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      基于信任模型的AODV路由協(xié)議算法研究

      2020-03-30 03:19林旭斌
      電腦知識與技術 2020年1期

      林旭斌

      摘要:車栽自組織網(wǎng)絡是一種典型的移動自組織網(wǎng)絡,由于無線信道完全開放,易受惡意節(jié)點的攻擊。基于信任模型的路由協(xié)議可以提供一條不包含惡意節(jié)點的可信路由,從而提高路由協(xié)議的安全性。該文提出了一種基于信任模型改進的AODV協(xié)議,利用信任模型的主觀邏輯評估車輛節(jié)點間的可信度,為選擇出安全可信路由提供決策依據(jù)。通過仿真驗證,TAODV路由協(xié)議算法提高了數(shù)據(jù)包傳遞率和平均吞吐量。

      關鍵詞:VANET;AODV;信任模型;NS2

      中圖分類號:TP393 文獻標識碼:A

      文章編號:1009-3044(2020)01-0018-03

      1概述

      在智能交通系統(tǒng)中,車載自組織網(wǎng)絡(Vehicular adhoc Net-work,VANETl是車輛節(jié)點沿著道路高速移動的移動自組織網(wǎng)絡(MANET)。即使在沒有通信基礎設施的地方,VANET也可以利用車輛之間進行數(shù)據(jù)通信。具有無中心、節(jié)點可以高速移動和網(wǎng)絡拓撲結構變化頻繁等特點,其車輛間的無線通信鏈路易受惡意節(jié)點的多種攻擊。因此,如何建立穩(wěn)定可靠的安全路由協(xié)議是VANET的主要挑戰(zhàn)之一。

      按需距離矢量(Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing,AODV)是VANET中一種常用的路由協(xié)議。AODV主要由路由發(fā)起、路由選擇、路由維護三個部分組成。本文利用信任模型對AODV路由協(xié)議進行了改進,增加了AODV路由協(xié)議的安全性,提出了TAODV路由協(xié)議。該協(xié)議考慮車輛節(jié)點的歷史行為以及節(jié)點間的信任關系,引入信任推理模型。

      2信任模型

      1996年M.Blaze等人第一次提出“信任管理”的概念。信任模型通過對信任度量進行計算,定期量化和建立車輛節(jié)點間可信度,并根據(jù)評估的信任值采取相對應的操作,例如路由選擇、訪問控制、檢測惡意節(jié)點等。本文選擇了五個信任屬性來量化車載自組織網(wǎng)絡中節(jié)點的信任度。

      信號質量度量,表示節(jié)點物理鏈路和周圍環(huán)境的狀態(tài)。信號質量越差,則節(jié)點的周圍環(huán)境越差。信號質量度量SQij的計算公式為

      歷史信任,參考節(jié)點歷史信任記錄能夠更準確的評估節(jié)點信任度,避免節(jié)點短時間的惡意行為被永久拉黑,如節(jié)點因通信環(huán)境突然惡劣而后恢復正常通信的情況。

      3TAODV路由協(xié)議改進實現(xiàn)

      TAODV主要增加了監(jiān)聽模塊和信任模塊,為路由模塊選擇路徑傳輸數(shù)據(jù)流提供決策依據(jù),三個模塊的功能關系如圖1所示。

      在監(jiān)聽模塊中,首先需要將TAODV設置混雜模式來實現(xiàn)節(jié)點監(jiān)聽,才能夠實現(xiàn)對鄰居節(jié)點的行為信息采集。信任模塊通過監(jiān)聽模塊獲取鄰居節(jié)點的行為信息,定期計算其相應的信任值,并提供給路由模塊進行路徑?jīng)Q策。

      TAODV的路由模塊是在AODV協(xié)議的路由算法基礎上,加入了對正向路徑信任和反向路徑信任的度量,通過路由請求RREQ包和路由回復RREP包實現(xiàn)。

      3.1路由表

      路徑信任,該度量表示使用潛在路徑傳輸數(shù)據(jù)包的可信度,即當發(fā)送節(jié)點準備向接收節(jié)點進行數(shù)據(jù)傳輸時,它需要發(fā)起路由發(fā)現(xiàn)并對路徑可信度進行評估。

      由于信任的不對稱性,路徑信任分為正向路徑信任和反向路徑信任。前者表示發(fā)送方的主觀判斷,用于決定是否通過該路徑傳輸數(shù)據(jù)包;后者表示接收方的主觀判斷,用于判斷是否從該路徑接收數(shù)據(jù)流。其取值為路徑上任意相鄰節(jié)點間的最小可信度。

