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(中國礦業(yè)大學 計算機學院,江蘇 徐州 221008)
由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)無線開放多跳的特征,一些具備密鑰和身份的節(jié)點可能會因遭受攻擊或被捕獲成為妥協(xié)節(jié)點。在其路由過程中,數(shù)據(jù)包也可能面臨敵方發(fā)起的竊聽、被俘中間節(jié)點對匯聚結(jié)果的攔截丟棄、篡改攻擊以及“黑洞”攻擊等。如果缺乏必要的監(jiān)管機制,則從內(nèi)部破壞安全仍然易如反掌。 因此,將基于行為監(jiān)測的信任模型引入無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由機制中顯得尤為必要。
近年來,有不少學者作了相關(guān)方面的研究。Pirzada Asad Amir在多路徑DSR路由協(xié)議的基礎(chǔ)上引入信任模型[1],信任模型在每一個節(jié)點上執(zhí)行來評價他的鄰居節(jié)點的路由信任情況;文獻[2]提出了一個基于模糊推薦的自動自組網(wǎng)信任模型;文獻[3]提出無線自組網(wǎng)的信任模型包括2種信任,包傳遞信任和信任值的傳遞,并部署一個安全認知協(xié)議;文獻[4]提出了一個定位無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中妥協(xié)節(jié)點的認證機制,其通過哈希出入節(jié)點的數(shù)據(jù)報和丟棄的數(shù)據(jù)報來判斷節(jié)點或者線路是否是妥協(xié)節(jié)點等。
在對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)可信路由已有研究成果的的基礎(chǔ)上,本文提出了一個基于模糊信任的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)可信路由算法,該算法在已有的路由協(xié)議的基礎(chǔ)上,引入了節(jié)點可信度作為路由選擇的度量。在基于分簇的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,本文采用變權(quán)模糊綜合評判方法來計算節(jié)點的路由信任值,使得具備過低剩余能量或是過低包轉(zhuǎn)發(fā)率,過低路由信息篡改信任或過低誠實度任意一個缺陷的節(jié)點都不能夠得到較高的信任植從而被選為簇頭節(jié)點,避免行為惡意的節(jié)點破壞網(wǎng)絡(luò)路由。
假設(shè)X={x0,x1,…,xn}表示信任模型的問題域,xi(i=1,2,…,n) 表示無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點。在本文中,用X上的6個不同模糊子集Ti(i=1,2,…,6)分別來表示6個不同的信任層次(完全信任、非常信任、一般信任、一不信任、非常不信任、完全不信任)。將節(jié)點xi對各個信任子集合Ti(i=1,2,…,M)的隸屬度所構(gòu)成的向量稱為信任向量(信任度)。記節(jié)點x對模糊子集Tj的隸屬函數(shù)為Tj(x),則節(jié)點xi的信任向量為
V={v0,v1,…,v6}={T1(xi),T2(xi),T3(xi),T4(xi),
T5(xi),T6(xi)}.
