薛紅榮 杜翠鳳

摘要：針對(duì)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)安全系統(tǒng)對(duì)節(jié)點(diǎn)交互行為的動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力和對(duì)節(jié)點(diǎn)信息反饋能力評(píng)估的不足，提出一種基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系和節(jié)點(diǎn)交互行為的動(dòng)態(tài)信任模型。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來(lái)衡量節(jié)點(diǎn)之間的短期信任度。在此基礎(chǔ)上，引入時(shí)間衰減因子計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的長(zhǎng)期信任度，考慮到節(jié)點(diǎn)交互存在信任的可靠性問(wèn)題，引入偏差因子衡量節(jié)點(diǎn)交互次數(shù)的差異并通過(guò)偏差因子之間差異性來(lái)衡量反饋信任。實(shí)驗(yàn)表明，模型具有更強(qiáng)的適應(yīng)能力和更可信的評(píng)估能力，能夠在一定程度上應(yīng)對(duì)惡意節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)采取的策略性行為改變和不誠(chéng)實(shí)反饋。

關(guān)鍵詞：點(diǎn)對(duì)點(diǎn)安全系統(tǒng)；動(dòng)態(tài)信任；網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系；節(jié)點(diǎn)交互行為

中圖分類號(hào)：TN918.91文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1008-1739（2021）16-69-4

0引言

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一種集合無(wú)線技術(shù)、嵌入式技術(shù)和機(jī)電技術(shù)于一身的綜合信息系統(tǒng)，可用于多維信息的探測(cè)與處理，被廣泛應(yīng)用于軍事、交通、家居生活及空氣質(zhì)量檢測(cè)等領(lǐng)域[1]。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)，對(duì)等點(diǎn)可以自主決定資源的管理和訪問(wèn)控制策略，點(diǎn)與點(diǎn)的位置是離散分布的，就帶來(lái)了點(diǎn)對(duì)點(diǎn)安全問(wèn)題———惡意節(jié)點(diǎn)在獲取節(jié)點(diǎn)信任后進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)攻擊。很多專家就點(diǎn)對(duì)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)證、授權(quán)、委托和訪問(wèn)控制進(jìn)行了較為深入的研究。Sit等人[2]采用分布式哈希表的方法來(lái)提高路由層的安全性；Castro等人[3]通過(guò)結(jié)構(gòu)化的P2P網(wǎng)絡(luò)來(lái)提高路由層受攻擊后對(duì)攻擊的容忍能力；張德華[4]試圖從信任關(guān)系角度分析路由協(xié)議，通過(guò)信任管理系統(tǒng)來(lái)解決路由安全的問(wèn)題；魏星[5]針對(duì)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)推薦機(jī)制缺少完整的系統(tǒng)解決方案，結(jié)合局部信任機(jī)制，根據(jù)節(jié)點(diǎn)的評(píng)價(jià)能力及歷史信息，提出一種基于推薦的P2P網(wǎng)絡(luò)信任管理模型；路松峰等人[6]針對(duì)現(xiàn)有P2P網(wǎng)絡(luò)中存在的大量欺詐行為和不可靠服務(wù)，參考社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的信任形成機(jī)制，提出一種基于節(jié)點(diǎn)信譽(yù)度相關(guān)的P2P網(wǎng)絡(luò)信任管理模型；李桂倫等人[7-8]分別提出一種具有時(shí)間衰減和主觀預(yù)期的P2P網(wǎng)絡(luò)信任管理模型和一種新的基于信譽(yù)P2P網(wǎng)絡(luò)信任管理模型，第一個(gè)模型通過(guò)長(zhǎng)短期信任的對(duì)比，實(shí)現(xiàn)信任值和時(shí)間的相關(guān)性，第2個(gè)模型通過(guò)引入方差，有效抑制惡意節(jié)點(diǎn)改變策略的問(wèn)題；胡和平等人[9]結(jié)合交互行為和歷史交互數(shù)據(jù)，提出一種名譽(yù)P2P網(wǎng)絡(luò)信任管理模型，能較好地消除詆毀、惡意推薦等安全問(wèn)題。

