數(shù)據(jù)融合技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,獲得準(zhǔn)確查詢結(jié)果以及減少能耗的重要技術(shù)之一,目前已被廣泛應(yīng)用在很多不同的方面。由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)相比在能量、計(jì)算性能等方面都有所差異,導(dǎo)致大部分已在傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中廣泛應(yīng)用的安全技術(shù)很難對其直接使用。因此,數(shù)據(jù)融合技術(shù)在安全方面也存在很多問題,攻擊者能通過俘獲正常節(jié)點(diǎn)的方式對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部進(jìn)行各種類型的攻擊,從而對數(shù)據(jù)融合結(jié)果造成很大影響。為了解決上述問題,本文通過對大量數(shù)據(jù)融合安全方案的研究,決定以信任管理為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)一種能有效解決網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部攻擊的安全數(shù)據(jù)融合方案。論文主要研究工作和成果如下:（1）針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,傳統(tǒng)加密機(jī)制對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部妥協(xié)節(jié)點(diǎn)發(fā)起的攻擊不能起到很好效果的問題。論文中設(shè)計(jì)了適合信任管理機(jī)制的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型,并以Beta分布為基礎(chǔ)建立了相應(yīng)的模型,通過在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部署監(jiān)測機(jī)制,利用節(jié)點(diǎn)間相互監(jiān)測其鄰節(jié)點(diǎn)的行為以應(yīng)對惡意節(jié)點(diǎn)可能發(fā)起的惡意轉(zhuǎn)發(fā)和惡意采集攻擊行為,并同時(shí)在節(jié)點(diǎn)內(nèi)部構(gòu)成節(jié)點(diǎn)行為列表,根據(jù)此列表計(jì)算出節(jié)點(diǎn)對其鄰節(jié)點(diǎn)的直接信任值。在信任值計(jì)算時(shí),考慮了網(wǎng)絡(luò)中可能遭受的隱藏式攻擊,優(yōu)化了節(jié)點(diǎn)直接信任值計(jì)算模型,能更好... 

【文章來源】：桂林理工大學(xué)廣西壯族自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

不同類型節(jié)點(diǎn)的信任值

桂林理工大學(xué)碩士學(xué)位論文41為了驗(yàn)證本文方案在檢測隱藏式攻擊行為方面的有效性，將本文方案與RDAT方案進(jìn)行對比。仿真實(shí)驗(yàn)中設(shè)定，網(wǎng)絡(luò)中20%節(jié)點(diǎn)為惡意節(jié)點(diǎn)，惡意節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)初始運(yùn)行階段一直進(jìn)行正常節(jié)點(diǎn)的操作，等到其信任值上升到一定程度后再進(jìn)行惡意攻擊行為，之后再恢復(fù)正常節(jié)點(diǎn)行為。仿真結(jié)果如下圖5.2所示。圖5.2隱藏式攻擊節(jié)點(diǎn)在兩種方案中的信任值從圖5.2中可以看出，惡意節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行前50s內(nèi)并沒有實(shí)施惡意行為，因此本文方案和RDAT方案對其計(jì)算出的信任值跟正常節(jié)點(diǎn)基本一致，都隨著運(yùn)行時(shí)間的增加而逐漸增加。在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行50s~100s時(shí)，惡意節(jié)點(diǎn)開始實(shí)施惡意攻擊行為，從圖中可以看出，在60s時(shí)，本文方案和RDAT方案計(jì)算出的信任值沒有太大區(qū)別。這是因?yàn)檎９?jié)點(diǎn)由于周圍惡劣環(huán)境等因素的影響也會(huì)導(dǎo)致很小概率的采集或轉(zhuǎn)發(fā)與真實(shí)值相差較大的數(shù)據(jù)，所以本文在信任值計(jì)算公式設(shè)計(jì)時(shí)將這種情況考慮進(jìn)去。但是網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行60s~100s期間惡意節(jié)點(diǎn)還在不停的進(jìn)行攻擊行為，此時(shí)本文方案在信任值計(jì)算時(shí)的檢測因子就發(fā)揮了作用，可以明顯的看到本文方案比RDAT方案計(jì)算出的惡意節(jié)點(diǎn)信任值下降速率更快，從而能快的識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)中存在的惡意節(jié)點(diǎn)。在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行100s~150s期間，惡意節(jié)點(diǎn)又開始進(jìn)行正常節(jié)點(diǎn)的行為，可以看出在150s時(shí)，RDAT方案計(jì)算出該惡意節(jié)點(diǎn)的信任值為0.647左右，而本文方案計(jì)算出的惡意節(jié)點(diǎn)信任值為0.2894。說明在本文方案中即使惡意節(jié)點(diǎn)在對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行攻擊之后轉(zhuǎn)換為正常節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)，也不能得到較高的信任值，從而不能一直潛伏在網(wǎng)絡(luò)中周期地進(jìn)行惡意攻擊行為。

