1.无线传感器网络中节点信任管理系统,其特征是,系统中,监测狗模块与环境探测模块和状态评估模块相连,环境探测模块之后顺序连接着状态评估模块、信任建立模块和恶意节点判断模块,系统工作的具体步骤如下:
首先进行初始化,预置系统参数ξ0、 R0、R1、β1,1-J、β2,1-J、β3,1-J、β4,1-J、Pthr、Cthr、r0,将每个时间片周期划分成监督阶段和信任评估阶段;然后,
第1步:在监测阶段,监测狗模块监测数据包并提取其相关信息,根据库文件信息,判断观察节点发生了哪些恶性行为和正常行为,以及对应的发生恶性行为和正常行为的次数,更新观察节点的行为表以及库文件,在监测阶段结束之前,将邻居节点的行为表,包括各类行为对应的正常行为次数以及恶性行为次数,发送至状态评价模块和环境探测模块;
第2步:进入信任评估阶段,环境探测模块接收监测狗模块发送的邻居节点行为表,估算正常节点和恶意节点在当前环境下发生每种恶性行为的概率范围区间,并将计算结果发送至状态评价模块;
第3步:状态评价模块执行节点状态估计算法,评估基于一类行为节点为正常状态的概率或恶意状态的概率,并将状态评估结果移交给信任建立模块;
第4步:信任建立模块计算邻居节点的信任值,并将结果移交给恶意节点判断模块;
第5步:恶意节点判断模块根据邻居节点的近期信任值和长期信任值,重新更新可信任节点表和不可信任节点表;
以上5步执行结束后,节点等待进入下一个时间片;
上述,
ξ0为正常节点发生任意一类恶意行为概率的最大区间宽,节点异构性越小,ξ0的取值越小;节点异构性越大,ξ0的取值越大,ξ0的取值范围在0以上到0.2以下;
为恶意节点和正常节点发生B1-K恶意行为概率的概率范围区间间隔,环境条件越
好, 的取值越小;环境条件越恶劣, 的取值越大, 的取值范围在0.2以上到
0.5以下;
β1,1-J为一个调整因子,其值接近于0,并且满足β1,j+β2,j=1(1≤j≤J),一般取值在
0.01以上到0.1以下;
β2,1-J也为一个调整因子,其值接近于1,并且满足β1,j+β2,j=1(1≤j≤J),一般取值在0.9以上到0.99以下;
β3,1-J为一个动态的调整因子,其初始值接近于0,并且满足β3,j+β4,j=1(1≤j≤J),其初始值为0.2;
β4,1-J 也 为 一 个 动 态 的 调 整 因 子,其 初 始 值 接 近 于 1,并 且 满 足β3,j+β4,j=1(1≤j≤J),其初始值在0.8;
Pthr表示节点处于恶意状态的概率门限值,取值在0.6以上;
Cthr表示节点近期信任值的门限值,取值在0.6以上;
r0表示节点信任值的门限值,取值在0.7以上;
R0表示基于粗细网格的节点状态估计算法中粗网格的大小,取值为0.1以下,并且R1<
R1表示基于粗细网格的节点状态估计算法中细网格的大小,取值为0.01以下,并且R1<
2.根据权利要求1所述无线传感器网络中节点信任管理系统,其特征是,其环境探测模块估算正常节点和恶意节点在当前环境下发生每种恶性行为的概率范围区间的方法是,设节点A周围活动邻居节点的数目为J,分别为S1-SJ,节点行为的种类数为K,分别为B1-BK,在节点A监测到J个邻居节点分别发生Bi(1≤i≤K)行为的总次数为Ri,1-Ri,J,其中是恶性行为的次数分别为Wi,1-Wi,J,正常节点发生任意一类恶意行为概率的最大区间宽为ξ0,恶意节点和正常节点发生Bi恶意行为概率的概率范围区间间隔为 环境探测模块执行概率区间估算算法,以估算当前环境下正常节点发生Bi恶性行为的概率区间范围[ai,bi]以及恶意节点的概率范围区间[ci,1],变量ai,bi,ci(1≤i≤K)的值分别等于:
ci=bi+w0,i
环境探测模块的具体实现步骤如下:
第2.1步:初始化,i=1,
第2.2步,初始化变量ai,bi,变量ai初始值取1.00值、bi的初始值取1.00值,
第2.3步,从1到J,依次比较 与ai的值,若 则令
第2.4步,从1到J,依次比较 与bi的值,若 则令bi的值等于
第2.5步,比较bi与ai+ξ0的值,若bi
第2.6步,令
第2.7步,如果i≤K,令i等于i+1,重复步骤2.2到步骤2.6;否则,运行结束。
3.根据权利要求1所述无线传感器网络中节点信任管理系统,其特征是,其状态评价模块基于一类行为评估邻居节点为恶意状态的概率的方法是,设节点A周围活动邻居节点的数目为J,分别为S1-SJ,当前邻居节点的长期信任值分别为T1-TJ,节点行为的种类数为K,分别为B1-BK,在当前环境下正常节点发生Bi恶性行为的概率区间范围[ai,bi]以及恶意节点的概率范围区间[ci,1](1≤i≤K),且在节点A监测到J个邻居节点分别发生Bi(1≤i≤K)行为的总次数为Ri,1-Ri,J,其中是恶性行为的次数分别为Wi,1-Wi,J,节点A基于行为Bi评估Sj(1≤j≤J)为恶意节点的概率Pi,j的值等于:
其中参数α为任意节点是正常节点的先验概率值,其值等于min{0.8, 参数
β为任意节点是恶意节点的先验概率值,β=1-α;
m=Ri,j;
n=Wi,j;
x是函数F的自变量,表示当前环境下正常节点发生Bi恶性行为的概率区间范围的某一个点的值;
x'是在区间[ai,bi]内使函数F(x,y)值为最小的时候的x的取值;
y也是函数F的自变量,表示当前环境下恶意节点的概率范围区间区间范围[ci,1]的起点值ci;
yˊ=y0=y=ci。
4.根据权利要求1所述无线传感器网络中节点信任管理系统,其特征是,其信任建立模块更新邻居节点近期信任值和长期信任值的评估方法是,设节点A周围活动邻居节点的数目为J,分别为S1-SJ,当前邻居节点的长期信任值分别为T1-TJ,节点行为的种类数为K,分别为B1-BK,节点A基于行为Bi评估Sj是恶意节点的概率为Pi,j(1≤i≤K,1≤j≤J),预置的节点处于恶意状态的概率门限值和节点近期信任值的门限值分别为Pthr和Cthr;节点A所处的时间片序号为Z,节点A在第一个时间片至第Z-1个时间片内得到的观察节点Z-1
Sj的近期信任值中,最小值为 在第Z-1个时间片,观察节点Sj的长期信任值为T j;
预置的两个调整因子分别为β1={β1,1,β1,2,...,β1,J}和β2={β2,1β2,2,...,β2,J},其中β1,j接近于0,β2,j接近于1,且β1,j远小于β2,j,β1,j+β2,j=1(1≤j≤J);预置的两个动态调整因子分别为β3={β3,1,β3,2,...,β3,J}和β4={β4,1,β4,2,...,β4,J},其中β3,j的初始值接近于0,β4,j的初始值接近于1,β3,j+β4,j=1(1≤j≤J);节点A计算Z Z
更新节点Sj的近期信任值Cj和长期信任值的值Tj分别等于:
其中Pmax,j=max{Pi,j|1≤k≤J}
此轮更新后的β3,j和β4,j的值分别等于:
其中β4,j和minCj之间的函数关系为递增关系。