目前很多信任管理模型極少考慮網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系和節(jié)點(diǎn)交互行為對(duì)節(jié)點(diǎn)的信任度進(jìn)行持續(xù)的評(píng)估[10-12]。一般來(lái)說(shuō)，節(jié)點(diǎn)擁有的鄰居節(jié)點(diǎn)越多，具備的資源就越多。如果惡意節(jié)點(diǎn)處于網(wǎng)絡(luò)中心，其將會(huì)利用自身網(wǎng)絡(luò)資源的優(yōu)勢(shì)來(lái)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)攻擊。而節(jié)點(diǎn)的交互行為直接影響節(jié)點(diǎn)之間信任度的評(píng)估，這種信任度評(píng)估受歷史交互記錄與時(shí)間的影響，并在時(shí)間不斷增加趨勢(shì)下，逐步衰減，近期的歷史交互記錄更能反映節(jié)點(diǎn)的信任度時(shí)效性[13]。因此，本文提出一種基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系和節(jié)點(diǎn)交互行為的動(dòng)態(tài)信任模型，采用短期信任度、長(zhǎng)期信任度和反饋信任度來(lái)衡量節(jié)點(diǎn)之間的信任值，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)之間的訪問(wèn)控制。

1基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系和節(jié)點(diǎn)交互行為的動(dòng)態(tài)信任評(píng)估

惡意節(jié)點(diǎn)在執(zhí)行惡意攻擊之前，通?？紤]節(jié)點(diǎn)的拓?fù)?，?duì)其他節(jié)點(diǎn)擁有的資源進(jìn)行評(píng)價(jià)，在短期內(nèi)會(huì)充分利用網(wǎng)絡(luò)資源，提高交互的成功率。針對(duì)節(jié)點(diǎn)的短期信任，考慮無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)本身的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，采用鄰域結(jié)構(gòu)洞的方法衡量惡意節(jié)點(diǎn)與鄰居節(jié)點(diǎn)的交互行為，通過(guò)節(jié)點(diǎn)之間的交互行為來(lái)衡量節(jié)點(diǎn)之間的短期信任度。

長(zhǎng)期信任度以短期信任度為基礎(chǔ)，并考慮短期信任與時(shí)間相關(guān)性，是一種衡量節(jié)點(diǎn)長(zhǎng)期誠(chéng)信與可靠性的評(píng)價(jià)結(jié)果。相關(guān)研究[7]認(rèn)為，近期形成的信任度比早期形成的信任度具有更高的說(shuō)服力。因此，在計(jì)算長(zhǎng)期信任度時(shí)，引入時(shí)間衰減因子來(lái)反映信任度與時(shí)間的相關(guān)性。

反饋信任度[14]其實(shí)就是網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)節(jié)點(diǎn)基于另外一個(gè)節(jié)點(diǎn)交互行為從而產(chǎn)生對(duì)該節(jié)點(diǎn)誠(chéng)信與可靠性的一種評(píng)價(jià)結(jié)果。由于節(jié)點(diǎn)之間的信任值與交互次數(shù)有很大的關(guān)聯(lián)性，因此，引入交互次數(shù)偏差因子來(lái)衡量節(jié)點(diǎn)之間的交互次數(shù)，然后再對(duì)偏差因子進(jìn)行平均絕對(duì)誤差分析，以此來(lái)衡量公共節(jié)點(diǎn)對(duì)某一節(jié)點(diǎn)的反饋信任度。

1.1短期信任度

節(jié)點(diǎn)短期的信任度要考察節(jié)點(diǎn)之間的交互行為，節(jié)點(diǎn)之間一旦存在交互行為，那么節(jié)點(diǎn)之間就會(huì)存在短期信任。考慮到節(jié)點(diǎn)之間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，采用鄰域結(jié)構(gòu)洞來(lái)計(jì)算點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的信任，而點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的信任包括直接信任和間接信任，如圖1所示。

以節(jié)點(diǎn)為例，直接信任表示直接交互的關(guān)系，在圖中黑色的線。這種直接關(guān)系表現(xiàn)為節(jié)點(diǎn)直接跟連接的點(diǎn)（也叫鄰居），比如節(jié)點(diǎn)，，，四點(diǎn)。間接信任，表示節(jié)點(diǎn)通過(guò)其他節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)交互，比如節(jié)點(diǎn)通過(guò)節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)交互，那么可以認(rèn)為，節(jié)點(diǎn)通過(guò)“中間人”與另外一個(gè)節(jié)點(diǎn)而產(chǎn)生的交互從而產(chǎn)生間接關(guān)系，如圖2所示。