其中,vj為xi對模糊集Tj的隸屬度,j=1,2,…,6。
在基于分簇的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法中,影響簇頭是否可信的因素也是多方面的,其信任的評價也需要考慮多個因素,在多因素的模糊綜合評判中,常采用加權(quán)平均法進行模糊綜合評判,由于每個因素的重要性不同,它們在決定節(jié)點的信任值時所起的作用也不相同,這一點可以通過在綜合評判算法中為它們指定相應(yīng)的權(quán)值來體現(xiàn)。假設(shè)在計算節(jié)點信任值時考慮的因素數(shù)為4個,評判因素集為E={E1,E2,E3,E4}。E1,E2,E3,E4分別為剩余能量、包轉(zhuǎn)發(fā)率、路由信息篡改率以及聲明誠實度。
常權(quán)加權(quán)平均綜合評判是在綜合評判中把每個因素所具有的權(quán)重視為定值。采用常權(quán)綜合評判法可以在一定程度上反映出各個因素的重要性,但對于某種具體情況,若某個因素如剩余能量因素指標過低,那么其他因素指標再高,該節(jié)點也是不可信任的。此時需要加大該因素的綜合評判權(quán)值以突出評估值低的項,以降低其綜合評判算法輸出的綜合信任值。但是如果在剩余能量不很低的情況下,給該因素的權(quán)重太大又會使得其他因素的影響不能得到有效的體現(xiàn),因此,采用常權(quán)模糊綜合評判方法在解決實際問題時是有一定局限性的。
變權(quán)模糊綜合評判就是在綜合評估中權(quán)重隨評估向量(各因素評估值組成的向量)而改變的綜合評判法。由于常權(quán)模糊綜合評判在進行節(jié)點的多屬性信任綜合評判時具有局限性,本文采用了變權(quán)模糊綜合評判方法進行路由過程中節(jié)點的信任評判。
設(shè)對節(jié)點總體的信任值而言,其4個影響因素E1,E2,E3,E4分別獲得其單個的因素評估值為u1,u2,u3,u4,其中,ui∈[0,um],i=1,2,3,4。當ui=um時,因素Ei的評價值為最大值,說明因素Ei處于最佳情況;當ui=0時,因素Ei的評價值為最低值,說明因素Ei處于最差的情況下。記因素Ei在綜合評判中所占的權(quán)重為wi=wi(u1,u2,u3,u4), 即因素Ei的權(quán)重是個可變的量,其值依賴于該因素的單因素評估值,記
wmi=wi(um,um,um,um),i=1,2,3,4,
亦即wmi表示各因素評價值均為最高值,總體信任情況為最佳情況時,因素Ei所占的權(quán)重,稱為基礎(chǔ)權(quán)重,它可以通過層次分析法等方法而得到。
又記:w0i=wi(um,um,0,um,um),i=1,2,3,4,woi∈(0,1),它表示Ei的評價值為最低,而其他因素評價值為最高時,Ei所占的權(quán)重。因為總想加大受損嚴重因素的權(quán)重,故woi可視為因素Ei所占權(quán)重的上確界(最大值),woi可以由專家評定。
(1)
在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的簇頭選舉和路由選擇中,通過對節(jié)點信任值的綜合考慮,可以得到更加可靠可信的路由。
設(shè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點4個信任評判因素的基礎(chǔ)權(quán)重[wm1,wm2,wm3,wm4]分別為[0.2,0.3,0.3,0.2],各因素的權(quán)重上界[w01,w02,w03,w04]由專家確定,分別為[0.6,0.7,0.7,0.6]。對于某一具體的評價向量u,可由文獻[5]中算法計算得到λ(u)的值,從而得到變權(quán)值wi。
設(shè)節(jié)點信任值的評價區(qū)間為[0,10]。在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由過程中,某節(jié)點的能量信任值為7,其數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)信任值為8,路由信息篡改信任值為7,誠實度為6,即該節(jié)點的信任評價為[7,8,7,6]。
在另一情況下,某節(jié)點由于被俘獲而成為妥協(xié)節(jié)點,其路由信息篡改率屬性信任評價值僅為3,能量評價值為8,數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)信任值為5,誠實度信任值為9,亦即該節(jié)點的信任評價為[8,8,3,9]。
