基于集對(duì)分析的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)信任模型*

趙金輝,孫宇佳,碩良勛

(石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院網(wǎng)絡(luò)信息安全實(shí)驗(yàn)室,石家莊 0500312)

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基于集對(duì)分析的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)信任模型*

趙金輝*,孫宇佳,碩良勛

(石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院網(wǎng)絡(luò)信息安全實(shí)驗(yàn)室,石家莊 0500312)

由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)資源的制約,簡(jiǎn)易的信任模型對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)安全、可靠地運(yùn)行有著重要的意義。基于集對(duì)分析理論提出了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)信任模型,并給出了風(fēng)險(xiǎn)信任模型的描述和計(jì)算方法。根據(jù)交互記錄量化了相鄰接節(jié)點(diǎn)的直接信任,并采用獎(jiǎng)懲機(jī)制動(dòng)態(tài)更新節(jié)點(diǎn)的直接信任;利用鄰居節(jié)點(diǎn)的推薦獲得間接信任,并給出了單路徑和多路徑的推薦方法;融合直接信任和間接信任得到節(jié)點(diǎn)的綜合信任;最后,結(jié)合主觀風(fēng)險(xiǎn)分析利用對(duì)勢(shì)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)信任度。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明該模型不但反映靈敏性,容錯(cuò)性較好,而且具有穩(wěn)定的良好的發(fā)現(xiàn)率和誤判率,能夠有效地提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的安全性和可靠性。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò);信任模型;集對(duì)分析;風(fēng)險(xiǎn)

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSN(Wireless Sensor Networks)是近年來快速發(fā)展的一種Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)。由于節(jié)點(diǎn)成本低廉與部署方便,被廣泛地應(yīng)用到軍事國(guó)防、工業(yè)監(jiān)測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、生物醫(yī)學(xué)等眾多重要領(lǐng)域。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通常工作在無人管理的惡劣、甚至充滿著敵意的環(huán)境中,且受自身計(jì)算能力、通信能力及電池電量的限制,很容易受到外界環(huán)境的干擾或惡意攻擊,因此安全與可靠成為無線傳感網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與應(yīng)用需要首要考慮的問題之一。

近年來,一些學(xué)者研究了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的信任機(jī)制,并把它應(yīng)用到安全檢測(cè)[1]、路由選擇[2]及通訊協(xié)議[3]等多個(gè)領(lǐng)域。Ganeriwal等人[4]利用貝葉斯方法對(duì)信任的不確定性進(jìn)行分析,但無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中缺乏先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn),基于先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)的前提就增加了信任的不確定性。YAN S等人[5]討論了基于直接和推薦信任的信任管理模型,由于信息收集的不完全,因此信任評(píng)估結(jié)果不夠準(zhǔn)確。成堅(jiān)等人[6]提出了基于D-S證據(jù)理論的信任評(píng)估模型,根據(jù)Dempster組合規(guī)則把直接信任值和間接信任值進(jìn)行融合,得到最終信任值。莫英紅等人[7]把節(jié)點(diǎn)信任按照功能劃分為傳感信任、融合信任以及傳送信任3個(gè)方面,利用節(jié)點(diǎn)局部相關(guān)一致原理來評(píng)價(jià)節(jié)點(diǎn)的信任。吳銀鋒等人[8]利用一種經(jīng)典的Beta算法計(jì)算節(jié)點(diǎn)的信任,并采用節(jié)點(diǎn)間相互監(jiān)督機(jī)制實(shí)現(xiàn)信任的更新,但該方法也是過分依賴節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)。姚放吾等人[9]利用模型貼近度理論來計(jì)算無線傳感器網(wǎng)絡(luò)鄰居節(jié)點(diǎn)推薦信任可信度,雖然計(jì)算精確,但也存在著過分依賴節(jié)點(diǎn)前期行為的情況。曹曉梅等人[10]利用模糊隸屬函數(shù)來描述節(jié)點(diǎn)的行為,并以融合后的隸屬度更新節(jié)點(diǎn)信任值,以提高計(jì)算的精度與速度。嚴(yán)斌宇等人[11]在計(jì)算無線傳感器網(wǎng)絡(luò)信任過程中,綜合考慮了推薦信任與風(fēng)險(xiǎn)對(duì)信任的影響,明顯提高了系統(tǒng)交易的成功率。Che等人[12]基于貝葉斯和熵提出了一個(gè)輕量級(jí)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)信任模型,用以減少計(jì)算量和能量消耗。為了提高信任評(píng)估的準(zhǔn)確性和客觀性,Zhang等人[13]利用云模型理論,提出了簇結(jié)構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的信任模型。