1.3反饋信任度

反饋信任度是通過(guò)公共節(jié)點(diǎn)來(lái)衡量一個(gè)節(jié)點(diǎn)信任度的差異，從而更新節(jié)點(diǎn)的反饋信任度。通常來(lái)說(shuō)，交互次數(shù)越多的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)之間的信任度越高，為了評(píng)估信任的可靠性，本文引入偏差因子來(lái)衡量節(jié)點(diǎn)之間交互次數(shù)的差異：

2實(shí)驗(yàn)分析

本次實(shí)驗(yàn)采用peerSim模擬真實(shí)的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的場(chǎng)景，實(shí)驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)由配置管理器、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵?duì)象、節(jié)點(diǎn)、動(dòng)態(tài)對(duì)象以及觀察對(duì)象等組件構(gòu)成。

當(dāng)惡意節(jié)點(diǎn)獲得一定程度的信任值后開(kāi)始攻擊其他節(jié)點(diǎn)，本文將經(jīng)典的MHRCT模型和本文模型應(yīng)用到該環(huán)境中，分別衡量在惡意節(jié)點(diǎn)比例不同時(shí)各模型的信任值和節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)交互的成功率，試圖證明本文算法的可靠性和適應(yīng)能力方面的性能，如圖3所示。

由圖3可知，一旦惡意節(jié)點(diǎn)利用自身所在的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系獲取鄰居節(jié)點(diǎn)較高的信任值，采用攻擊的手段對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行攻擊之后，網(wǎng)絡(luò)的信任迅速降低，隨后又慢慢恢復(fù)到較高信任值的水平。不同的模型，信任值的恢復(fù)速度是有區(qū)別的。本文模型在通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)計(jì)算短期信任值的基礎(chǔ)上，引入時(shí)間衰減因子和偏差因子對(duì)信任值進(jìn)行快速調(diào)節(jié)。一旦惡意節(jié)點(diǎn)發(fā)動(dòng)攻擊時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的信任度快速降低，具有較強(qiáng)的潛在伏擊的發(fā)現(xiàn)能力，一旦某一個(gè)節(jié)點(diǎn)受到攻擊，通過(guò)引入偏差因子識(shí)別惡意節(jié)點(diǎn)對(duì)其他節(jié)點(diǎn)的虛假欺騙行為，大大提升了網(wǎng)絡(luò)信任值的可靠度。由此可知，本文模型具有更高的潛伏惡意節(jié)點(diǎn)的識(shí)別能力，具有更高的可靠度。

惡意節(jié)點(diǎn)比例不同的情況下交互成功率對(duì)比圖如圖4所示。由從圖4可知，隨著網(wǎng)絡(luò)的不斷運(yùn)行，本模型即便在惡意節(jié)點(diǎn)達(dá)到50%的情況下，通過(guò)信任模型來(lái)實(shí)施節(jié)點(diǎn)的訪問(wèn)控制策略，仍然能夠保持網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行；而MHCRT模型在惡意節(jié)點(diǎn)達(dá)到50%的情況下，網(wǎng)絡(luò)中接近一半的節(jié)點(diǎn)受到影響，無(wú)法保持網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行，這是因?yàn)楸疚耐ㄟ^(guò)引入時(shí)間衰減因子和偏差因子，能夠快速調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的信任度，基于信任度的訪問(wèn)控制策略能夠快速識(shí)別惡意節(jié)點(diǎn)并阻止惡意節(jié)點(diǎn)的訪問(wèn)行為。由此可知，本文模型具有更強(qiáng)的適應(yīng)能力。

3結(jié)束語(yǔ)

提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系和節(jié)點(diǎn)交互行為的動(dòng)態(tài)信任模型來(lái)應(yīng)對(duì)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)惡意攻擊問(wèn)題。該信任模型不僅考慮網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的影響，還考慮時(shí)間的相關(guān)性和公共節(jié)點(diǎn)評(píng)價(jià)的差異性，以此來(lái)提升訪問(wèn)控制策略的動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力和可靠性。實(shí)驗(yàn)表明，提出的模型在識(shí)別惡意節(jié)點(diǎn)和阻止惡意節(jié)點(diǎn)的訪問(wèn)行為上具有更高的適應(yīng)性和可信度。有效抵制惡意節(jié)點(diǎn)通過(guò)抬升自身信任度對(duì)其他節(jié)點(diǎn)的破壞行為，提升無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的安全性。

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