一种基于节点多角度信任的无线传感器网络

基于通信的信任模型不能完全解决无线传感器网络面临的安全威胁和节点能量不足的问题.提出一种基于节点通信、数据和能量相结合的信任模型,将传感数据和节点能量加入节点信任评估因素中,通过不同的信任计算方法得出各自的信任值,建立一个节点更加可信的无线传感器网络.模拟实验结果表明.基于通信一种因素的信任模型不足以决定一个节点的可信性,基于多角度的信任模型能够更简单、准确地判断一个节点的可信性.     

无线传感器网络中的一种正反馈信任模型

针对无线传感器网络中单个节点容易受到恶意攻击的妥协性和各个节点能量消耗的非均衡性,提出了一种基于正反馈的信任模型。该模型基于正反馈思想,在簇头节点的任期结束时对簇内节点进行信任考核,并将考核的结果称之为信任列表传给下一轮簇头。因为信任考核包括是否发送正确数据的历史行为和节点剩余能量的个体属性,基于正反馈的思想使得考核结果能在簇头间可靠轮转和增量累积。模拟实验与分析表明：该模型能有效剔除节点发送的虚假数据,并准确识别出失效节点,优化网络的性能,为拓扑控制算法、数据收集压缩算法等提供一个可信的支撑环境。     

无线传感器网络中的信任管理

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WSNSs(wireless sensor networks)中的内部攻击,识别恶意节点、自私节点及低竞争力节点,提高系统安全性、可靠性和公平性等方面有着显著优势.综述了WSNs环境下信任管理的特点、分类方法、框架设计、脆弱性分析、攻击模型及对策,在此基础上介绍了WSNs下的典型信任管理系统.以信任计算模型为中心的WSNs环境下信任管理框架的设计是信任管理系统的核心,从信任要素、信任计算模型和信任值的应用这3个方面对其进行了深入讨论.最后,总结了WSNs环境下信任管理的研究现状,提出了值得参考的研究发展方向.     

无线传感器网络中基于模糊逻辑的信任评估模型

信任评估模型对无线传感器网络的可靠运行和安全保障具有重要意义。针对无线传感器网络主观信任的模糊性,提出了一种基于模糊逻辑的信任评估模型(TEFL,trust evaluation model based on fuzzylogic)。模型使用模糊集理论给出节点信任值的形式化定义;利用模糊推理方法量化本地信任值,通过邻居节点获取推荐信任值;在此基础上,对推荐信任值的综合权重进行模糊推理,并将本地、推荐信任值予以合成,最终得到节点综合信任值。仿真结果表明,该模型具有较好的鲁棒性,能实时、准确地发现恶意节点,确保网络安全性。     

无线传感器网络中一种能量有效k度覆盖算法

覆盖率是衡量无线传感器网络性能的重要指标之一。在对目标节点进行k覆盖的过程中,会出现大量数据冗余迫使网络出现拥塞的现象,导致网络通信能力和覆盖能力降低、网络能量快速消耗等问题。为此,提出了一种能量有效[k]度覆盖算法（Energy Efficient k_degree Coverage Algorithm,EEKCA）。该算法利用节点之间的位置关系构造出覆盖网络模型,通过分析网络模型给出监测区域内节点覆盖期望值及对整个监测区域覆盖所需最少节点数量的求解过程;在能耗方面,给出了工作节点和邻居节点之间的能量转换函数比例关系,利用函数比例关系完成低能量节点的调度,进而达到全网能量平衡,优化了网络资源。最后,仿真实验结果表明,该算法不仅可以提高网络覆盖质量,还可有效抑制节点能量快速消耗,从而延长网络生存周期。     

基于D-S证据理论的无线传感器网络信任评估模型

信任评估模型对无线传感器网络的可靠运行和安全保障具有重要意义.提出了一种基于D-S证据理论的信任评估模型.模型给出了节点信任值的形式化定义;利用基本置信度函数计算直接信任值,通过邻居节点的推荐获取间接信任值;在此基础上,对直接、间接信任值进行基于权重的修正,并根据Dempster组合规则予以合成,最终得到节点综合信任值.仿真结果表明,该模型具有良好的动态适应性和容错性,能实时、准确地发现恶意节点,有效提高了无线传感器网络的安全性.     

多因素信任的无线传感器网络信任模型

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。     

无线传感器网络的信任模型研究

无线传感器网络环境下的信任模型作为密码技术的有效补充,在抵抗内部攻击、识别故障节点等方面发挥着重要作用,可应用于安全路由、安全数据融合等,用以提高系统的安全性、可靠性和公平性;分析了无线传感器网络环境下信任模型的特性,详细介绍了信任模型的评价指标;选取4种典型的信任模型进行评述,分析其优势和不足,并根据各项评价指标进行比较;最后指出目前研究中存在的问题,并展望了进行后续研究的切入点。     

基于能量敏感的无线传感器网络信任度计算模型

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。     

面向无线传感器网络的分层路由信任模型

针对无线传感器网络内部不能有效地检测出恶意节点攻击所引发的安全问题,提出一种面向无线传感器网络分层路由的信任模型。该模型能发现来自网络内部攻击的恶意节点并将其排除,提高了无线传感器网络的安全性能。实验结果表明,与TLEACH协议相比,在恶意节点攻击时,该模型的敏感性提高了5%,信任值幅度增加了10%。     