集對(duì)分析不確定性系統(tǒng)理論[14-16]是處理不確定性問題的有效數(shù)學(xué)工具,并被廣泛地應(yīng)用到各研究領(lǐng)域。本文引入集對(duì)分析方法來解決無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中信任評(píng)估的不確定性問題,利用聯(lián)系數(shù)描述無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的直接信任、間接信任和綜合信任;在分析節(jié)點(diǎn)主觀風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上,利用對(duì)勢(shì)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)信任度;最后,通過實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了該模型的合理性和有效性。

1 集對(duì)分析

集對(duì)分析SPA(Set Pair Analysis)是趙克勤教授在1989年全國(guó)系統(tǒng)理論會(huì)議上提出的。其核心思想是把確定和不確定看作一個(gè)確定和不確定系統(tǒng),在該系統(tǒng)中,確定性和不確定性相互聯(lián)系、相互影響、相互制約,并在一定條件下相互轉(zhuǎn)換。利用一個(gè)“同、異、反”聯(lián)系度表達(dá)式來描述,從而把對(duì)確定、不確定性的辯證認(rèn)識(shí)用數(shù)學(xué)工具來表示。

在一定的問題環(huán)境(W)下,兩個(gè)具有一定聯(lián)系的集合對(duì)H=(A、B),按照集對(duì)所具有的特性展開分析,從而找出兩個(gè)集合所共有的特性、對(duì)立的特性和不共有也不對(duì)立的差異特性,并建立起兩個(gè)集合對(duì)H所在問題環(huán)境(W)下的“同、異、反”聯(lián)系度表達(dá)式:

(1)

式中:μ表示問題環(huán)境W的聯(lián)系度;N=S+F+P表示集對(duì)H所具有特性的總個(gè)數(shù);S表示兩集合中共同具有特性的總個(gè)數(shù),F表示兩集合中不共有也不對(duì)立的特性總個(gè)數(shù),P表示兩集合中對(duì)立特性總個(gè)數(shù)。i是差異度系數(shù),i∈[-1,+1],j表示對(duì)立度系數(shù),恒取j=-1。S/N、F/N、P/N分別表示在問題環(huán)境(W)下集對(duì)H的同一度、差異度、對(duì)立度,如果令a=S/N、b=F/N、c=P/N,則式(1)可改為:

μ(H,W)=a+bi+cj

(2)

式中:a、b、c滿足歸一化原則,并且a+b+c=1。

定義1 假設(shè)存在兩個(gè)聯(lián)系數(shù),μ1=a1+b1i+c1j,μ2=a2+b2i+c2j,則有以下運(yùn)算規(guī)則:

①加法規(guī)則

μ=αμ1+βμ2=(αa1+βa2)+(αb1+βb2)i+(αc1+βc2)j

(3)

式中:α+β=1,顯然所得新聯(lián)系數(shù)μ依然滿足歸一化原則。

②乘法規(guī)則:

μ =μ1·μ2=(a1+b1i+c1j)·(a2+b2i+c2j)

=a1a2+(a1b2+a2b1)i+b1b2i·i+(b1c2+b2c1)i·j+

(a1c2+a2c1)j+c1c2j·j

=a1a2+(a1b2+a2b1+b1b2+b1c2+b2c1)i+

(a1c2+a2c1+c1c2)j

(4)