      TAODV的路由表相較于AODV協(xié)議的路由表,在對路由路徑的參數(shù)中,除了跳數(shù)之外,增加正向路徑信任和反向路徑信任兩個路徑信任值。

      3.2路由發(fā)現(xiàn)與維護

      與AODV協(xié)議類似,TAODV通過路由發(fā)現(xiàn)報文RREQ和路由回復報文RREP實現(xiàn)發(fā)現(xiàn)路由建立。

      TAODV的RREQ包中增加了反向路徑信任和路徑信任需求兩個新字段。反向路徑信任的值初始化為1,且隨RREQ數(shù)據(jù)包傳輸而變化,每經(jīng)過一個節(jié)點就更新一次該節(jié)點對上一節(jié)點的信任值和路徑信任字段,并更新路由表中反向路徑信任字段,取此路徑上鄰居節(jié)點間的最小可信度。

      TAODV的RREP包中增加了三個新字段正向路徑信任、反向路徑信任和路徑信任需求,正向路徑信任的值初始化為1,取RREP中在路由回復中鄰居節(jié)點間的最小可信度。路徑信任需求在RREQ和RREP控制包傳輸中保持不變。

      當正向路徑信任和反向路徑信任的值小于路徑信任需求時,則不會創(chuàng)建相應到下一跳的RREQ包和RREP包。

      3.3路由選擇

      在TAODV協(xié)議中,當源節(jié)點收到目的節(jié)點或者有到目的節(jié)點路由的中間節(jié)點的RREP報文后,就會建立起到目的節(jié)點的路由。源節(jié)點在進行路由選擇的時候,將從滿足路徑信任需求的路徑中選擇跳數(shù)最少的可信路由進行數(shù)據(jù)傳輸。

      4協(xié)議性能仿真與分析

      將基于信任模型的改進算法TAODV與AODV協(xié)議進行仿真對比,驗證改進算法的性能提升。

      4.1仿真性能指標

      本文使用分組投遞率、平均端到端時延和平均吞吐量作為評價協(xié)議性能的指標。

      4.2仿真環(huán)境與參數(shù)

      本文使用網(wǎng)絡仿真軟件NS2(Network Simulator Version 2)對改進的TAODV協(xié)議和原AODV協(xié)議進行了仿真。

      在城市場景交通下,實驗仿真在相同數(shù)量節(jié)點和相同惡意節(jié)點數(shù)下,節(jié)點不同最大速度情況下分組投遞率、平均端到端時延和平均吞吐量的性能。

      仿真環(huán)境的參數(shù)設置如表1所示,仿真界面如圖2所示。

      4.3仿真結果與分析

      圖3是AODV和TAODV路由協(xié)議的數(shù)據(jù)包投遞率在不同最大移動速度情況下的性能對比圖。隨著車輛節(jié)點移動性的增強,兩種路由協(xié)議的數(shù)據(jù)包投遞率呈現(xiàn)不同程度的下降。改進后的AODV協(xié)議在路由選擇中能夠避開惡意節(jié)點的黑洞攻擊,有效提高了數(shù)據(jù)包傳遞。因此,TAODV協(xié)議提高了網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)包投遞率。

      圖4是平均端到端通信時延在不同最大移動速度下的曲線。隨著節(jié)點移動性的增強,兩種協(xié)議的網(wǎng)絡中可進行通信的鏈路變化更加頻繁,鏈路中斷的概率有所增加,故平均時延均有所增加。在平均端到端時延方面,當節(jié)點移動性較低時,對改進后的TAODV路由協(xié)議的平均端到端時延表現(xiàn)更為理想;當節(jié)點移動性較高時,改進后的TAODV相比AODV的端到端時延表現(xiàn)更好,主要是在路徑選擇時考慮避開惡意節(jié)點和鏈路的信號質量因素,通信鏈路更加穩(wěn)定,減少了數(shù)據(jù)包重傳。

      圖5是網(wǎng)絡吞吐量在不同最大移動速度情況下的變化曲線。隨著節(jié)點移動性增強,AODV路由協(xié)議的受節(jié)點移動性影響比較大,而TAODV相對受到影響比較小。從圖中可以看出,改進后的協(xié)議具有更高的平均吞吐量,這是因為TAODV路由算法的能夠避免惡意節(jié)點的攻擊行為、通信鏈路更加穩(wěn)定,提高了平均吞吐量。

      5結束語

      本文主要對車載自組織網(wǎng)絡中的AODV路由協(xié)議進行了研究和改進,基于信任模型改進AODV路由協(xié)議TAODV,提高了其抵御惡意節(jié)點行為的安全性。最后通過分析仿真結果表明:改進后的AODV協(xié)議在數(shù)據(jù)包投遞率和平均吞吐量上都有明顯改進,特別是在車輛節(jié)點移動速度較高時,TAODV能夠保持較高的數(shù)據(jù)包投遞率和網(wǎng)絡平均吞吐量。

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