系统、安全路由协议提供有效支持,从而有效提高多跳无线自组织网络的安全性,具有较高的实用价值。