式中:i·i=i2稱為高階不確定量,可近似看作i;j·j=j2稱為高階對(duì)立量,可近似看作j;而i·j=j·i=i。

定義2 設(shè)有聯(lián)系數(shù)μ=a+bi+cj,則:

相對(duì)確定可能勢(shì)Pm(μ)為:

(5)

相對(duì)樂觀可能勢(shì)Po(μ)為:

(6)

相對(duì)悲觀可能勢(shì)Pρ(μ)為:

(7)

式中:γ為不確定演化因子,γ∈[0,1]

圖1 WSN中關(guān)鍵服務(wù)

2 基于集對(duì)分析的風(fēng)險(xiǎn)信任模型

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通常被用來監(jiān)測(cè)外界環(huán)境,主要功能就是監(jiān)測(cè)環(huán)境,并把得到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)交尽Ｆ涔ぷ鲌?chǎng)景可分解為兩類,即:數(shù)據(jù)采集與聚合、數(shù)據(jù)傳輸,如圖1所示。

匯聚節(jié)點(diǎn)將同一區(qū)域內(nèi)各個(gè)節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合,然后通過網(wǎng)絡(luò)中間節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)給基站。因此信任關(guān)系可分為簇內(nèi)信任和路徑信任。簇內(nèi)信任是簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)直接利用本地監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與交互證據(jù)得到的直接信任值,而路徑信任則是不相鄰節(jié)點(diǎn)通過中間節(jié)點(diǎn)逐跳推薦給源節(jié)點(diǎn)的,形成間接信任值。一個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)其他節(jié)點(diǎn)的信任最終需要根據(jù)情況進(jìn)行兩種信任的合成。

2.1 直接信任

在WSN中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)以一定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)自身與其他節(jié)點(diǎn)交互的歷史記錄,并隨著時(shí)間的變化而不斷更新。節(jié)點(diǎn)根據(jù)一定的規(guī)則把這些記錄映射成{1,0,-1},1表示成功,0表示不確定,-1表示不成功。每一個(gè)節(jié)點(diǎn)依據(jù)自身對(duì)鄰居節(jié)點(diǎn)的歷史記錄,計(jì)算對(duì)某鄰居節(jié)點(diǎn)的直接信任值。對(duì)于任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)Pi和Pj,Pi對(duì)Pj的直接信任可表示:

(8)

Sij、Fij、Pij分別表示最近某個(gè)時(shí)間周期T內(nèi)Pi與Pj交互成功、不確定、不成功的次數(shù)。

由于信任值是隨著網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行而動(dòng)態(tài)變化的。設(shè)節(jié)點(diǎn)更新其信任值的時(shí)間段為Δt,在tn時(shí)刻Pi對(duì)Pj的信任值為:μij(tn)=(an,bn,cn),在tn+1時(shí)刻Pi對(duì)Pj的信任值為:μij(tn+1)=(an+1,bn+1,cn+1),tn+1=tn+Δt。則tn+1時(shí)刻更新信任值為:

(9)

式中:λ為遺忘因子。

為了防止惡意節(jié)點(diǎn)快速提升自己的信任值,Pi動(dòng)態(tài)選擇遺忘因子,對(duì)忠實(shí)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行獎(jiǎng)賞,對(duì)惡意節(jié)點(diǎn)進(jìn)行懲罰。

(10)

式中:0≤λ1≤0.5≤λ2≤1。

在初始狀態(tài)下Pi和Pj在最近固定時(shí)間T內(nèi)沒有交互記錄,Pi和Pj對(duì)的信任不考慮歷史記錄,以當(dāng)前信任優(yōu)先。

2.2 間接信任

節(jié)點(diǎn)間不相鄰,如基站與非鄰接數(shù)據(jù)源之間,或節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)交互不充分的相鄰節(jié)點(diǎn),需要其他節(jié)點(diǎn)推薦來建立起的一種信任關(guān)系。為了減少網(wǎng)絡(luò)通信的負(fù)載,防止信任的循環(huán)推薦,因此把間接信任的推薦限制在相鄰節(jié)點(diǎn)之間。根據(jù)路徑關(guān)系,可得推薦信任如圖2所示。

