一种基于时序信誉的WSNs恶意节点检测算法.pdf

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1、118传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2015年第34卷第7期DOI：10．13873／J．1000-9787(2015)07-0118-03一种基于时序信誉的WSNs恶意节点检测算法邢哲源，冯秀芳(太原理工大学计算机科学与技术学院，山西太原030024)摘要：大多数无线传感器网络(WSNs)部署在户外环境中，恶意节点对WSNs安全存在巨大威胁。信誉阈值模型在识别恶意节点这一领域有着不俗的表现，但随着攻击技术的升级，恶意节点变得更加隐秘而难以被发觉。经分析引入时

2、序和相似度的概念对原有信誉阈值模型加以改进，由欧几里得度量和K—mediods算法可以有效地分辨这一类恶意节点。经仿真实验验证，对识别特征不明显的恶意节点改进后的算法效果十分显著。关键词：无线传感器网络；恶意节点检测；时序信誉中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1000-9787(2015)07-0118-03AmaliciousnodedetectingalgorithmforWSNsbasedontimesequencecredibilityXINGZhe—yuan，FENGXiu-fang(School

3、ofComputerScienceandTechnology，TaiyuanUniversityofTechnology，Taiyuan030024，China)Abstract：Mostwirelesssensornetworks(WSNs)aredeployedinoutdoorenvironment，maliciousnodeisamajorthreattothesafetyofWSNs．Creditthresholdmodelhasagoodperformanceinthefieldtoidentifythem

4、aliciousnode，butwiththeattacktechnologyupgrade，themaliciousnodebecomemoreconcealanddificulttobefound．Thecreditthresholdmodelisimprovedbyintroducingtheconceptoftimesequenceandsimilaritythroughanalysis，usingEuclideanmetricandK—mediodsalgorithmcandistinguishthiskin

5、dofmaliciousnodeeffectively．Throughsimulationtest，verifytheimprovedalgorithmeffectivelyidentifyundistinguishablemaliciousnode．Keywords：wirelesssensornetworks(WSNs)；maliciousnodedetection；timesequencecredibility0引言出更加隐蔽的新型攻击方式，恶意节点持续不断的攻击行无线传感器网络(wirelesssensorne

6、tworks，WSNs)将不为大大减少，在多数情况下保持与正常节点相同或相同类型传感器置于节点内部，感知周围温度、湿度、压力、光似。单纯通过阈值进行判断，可能出现低识别率的问强等并对数据进行收集，具有广泛的应用价值⋯。由于题，而提高阈值容易导致较高的误判率。同时，在WSNs中WSNs的自身特点，导致了其容易受到各种各样的攻击。正常节点由于通信故障往往会导致出现异常行为记录，从传统的网络安全策略大多基于密码学，对WSNs完全防御而导致误判。效果不够理想J。本文提出一种基于时序的WSNs信任模型，在原有信近年来，一种基于信

7、任机制的信誉模型在计算机领域誉阈值模型的基础上，引入时序和相似度的概念，通过聚类内得到大量的应用。国内学者于2007年通过贝叶斯公式分析出攻击行为不明显的恶意节点。实验表明：本方案有计算节点信誉值，并以阈值作为判断条件，对恶意节点加以较好的恶意节点识别率，同时避免了原信誉阈值模型由于识别；王鹏江等人于2010年又通过引入“间接信誉”对提高阈值所导致的正常节点误判率上升的问题。该模型加以改进；2013年，由曾梅梅等人提出的灰色马1相关定义尔科夫信誉评价模型在综合信誉的基础上添加了能量信誉1．1时序信誉和样本信誉值序列与节

8、点信誉值序列概念；吴正一、李健等人于2014年又在信誉模型的基础本文所采用的方法是将被视为整体的节点通信行为历上引入能量因素和环境误差的概念。WSNs发展，催生史进行等长时间间隔的拆分，在每一个时间间隔处对节点收稿日期：2014—10-29基金项目：2013年陕西省回国留学人员科研资助项目(2013~)49)；国家自然科学基金资助