桂林理工大學(xué)碩士學(xué)位論文425.2.2惡意節(jié)點(diǎn)檢測率本文設(shè)計(jì)信任管理模型的目的是通過在網(wǎng)絡(luò)中部署監(jiān)測機(jī)制對節(jié)點(diǎn)行為進(jìn)行監(jiān)測，并對監(jiān)測所得的節(jié)點(diǎn)行為信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并將其作為參數(shù)代入計(jì)算公式得到相應(yīng)的信任值并作為識(shí)別惡意節(jié)點(diǎn)的依據(jù)。因此，惡意節(jié)點(diǎn)檢測率往往作為一個(gè)信任管理模型能否起到保證網(wǎng)絡(luò)安全性能的關(guān)鍵參考。在本文中，惡意節(jié)點(diǎn)檢測率是根據(jù)基于信任管理的安全方案識(shí)別出的惡意節(jié)點(diǎn)數(shù)占當(dāng)前存在的所有惡意節(jié)點(diǎn)數(shù)的百分比。在仿真實(shí)驗(yàn)中，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)分布了220個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，并被均勻的分配到10個(gè)簇，各簇均有1個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)和20個(gè)普通節(jié)點(diǎn)，并將網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)簇分別運(yùn)用本文方案和RDAT方案對惡意節(jié)點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別檢測。由于惡意節(jié)點(diǎn)占比不同會(huì)對檢測率產(chǎn)生很大影響，因此，將惡意節(jié)點(diǎn)占全部節(jié)點(diǎn)的比率設(shè)置為從5%到40%不等，并單獨(dú)進(jìn)行仿真同時(shí)記錄下相應(yīng)的檢測率。為了得到較為準(zhǔn)確的惡意檢測率，在相同的仿真環(huán)境下重復(fù)進(jìn)行多次仿真實(shí)驗(yàn)，并取仿真結(jié)果的平均值。為了驗(yàn)證本文方案在惡意節(jié)點(diǎn)檢測方面的有效性，與RDAT方案進(jìn)行對比，如圖5.3所示。圖5.3惡意節(jié)點(diǎn)平均檢測率對比圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于隱私保護(hù)的非線性安全數(shù)據(jù)融合方案[J]. 張燕,曹曉梅.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2013(09)
[2]面向物聯(lián)網(wǎng)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)綜述[J]. 錢志鴻,王義君.  電子與信息學(xué)報(bào). 2013(01)
[3]傳感器網(wǎng)絡(luò)中面向隱私保護(hù)的高精確度數(shù)據(jù)融合算法[J]. 楊庚,李森,陳正宇,許建,楊震.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2013(01)
[4]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于組合框架的貝葉斯信任模型[J]. 鄢旭,陳晶,杜瑞穎,劉松松.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2012(03)
[5]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究進(jìn)展[J]. 丁洪偉,趙東風(fēng),高揚(yáng)水,趙南山.  實(shí)驗(yàn)科學(xué)與技術(shù). 2011(06)
[6]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合研究綜述[J]. 陳正宇,楊庚,陳蕾,許建.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2011(05)

博士論文
[1]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)信任管理關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 段俊奇.北京交通大學(xué) 2014
[2]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中信任管理機(jī)制的研究[D]. 于艷莉.大連理工大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于信任模型的無線傳感網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)研究[D]. 邵楠楠.江南大學(xué) 2016
[2]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)信任模型研究[D]. 王舒.南華大學(xué) 2015
[3]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)信任機(jī)制研究[D]. 楊磊.清華大學(xué) 2015
[4]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)信任評估模型與方法研究[D]. 劉金鑫.北京交通大學(xué) 2015
[5]物聯(lián)網(wǎng)中安全數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究[D]. 王立坤.東南大學(xué) 2015
[6]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中安全的數(shù)據(jù)融合算法研究[D]. 伍文華.廣西大學(xué) 2014
[7]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究[D]. 劉桐歡.北京交通大學(xué) 2014
[8]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中安全數(shù)據(jù)融合方案的研究[D]. 張燕.南京郵電大學(xué) 2013
[9]無線傳感網(wǎng)絡(luò)下的數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究[D]. 潘良勇.武漢理工大學(xué) 2012
[10]基于分層信任管理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)信任模型[D]. 劉艷飛.太原理工大學(xué) 2012



本文編號(hào)：2941979