圖2 信任推薦關(guān)系

2.2.1 單路徑推薦

如圖2(a)所示,設(shè)Pi對(duì)Pk的直接信任為μik,Pk對(duì)Pj直接信任為μkj,則Pk推薦給Pi對(duì)Pj的間接信任,可由集對(duì)運(yùn)算式(4)得到,如式(11)所示:

bikckj+bkjcik)i+(aikckj+akjcik+cikckj)j

=aij.k+bij.ki+cij.kj

(11)

2.2.2 多路徑推薦

如圖2(b)所示,Pi對(duì)Pj的間接信任由一系列節(jié)點(diǎn){Pk1,Pk2,…,Pkn}推薦而來,則Pi對(duì)Pj的推薦信任可由集對(duì)運(yùn)算式(4)與式(3)聯(lián)合得到,如式(12)所示:

(12)

由于推薦過程中也可能存在著欺騙行為,設(shè)置推薦節(jié)點(diǎn)推薦信任的權(quán)重是防止推薦欺騙有效的辦法之一。在此以對(duì)節(jié)點(diǎn)的信任值歸一化處理后作為多路徑推薦信任融合的權(quán)重。這樣就使誠(chéng)實(shí)的、推薦地位較高的節(jié)點(diǎn)獲得了較高的權(quán)重。

2.3 綜合信任

在對(duì)節(jié)點(diǎn)的綜合信任評(píng)價(jià)中,節(jié)點(diǎn)首先根據(jù)自己的直接經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行評(píng)價(jià),只有在交互記錄不充足或沒有直接交互的情況下才接受推薦信任,綜合信任值計(jì)算如下:

(13)

式中:β(Pj)為Pj在簇中的活躍程度,活躍程度反映了節(jié)點(diǎn)在簇中交互記錄的穩(wěn)定程度;H為最小直接交互記錄數(shù)的閥值。

2.4 風(fēng)險(xiǎn)信任度

一般通過評(píng)估節(jié)點(diǎn)的脆弱性和威脅度來衡量無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)存在的風(fēng)險(xiǎn)。脆弱性是指節(jié)點(diǎn)自身的不確定性,節(jié)點(diǎn)的不確定性越大,其轉(zhuǎn)化為惡意節(jié)點(diǎn)的可能性也就越大。節(jié)點(diǎn)的脆弱性通過節(jié)點(diǎn)自身行為的不確定性表示出來,因此把節(jié)點(diǎn)的脆弱性表示為節(jié)點(diǎn)主觀評(píng)價(jià)中所包含的不確定性。截止某一時(shí)刻,所有與Pj交互過的節(jié)點(diǎn)對(duì)Pj進(jìn)行的主觀評(píng)價(jià),已經(jīng)包含了不確定性(bij),則脆弱性可表示為:

(14)

式中:n表示與Pj交互過的節(jié)點(diǎn)數(shù);ri表示觀測(cè)值到實(shí)際值的映射函數(shù);Δb是不確定因子,是觀測(cè)脆弱性與實(shí)際值的差異。

威脅是節(jié)點(diǎn)未來可能出現(xiàn)的對(duì)立行為對(duì)與它交互的節(jié)點(diǎn)造成的不良影響,它通過曾經(jīng)出現(xiàn)的對(duì)立行為表現(xiàn)出來。節(jié)點(diǎn)的威脅度是節(jié)點(diǎn)對(duì)立行為后果的嚴(yán)重程度,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)功能相對(duì)單一,因此可通過所有與Pj交互過的節(jié)點(diǎn)對(duì)Pj進(jìn)行的主觀評(píng)價(jià)中,所包含了對(duì)立性(cij)來表示:

(15)

