基於灰色理論的無線傳感器網絡信任模型
信息安全
作者：陳迪 周鳴爭
摘要：針對無線傳感器網絡（WSN）中通信節點精確評估的問題，提出了一種基於灰色理論的信任模型（GTTM）。該模型充分監測節點行為，構造樣本矩陣，以灰色關聯思想計算推薦節點的權重，以灰色聚類思想計算節點的信任值。仿真實驗表明，與經典的基於信譽的信任管理框架（RFSN）模型比較，GTTM網絡中通信節點的信任值收斂更加平緩，能夠抵禦惡意推薦，及時降低不可信節點的信任值，在網絡遭受攻擊時仍能獲得較高的交易成功率；與基於Bayes估計的信任計算模中文全稱與基於Bayes估計的信任計算模型（TCMBE）比較，即使在推薦樣本較少的情況下，GTTM仍能保持較低的惡意節點誤報率。實驗結果表明，所提模型能夠準確評估節點的可信度，保證網絡的可靠運行。
關鍵詞：信任模型；無線傳感器網絡；灰色關聯；灰色聚類；惡意節點
中圖分類號： TP393 文獻標誌碼：A
英文摘要
Abstract：Focusing on the issue of accurate assessment of the communication _disibledevent=0.75，節點初始信任值均為0.5。
2.2.1 節點信任收斂性
正常節點隨著網絡運行其信任值的變化趨勢。一個正常節點經過多次通信後，其信任值逐漸趨於穩定。但是GTTM較RFSN模型出現更多抖動，信任度增幅也更加平緩，這是因為模型綜合考慮了較為全麵的節點行為，正常節點在某一時段的偶然較差的表現也會被及時捕捉到，從而導致信任度的抖動以及平緩的穩定趨勢。
2.2.2 抵禦共謀欺詐
當網絡中出現共謀欺詐時節點信任值的變化趨勢。由於RFSN模型沒有甄別推薦信息的可靠程度，所以在12～18時段出現節點信任值虛增的情況。GTTM會根據惡意節點的推薦信息與大多數節點的相似度低，而賦予其較低權重，所以信任度出現小額增幅，隨著時間的推移，主評節點會越來越倚重直接信任，表現較差的節點在後期出現信任度持續走低的趨勢。
2.2.3 交易成功率
與RFSN模型交易成功率的對比。所謂交易成功率，是指每隔3s采樣時節點成功轉發數據包的個數與數據包總數之間的比值。RFSN模型在網絡初始階段擁有較高的成功交易率，但是在12～18時段出現網絡攻擊時，交易率陡降。而GTTM因為采取了相應的措施，可以及時識別惡意節點並降低信任度，避免與其交易，因此保持了比較平穩的交易率，能夠滿足是否應為“應用需要”應用需要。
2.2.4 惡意節點誤報率
GTTM與TCMBE核實縮寫中是否已有model惡意節點誤報率的對比。所謂誤報，是指由於缺乏樣本，可能將物理信道故障導致丟包的正常節點誤認為是惡意節點而加以排斥。在推薦樣本充足的情況下，兩種模型誤報率均很低，然而在缺乏推薦樣本時，TCMBE就會顯露較高的誤報率，這是因為該模型隻是簡單地將推薦信息求均值代入Bayes估計式，這些推薦信息中會有個別極低值，會降低最終信任。但是GTTM會比較推薦信息的相似度，並且灰類白化函數會對推薦樣本矩陣作模糊處理，突出了節點的正常行為，保證了判定的正確性。
3 結語
本文提出了一種基於灰色理論的WSN信任模型，該模型充分考慮WSN通信特點，提煉若幹聚類指標，讓信任值的評估更加依賴於節點行為；用灰色聚類思想綜合推薦信息，同時考慮了不同推薦信息的可信度。仿真實驗表明，在缺乏足夠推薦樣本的情況下，GTTM較TCMBE能更準確地識別惡意節點，抵禦虛假推薦，具有較強的敏感性和健壯性。但是，該模型存在複雜度較高、能耗較大的缺陷，如何進一步簡化算法，使之更加符合WSN特點，並構建基於信任的數據融合、訪問控製等領域的模型是我們下一步主要的研究工作。