基于二项分布的无线传感器网络信任管理系统

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。     

Radio-Triggered Wake-Up for Wireless Sensor Networks

Power management is an important technique to prolong the lifespan of sensor networks. Many power management protocols employ wake-up/sleep schedules, which are often complicated and inefficient. We present power management schemes that eliminate such wake-up periods unless the node indeed needs to wake up. This type of wake-up capability is enabled by a new radio-triggered hardware component inspired by the observation that the wake-up radio signal contains enough energy to trigger a wake-up process. We evaluate the potential power saving in terms of the lifespan of a sensor network application, using experimental data and SPICE circuit simulations. Comparing the result with always-on and rotation-based power management schemes, we find the radio-triggered scheme saves 98% of the energy used in the always-on scheme, and saves over 70% of the energy used in the rotation-based scheme. Consequently, the lifespan increases from 3.3 days (always-on) or 49.5 days (rotation-based) to 178 days (radio-triggered). Furthermore, a store-energy technique can extend operating distance from 10 feet to 22 feet, or even longer if longer latency is acceptable. Wake-up efficiency is evaluated in NS-2 simulations, which show that radio-triggered wake-up has fewer failures, shorter latency, and consistently larger sensing laxity than rotation based wake-up. We also present amplification and radio-triggered IDs which can further enhance performance.Lin Gu is a Ph.D. student at University of Virginia. His current research area is in wireless sensor networks, focusing on OS kernel services and energy efficient hardware and architecture support. Before joining to UVa, he got M.S. degree from Peking University and B.S. in Computer Science from Fudan University.John A. Stankovic is the BP America Professor in the Computer Science Department at the University of Virginia. He recently served as Chair of the department, completing two terms. He is a Fellow of both the IEEE and the ACM. He also won the IEEE Real-Time Systems Technical Committees Award for Outstanding Technical Contributions and Leadership. Professor Stankovic also serves on the Board of Directors of the Computer Research Association. Before joining the University of Virginia, Professor Stankovic taught at the University of Massachusetts where he won an outstanding scholar award. He has also held visiting positions in the Computer Science Departmentat Carnegie-Mellon University, at INRIA in France, and Scuola Superiore S. Anna in Pisa, Italy. He was the Editor-in-Chief for the IEEE Transactions on Distributed and Parallel Systems and is a co-editor-in-chief for the Real-Time Systems Journal. His research interests are in distributed computing, real-time systems, operating systems, and wireless sensor networks. Prof. Stankovic received his Ph.D. from Brown University.     

无线传感器网络中基于能量效率的多路径路由算法

针对无线传感器网络节点能量受限的特点,本文提出了一种能量有效、负载均衡的多路径路由算法(EMR)。该算法在按需路由协议AODV基础上,不单纯以最小跳数或者最小时延作为路由选择依据,充分考虑到了路由的能量消耗最小化,避开剩余能量过低的节点,数据沿着最小跳数或路径关键能量比较高的路径传输,降低了网络的能量消耗,也避免关键节点的过量负载。分析与仿真结果表明,与AODV协议相比较,EMR具有更好的分组投递率、端到端时延,推迟了网络中出现死亡节点的时间,从而延长了网络生命周期。     

一种高效节能的无线传感器网络数据聚合协议

在无线传感器网络的应用中,常常利用大量传感器监视若干个离散目标。针对这类目标监视网络,本文提出了一种分布式高效节能的数据聚合协议EETO。EETO将覆盖目标相关 的节点组成一个簇,簇成员都是簇头的K跳覆盖邻居,相关数据在簇头能得到及时、完全的聚合,大大减少了数据传送量。详细的模拟实验结果表明,EETO有效地减少了能量消耗,显著增强了网络的覆盖寿命。     

构建能量敏感的无线传感器网络信任模型

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.     

一种能量有效的WSN路由协议

无线传感器网络中节能是首要考虑的问题。有效地延长无线传感器网络的生存时间,达到传感器节点的负载均衡是无线传感器路由网络路由协议的设计目标。由于LEACH协议存在在簇头节点的选举中未考虑节点的能量因素、簇头节点在空间上分布不均及所有簇头节点直接与Sink进行远距离数据传输过程中能量消耗过多等不足,本文提出了一种改进型的节能路由协议LEACH-ZED。LEACH-ZED采用区域划分的方式,综合考虑节点能量与到Sink节点的距离,进行簇间的多跳传输,大大改善了LEACH协议的一些缺陷。仿真表明,改进后的协议有效延长了网络的生存时间,降低了整个网络的能耗,从总体性能上看优于LEACH协议。     

基于集对分析的无线传感器网络风险信任模型

由于无线传感器网络资源的制约,简易的信任模型对传感器网络安全、可靠地运行有着重要的意义。基于集对分析理论提出了无线传感器网络的风险信任模型,并给出了风险信任模型的描述和计算方法。根据交互记录量化了相邻接节点的直接信任,并采用奖惩机制动态更新节点的直接信任;利用邻居节点的推荐获得间接信任,并给出了单路径和多路径的推荐方法;融合直接信任和间接信任得到节点的综合信任;最后,结合主观风险分析利用对势计算节点的风险信任度。实验仿真结果表明该模型不但反映灵敏性,容错性较好,而且具有稳定的良好的发现率和误判率,能够有效地提高无线传感器网络的安全性和可靠性。