本文關(guān)鍵詞：機會網(wǎng)絡(luò)中動態(tài)信任模型的研究

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【摘要】：隨著移動通信終端的普及和無線通信技術(shù)的進(jìn)步,機會網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展,已經(jīng)成為移動互聯(lián)網(wǎng)中的熱門研究領(lǐng)域之一。由于機會網(wǎng)絡(luò)具有分布式、自組織等特點,其已成為未來物聯(lián)網(wǎng)和普適計算的重要組成部分,應(yīng)用范圍越來越廣。然而機會網(wǎng)絡(luò)的開放性導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)在路由轉(zhuǎn)發(fā)、安全與隱私保護等方面存在著風(fēng)險,節(jié)點的自私和惡意行為會嚴(yán)重影響整個網(wǎng)絡(luò)的性能甚至造成網(wǎng)絡(luò)癱瘓。為確保機會網(wǎng)絡(luò)的消息傳遞成功率和降低消息時延,節(jié)點間需建立相應(yīng)的信任機制,并根據(jù)信任進(jìn)行路由決策。本課題在分析了機會網(wǎng)絡(luò)中自私節(jié)點和惡意節(jié)點異常行為的基礎(chǔ)上,并根據(jù)機會網(wǎng)絡(luò)非全連通、自組織等特點提出了動態(tài)信任模型。自私節(jié)點為節(jié)省自身能量、內(nèi)存,拒絕接收其它節(jié)點的消息或接收后立即丟棄;而惡意節(jié)點不僅丟棄消息,還使用共謀攻擊躲避節(jié)點監(jiān)測,同時會散發(fā)大量垃圾消息。節(jié)點通過動態(tài)信任模型中的監(jiān)測機制記錄與其它節(jié)點的交互信息,并將記錄的信息量化為節(jié)點間的直接信任度,包括滿意度、健康度、連通度等。為更準(zhǔn)確地衡量節(jié)點之間的信任程度,節(jié)點考慮自身偏好,選擇性地接收其它節(jié)點的推薦信任。該信任模型按照一定的方式聚合節(jié)點的直接信任和收集的推薦信任,最后存儲到信任列表中,并對列表中的信任值進(jìn)行周期性更新。節(jié)點通過綜合信任值列表進(jìn)行路由決策,即不向信任值低的節(jié)點發(fā)送消息,且只接收信任值較高的節(jié)點發(fā)出的消息。針對惡意節(jié)點的共謀攻擊,該模型通過統(tǒng)計反饋消息的發(fā)送方和確認(rèn)方,且不斷收集其它節(jié)點推薦的反饋消息,根據(jù)反饋消息的發(fā)送方所占比例對共謀攻擊節(jié)點進(jìn)行檢測。本課題使用開源仿真工具ONE對提出的信任模型進(jìn)行路由仿真驗證,將改進(jìn)的信任模型應(yīng)用到機會網(wǎng)絡(luò)的多個典型的路由算法中,并在不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中進(jìn)行仿真實驗。仿真結(jié)果表明,經(jīng)過一定時間的信任積累,節(jié)點可以檢測到大量異常節(jié)點,進(jìn)而降低了將消息傳遞給異常節(jié)點和接收垃圾消息的風(fēng)險,因此該模型不僅可以減小網(wǎng)絡(luò)的消息傳遞時延,而且還能維持較大的消息傳遞成功率。
【關(guān)鍵詞】：機會網(wǎng)絡(luò) 路由協(xié)議 信任模型 轉(zhuǎn)發(fā)策略
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.08
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析10-13
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述的簡析13
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容13-14
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 機會網(wǎng)絡(luò)及信任模型綜述16-28
• 2.1 機會網(wǎng)絡(luò)16-19
• 2.1.1 機會網(wǎng)絡(luò)特性及結(jié)構(gòu)16-17
• 2.1.2 機會網(wǎng)絡(luò)的路由分類17-19
• 2.2 信任管理19-27
• 2.2.1 信任的定義及特點19
• 2.2.2 信任的劃分19-21
• 2.2.3 信任管理過程21-22
• 2.2.4 常用信任模型22-27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 第3章 分布式動態(tài)信任模型28-41
• 3.1 信任模型的架構(gòu)29
• 3.2 貝葉斯信任模型29-31
• 3.2.1 貝葉斯信任的描述29-30
• 3.2.2 適用場景分析30-31
• 3.3 改進(jìn)的分布式信任模型31-39
• 3.3.1 監(jiān)測機制31-35
• 3.3.2 直接信任的量化與計算35-36
• 3.3.3 信任的傳遞36-37
• 3.3.4 信任的聚合與更新37-38
• 3.3.5 信任決策38-39
• 3.4 模型的工作流程39-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第4章 模型實現(xiàn)及實驗分析41-59
• 4.1 仿真環(huán)境41-43
• 4.1.1 仿真工具簡介41-42
• 4.1.2 仿真環(huán)境設(shè)置42-43
• 4.2 動態(tài)信任模型的實現(xiàn)43-45
• 4.3 仿真結(jié)果分析45-58
• 4.3.1 異常行為對網(wǎng)絡(luò)的影響45-48
• 4.3.2 自私節(jié)點場景48-51
• 4.3.3 惡意節(jié)點環(huán)境51-53
• 4.3.4 與其他模型的比較53-56
• 4.3.5 檢測率分析56-58
• 4.4 本章小結(jié)58-59
• 結(jié)論59-60
• 參考文獻(xiàn)60-66
• 致謝66

【相似文獻(xiàn)】

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