式中:n表示與Pj交互過的節(jié)點(diǎn)數(shù);fi表示觀測(cè)值到實(shí)際值的映射函數(shù);Δc是不確定因子,是觀測(cè)威脅度與實(shí)際值的差異值。

節(jié)點(diǎn)的脆弱性與威脅的主觀評(píng)價(jià)值與觀測(cè)的環(huán)境、時(shí)間長(zhǎng)度和交互次數(shù)有關(guān),但由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力與存貯能力的限制,而且綜合信任評(píng)價(jià)過程中,已對(duì)信任進(jìn)行了科學(xué)的計(jì)算,因此對(duì)某節(jié)點(diǎn)的脆弱性和威脅直接采用信任評(píng)價(jià)中不確定性和對(duì)立性來表示,即avji=bij,thji=cij。因此式(13)可表示為:

(16)

(17)

3 仿真實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證提出的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)信任模型的有效性,在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下進(jìn)行了仿真。仿真實(shí)驗(yàn)監(jiān)控場(chǎng)景大小為100m×100m區(qū)域,100個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在目標(biāo)區(qū)域內(nèi),基站位于要監(jiān)控區(qū)域的中心;節(jié)點(diǎn)的感知半徑為10m,通信半徑為20m;設(shè)計(jì)隨機(jī)選擇0～40%的節(jié)點(diǎn)作為惡意節(jié)點(diǎn),惡意節(jié)點(diǎn)有50%～90%異常數(shù)據(jù)(丟包、采集數(shù)據(jù)異?；驍?shù)據(jù)篡改);節(jié)點(diǎn)信任更新時(shí)間段Δt=10。

3.1 直接信任分析

實(shí)驗(yàn)過程中記錄了某個(gè)節(jié)點(diǎn)直接信任動(dòng)態(tài)變化過程,為了描述惡意節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)的過程,設(shè)置該節(jié)點(diǎn)以信任補(bǔ)償?shù)牟呗月孬@得較高的信任評(píng)價(jià),然后蓄意對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行攻擊。在更新過程中遺忘因子取λ1=0.1,λ2=0.9。

圖3反映了節(jié)點(diǎn)Pi蓄意攻擊節(jié)點(diǎn)Pj的直接信任的變化情況。Pj在前14個(gè)更新周期內(nèi)提供正常的服務(wù),獲得到較高的信任值;在第15個(gè)～22個(gè)更新周期內(nèi)進(jìn)行了蓄意攻擊。由于直接信任評(píng)估時(shí)采用了懲罰機(jī)制,模型表現(xiàn)出了高敏感性,所以對(duì)Pj的信任值迅速下降;隨后在23個(gè)更新周期恢復(fù)正常,但對(duì)該節(jié)點(diǎn)的信任值并沒有快速恢復(fù),使叛逆者為不端行為付出巨大的信任代價(jià)。

圖3 直接信任變化

圖4 惡意推薦節(jié)點(diǎn)對(duì)間接信任的影響

3.2 推薦信任分析

在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中也存在著惡意推薦節(jié)點(diǎn),該類節(jié)點(diǎn)會(huì)惡意抬高或者降低某些節(jié)點(diǎn)的推薦信任值。實(shí)驗(yàn)選擇20個(gè)節(jié)點(diǎn)作為推薦節(jié)點(diǎn),分別設(shè)置1個(gè)～8個(gè)節(jié)點(diǎn)作為合謀節(jié)點(diǎn)時(shí),對(duì)推薦信任的影響結(jié)果如圖4顯示。

由于以節(jié)點(diǎn)的信任度作為推薦信任的權(quán)重,惡意節(jié)點(diǎn)的信任度低,所以它在合成時(shí)所占的比重較低,惡意節(jié)點(diǎn)對(duì)間接信任的影響就不大了。從計(jì)算直接信任值可以看出,直接信任對(duì)信任變化是比較敏感的,所以以信任為權(quán)重抑制了惡意推薦的影響。同時(shí),為了減少并發(fā)合謀對(duì)信任的影響,可以采用多路徑合成,并且只有在收到推薦請(qǐng)求時(shí)才發(fā)送推薦信任,對(duì)主動(dòng)推薦信任不以采用,這樣發(fā)生合謀攻擊的可能性就極低了。

