基于优化蚁群算法的无线传感器网络信任模型

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1、54传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2015年第34卷第3期DOI：10．13873／J．1000-9787(2015)03--0054-04基于优化蚁群算法的无线传感器网络信任模型黄干，刘涛，苏宇婷(1．安徽工程大学计算机应用技术重点实验室，安徽芜湖241000；2．东北石油大学计算机与信息技术学院，黑龙江大庆163000)摘要：无线传感器网络(WSNs)会受到很多因素的影响，包括无线链路干扰，缺乏物理保护等，使其对于恶意节点的攻击显得很脆弱，从而成为妥协节点。为了解决这些网络安

2、全问题，提出一种基于优化蚁群算法的信任模型。这个模型由信息素更新、路径质量评估、信任度评估和惩罚与奖励机制构成。此外，为了提高全局信息素计算的准确性，在计算全局信息素时引入了最优解保留策略。仿真结果表明：该信任模型具有更高的性能和可靠性，更加适合WSNs。关键词：无线传感器网络；优化蚁群算法；信任模型中图分类号：TP309．2文献标识码：A文章编号：1000-9787(2015)03-0054-04TrustmodelforWSNSbased0noptimizedantJcol●onyalt~Orl●t』h1mHUANGGan，LIUTa

3、o，SUYu—ting2(1．KeyLaboratoryofComputerApplicationTechnology，AnhniPolytechnicUniversity，Wuhu241000，China；2．SchoolofComputerandInformationTechnology，NortheastPetroleumUniversity，Daqing163000，China)Abstract：Wirelesssensornetworks(WSNs)maybeinfluencedbymanyfactors，includingin

4、terferenceofwirelesslinksandlackofphysicalprotection，whichmakesthesensornodesvulnerabletoavarietyofattackslaunchedbymaliciousnodesandbecomecompromisednodes．Inordertoaddressthesenetworksecurityproblems，atrustmodelbasedonoptimizedantcolonyalgorithmisproposed．Thismodeliscomp

5、osedofpheromoneupdate，pathqualityassessment，trustevaluationandpunishmentandrewardmechanism．Inaddition，inordertOenhancetheaccuracyoftheglobalpheromonecalculation，whenglobalpheromoneiscalculating，theoptimalsolutionretentionstrategyisintroducedintothetrustmode1．Thesimulation

6、resultshowthatthetrustmodelhashigherperformanceandreliabilityanditismoresuitableforWSNs．Keywords：wirelesssensornetworks(WSNs)；optimizedantcolonyalgorithm；trustmodel0引言题，但是网络中的节点仍有可能与恶意节点进行交互。文无线传感器网络(WSNs)广泛应用于军事、环境监控、献[4]提出了WSNs基于信誉的信任模型(reputationtrust医疗监护等领域中。然而，随着WSNs

7、渗入的领域越来model，RTRM)。在这个模型中，每个节点为网络中的其它越多，安全问题就显得越来越突出。近年来，许多研究节点维持一个信誉值。网络中的节点通过看门狗机制来监者提出在WSNs中建立关于节点的信任模型。信任模型可测其它节点的行为，并基于时问为它们建立信誉值。然后，以通过监测网络行为、最小化风险来提高整个网络的性能。节点利用这些信誉值来评估其它节点的信任度，并预测这目前，围绕着WSNs信任模型展开了一系列的研究。文些节点的未来行为。文献[5，6]提出基于节点行为和D—S献[3]提出了WSNs基于代理的信任模型(agencytru

8、st证据理论的信任模型，它联合了节点行为机制和更改的证model，ATRM)。在ATRM中，基于分散证书的信任模型通据理论。文献[7，8]提出WSNs基于任务分配的信任模型过代理模块来监测网络