基于灰色理论的无线传感器网络信任模型

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1、基于灰色理论的无线传感器网络信任模型摘要：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估计的信任计算模中文全称与基于Bayes估计的信任计算模型（TCMBE）比较，即使在推荐样本较少的情况下，GTTM

2、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。关键词：信任模型；无线传感器网络；灰色关联；灰色聚类；恶意节点中图分类号：TP393文献标志码：A英文摘要Abstract:FocusingontheissueofaccurateassessmentofthecommunicationnodesinWirelessSensorNetwork（WSN）,aGreyTheorybasedTrustModelnamedGTTMwasproposed.Theproposedmodelfullymonitoredthebehavi

3、orsofnodesinnetwork,buildedsamplematrix,andcomputedtheweightsoftherecommendingnodesbygreyrelationalmethod,andcomputednodestrustvaluesthroughtheclusteringalgorithmofgreytheory.ThesimulationexperimentsshowedthatcomparedwiththeclassicReputationbasedFrameworkforSensorNetworks(RFSN)model,the

4、convergenceofthetrustvalueofnodesinGTTMnetworkismoregentle；GTTMcouldresistmaliciousrecommendationandreducethevaluesofuntrustednodesinatimelymanner,couldstillgetahighrateofsuccessfultradingwhenthenetworksufferedattacks.ComparedwiththeTrustComputationModelbasedonBayesEstimation英文全称(TCMBE)

5、modelbasedonBayesestimation,evenunderthecircumstancesoflessrecommendedsamples,GTTMstillcouldkeeplowrateoffalsepositivemaliciousnodes.TheexperimentalresultsshowthattheGTTMcanevaluatethetrustvaluesofnodesmoreaccuratelyandensurethereliableoperationofthenetwork.英文关键词Keywords：trustmodel；Wire

6、lessSensorNetwork(WSN)；greyrelation；greyclustering；maliciousnode0引百无线传感器网络(WirelessSensorNetwork,WSN)是由部署在监测区域内的大量传感器节点组成，通过无线通信的方式形成的一个多跳的自组织的网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并发送给观察者。由于WSN节点具有自身能量受限、部署环境恶劣等特点，加之采用无线方式进行通信，使得WSN比传统的有线网络存在更多的安全隐患，其中包括由于节点资源耗损而引起的自私行为，以及节点被俘获而导致的恶意行为等。研

7、究表明最好有文献出处，这些安全隐患是基于传统密码体系的安全机制所无法解决的。为了能够对密码技术进行有效补充，WSN信任模型的研究开始得到学术界的广泛关注，通过计算传感器节点的信任度来识别故障节点和被俘获节点，采取一些针对措施以减少系统损失，提高系统的安全性、可靠性以及公平性。目前学术界已提出多种无线传感器网络信任模型。文献［1］认为不确定性是信任的重要属性，即通信节点之间的信任关系具有模糊性和随机性。文献［2］提出了经典的基于信誉的信任管理框架(ReputationbasedFrameworkforSensorNetworks,RFSN),对节点行为