在多跳信任推薦實(shí)驗(yàn)過程中,發(fā)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的信任度減小了,而不確定性和不可能性增加了,而且隨著跳數(shù)的增多越明顯,這是符合信任傳遞衰減原則的。

3.3 風(fēng)險(xiǎn)信任度分析

采用對(duì)勢(shì)作為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)信任度的度量,增加了風(fēng)險(xiǎn)信任度值的變化范圍,信任與風(fēng)險(xiǎn)的每一個(gè)變化細(xì)節(jié)都反映在了風(fēng)險(xiǎn)信任度值上,圖5顯示了圖3所示節(jié)點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)信任度值的變化情況。

圖5 風(fēng)險(xiǎn)信任度

在風(fēng)險(xiǎn)值小于0.15時(shí),樂觀地認(rèn)為工作環(huán)境相對(duì)穩(wěn)定,不確定性是受復(fù)雜工作環(huán)境的影響,把不確定性劃分信任部分來處理。在風(fēng)險(xiǎn)值大于0.5時(shí),認(rèn)為工作環(huán)境充滿了敵意,不確定性即要轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)立。并根據(jù)環(huán)境選擇γ來調(diào)節(jié)不確定性的轉(zhuǎn)變的多少。這樣對(duì)高信任節(jié)點(diǎn)的給予了獎(jiǎng)勵(lì),對(duì)信任較低的節(jié)點(diǎn)給予了懲罰。同時(shí),避免了由于環(huán)境干擾,使無線傳感網(wǎng)在工作環(huán)境相對(duì)穩(wěn)定時(shí)頻繁地更換路徑或改變自組網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

3.4 性能比較

由于真正的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)開發(fā)的環(huán)境,且節(jié)點(diǎn)的性能也不確定,不是所有的節(jié)點(diǎn)都能被判斷為信任或不信任狀態(tài),為了驗(yàn)證模型的性能,在實(shí)驗(yàn)過程對(duì)模型的不信任節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)率和誤判率(可信被判為不可信或不可信被判為可信)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì),并與Bayes信任模型和D-S信任模型進(jìn)行了對(duì)比。圖6顯示了在惡意節(jié)點(diǎn)為15%的情況下發(fā)現(xiàn)率的變化情況,圖7、圖8分別顯示了惡意節(jié)點(diǎn)從0～40%變化過程中各模型的發(fā)現(xiàn)率與誤判率變化情況。

圖6 惡意節(jié)點(diǎn)為15%的情況下發(fā)現(xiàn)率變化

由圖6可見,在惡意節(jié)點(diǎn)中等比例的情況下,集對(duì)模型與D-S模型在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行開始,都快速上升,并在運(yùn)行過程中一直保持較高的發(fā)現(xiàn)率,這是因?yàn)樗鼈儨p少了對(duì)先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)的依賴及先驗(yàn)分布的假設(shè),這提高了反映速度與準(zhǔn)確性;而Bayes模型只有在積累了一定量的記錄后,發(fā)現(xiàn)率才逐漸提升上去。由于集對(duì)模型在綜合信任計(jì)算中利用信任值作為權(quán)重增加了評(píng)估的魯棒性,并且以集對(duì)作為度量考慮了節(jié)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn),并增加了數(shù)值的區(qū)別度,因此集對(duì)模型較D-S模型的發(fā)現(xiàn)率更高。