首先對這2組評價進行模糊化操作。采用梯形隸屬函數(shù)μ(x,a,b,c,d),6個模糊子集T1,T2,T3,T4,T5,T6所對應(yīng)的隸屬函數(shù)參數(shù)[a,b,c,d]分別由專家經(jīng)驗設(shè)為[-1.6,-0.3,0.3,1.6],[0.3,1.6,2.3,3.6],[2.3,3.6 ,4.3,5.6],[4.3,5.6,6.3,7.6],[6.3,7.6,8.3,9.6],[8.3,9.6,10.3,11.6],則第一組評價[7,8,7,6]模糊化后得到得模糊綜合評判矩陣為
T1T2T3T4T5T6
第二組劇評價[8,8,3,9]模糊化后得結(jié)果評價矩陣為
T1T2T3T4T5T6
由于第二組評價中的第三個因素路由信息篡改信任值評分較低,希望能夠通過加大其權(quán)重的方法突出這一因素,以引起決策者的充分注意。盡管其他因素的值比較高,該節(jié)點也是不可信的。因此,采用變權(quán)模糊綜合評判方法可分別計算出在這2組評價下關(guān)于4個因素的權(quán)值和綜合信任值。
由模糊變權(quán)綜合評判算法[6]可計算出,第一組[7,8,7,6]評價的參數(shù)[λ1(u),λ2(u),λ3(u),λ4(u)]=[0.263 5 0.343 3 0.382 8 0.296 4];第二組評價[8,8,3,9]的參數(shù)[λ1(u),λ2(u),λ3(u),λ4(u)]=[0.235 8 0.343 3 0.629 6 0.212 0]。
由公式(1)可計算得到在這2組評價下的變權(quán)值如表1中所示。
表1 評價向量為[7,8,7,6]和[8,8,3,9]時各因素的變權(quán)值
通過模糊變換,可得在評價[7,8,7,6]和[8,8,3,9]下,節(jié)點的信任向量分別為:V1=[0 0 0 0.461 7 0.538 3 0];V2=[0 0.203 9 0.239 3 0 0.476 2 0.080 6]。
由重心法后得去模糊化結(jié)果為:V1=7.026 6;V2=6.036 8。
若采用常權(quán)模糊綜合評判法,設(shè)w=[w1,w2,…,w4]=[0.2,0.3,0.3,0.2]為因素的權(quán)值向量。其中,wi∈[0, 1](i=1,2,3,4)為因素ei的權(quán)重,可以計算出常權(quán)下2組評價的綜合信任向量分別為:V1=[0 0 0 0.43 0.57 0];V2=[0 0.138 0.162 0 0.592 0.108]。采用重心法進行去模糊化可得結(jié)果為:V1=7.090 0;V2=6.734 7。
通過與常權(quán)法計算出的結(jié)果相比,可看出:在“評價越高越好”的前提下,只要不是每個因素在單因素評估中都取最大值,則使用變權(quán)法所得綜合值總比以基礎(chǔ)權(quán)數(shù)為權(quán)數(shù)用“常權(quán)法”所汁算出來的綜合值小,這與開始提出的用降低綜合值的辦法突出單因素評估時評估值低的結(jié)論是吻合的。若有某個因素的值較低,則可通過加大其權(quán)值的方法突出這一項的影響,并最終較大地降低綜合后的信任值,以引起決策者的注意,由此可以避免給于具有某方面缺陷的節(jié)點較高的總體信任值,從而再得到可信的簇頭選舉和路由過程。
將該信任機制應(yīng)用到無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由過程中,可得如下仿真結(jié)果。如圖1中所示,t=150 s時刻,妥協(xié)節(jié)點出現(xiàn)了篡改路由信息包的惡意行為,采用變權(quán)綜合評判信任模型與Leach-C協(xié)議以及采用常權(quán)綜合評判信任模型的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由成功率的對比明顯具有較高的路由成功率,可以得到更可信的路由。
圖1 路由成功率
在基于分簇的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的簇頭選舉和路由過程中,使用信任機制可以提高路由的成功率和可靠性。采用變權(quán)綜合評判算法計算信任值,通過提高具有過低值的屬性的權(quán)值,可以突出缺陷,使得具備某一缺陷的節(jié)點避免被選為簇頭節(jié)點或轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。仿真結(jié)果表明:該算法較傳統(tǒng)的基于普通加權(quán)綜合評判的可信路由算法和未引入信任模型的Leach-C協(xié)議都具有更高的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)成功率和路由可信度。
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