圖7 惡意節(jié)點(diǎn)百分比與發(fā)現(xiàn)率

圖8 惡意節(jié)點(diǎn)百分比與誤判率

由圖7和圖8可見,在惡意節(jié)點(diǎn)比例較少的情況下,集對(duì)模型與D-S模型的發(fā)現(xiàn)率較高,且誤判率較低;但是隨著惡意節(jié)點(diǎn)所占比例的增加,D-S模型的發(fā)現(xiàn)率在快速降低,誤判率也在快速增加,而集對(duì)模型的發(fā)現(xiàn)率下降的較慢,并逐漸平穩(wěn)下來,誤判率的增幅也是最小的。這是因了隨著惡意節(jié)點(diǎn)比例的增加,證據(jù)的模糊性和沖突性增加,而D-S理論在處理嚴(yán)重沖突時(shí)容易給出錯(cuò)誤結(jié)論,雖然有些人提出了一些解決方法,但都不能徹底解決這個(gè)問題。而Bateys模型只有在積累了一定量數(shù)據(jù)后其性能才能逐漸好轉(zhuǎn),但其存貯量和能耗就會(huì)上升。實(shí)驗(yàn)表明集對(duì)模型性能優(yōu)于D-S模型和Bateys模型;不僅表現(xiàn)在具有較高的發(fā)現(xiàn)率,而且可以看到,集對(duì)模型在惡意節(jié)點(diǎn)占不同比例時(shí)其發(fā)現(xiàn)率相對(duì)穩(wěn)定,誤判率也相對(duì)較低。同時(shí),集對(duì)分析計(jì)算簡(jiǎn)便,能夠完全在簡(jiǎn)單計(jì)算器上實(shí)現(xiàn)。

4 結(jié)束語

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源有限,且經(jīng)常工作在復(fù)雜的環(huán)境中,失效、不可信、惡意甚至欺騙節(jié)點(diǎn)經(jīng)常存在,節(jié)點(diǎn)間的信任問題至關(guān)重要,它直接影響著系統(tǒng)的可靠運(yùn)行。本文在借鑒已有的工作的基礎(chǔ)上,提出了基于集對(duì)分析理論的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)信任模型,利用聯(lián)系數(shù)描述節(jié)點(diǎn)的直接信任、間接信任和綜合信任,在充分考慮節(jié)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)的情況下,利用對(duì)勢(shì)量化了節(jié)點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)信任度,并通過仿真驗(yàn)證了模型的有效性和合理性,實(shí)驗(yàn)表明該模型是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)信任計(jì)算的一種較好解決方案。

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趙金輝(1972-),男,漢族,河北省巨鹿縣人,副教授,博士,主要研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)安全,zhaojh9977@sohu.com;

孫宇佳(1980-),女,漢族,河北省石家莊人,講師,碩士,主要研究方向?yàn)樾畔⑷诤?sunyujia@sjzue.edu.cn。

Risk Trust Model of Wireless Sensor NetworksBased on Set Pair Analysis*

ZHAOJinhui*,SUNYujia,SHUOLiangxun

(Network Information Security Laboratory Shijiazhuang University of Economics,Shijiazhuang 050031,China)

Because of the resource limitations in wireless sensor networks,a simple trust model of wireless sensor networks is great significance for safe and reliable operation. Based on the set pair analysis,a risk trust model of wireless sensor networks is proposed,and given the expression and calculation method. Direct trusts of adjacent nodes are quantified according to interactive records and dynamically updated by incentive mechanisms;Indirect trusts are gained from the recommendations of neighbor nodes,which are described as single-path and multi-path recommended methods;Comprehensive trusts are integrated according to direct trust and indirect trust. Finally,risk trust degrees are calculated by pair potential,combining with subjective risk analysis. Simulation results shown that proposed model had not only good sensitive and fault tolerance,but also good detection rate and false positive rate,which can effectively improve the security and reliability of wireless sensor networks.

wireless sensor networks;trust model;set pair analysis;risk

項(xiàng)目來源:石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士科研啟動(dòng)基金項(xiàng)目(2012)

2014-12-30 修改日期:2015-02-28

C:7230S;6140

10.3969/j.issn.1004-1699.2015.06.025

TP212

A

1004-1699(2015)06-0927-06