[发明专利]一种面向无线传感器网络的两级节点信任评估方法

说明书

本发明公开一种面向无线传感器网络的两级节点信任评估方法，针对行为数据模糊的节点进行信任评估，防止恶意节点对传感器网络的攻击。具体步骤如下：首先，对被评估节点直接监测得到的行为数据去模糊，以得到节点直接信任值；其次，结合直接、历史以及推荐信任数据评估节点最终信任值；接着，多次评估得到信任样本，并引入云模型建立正态信任云，作为节点最终信任等级评估依据；最后，根据实际需求划分标准信任云组，并采用精简分类方法匹配节点最佳标准信任云，从而确定节点信任等级。本发明分析行为数据模糊性对信任评估的影响，构建两级信任评估模型，包括模糊推理、多源信任智能融合以及信任云重构与分类，从而提高节点信任等级的评估精度。

技术领域

本发明涉及网络信息安全的信任机制技术领域，尤其涉及无线传感器网络节点的信任评估方法。

背景技术

无线传感器网络由于其应用环境的特殊性导致其易受攻击，尤其易遭受物理俘获而成为妥协节点，而传统的安全技术无法直接应用于无线传感器网络解决安全路由问题，因此必须加上安全机制。节点被赋予一定的信任值反映其可靠度，而该节点过去的部分或所有行为证据将作为信任值评估的依据。然而无线信道质量具有不稳定性，并且节点故障也随机发生，通过动态监测得到的行为数据具有一定的模糊性和随机性。如何对监测到的具有模糊性和随机性的行为数据进行信任评估是无线传感器网络安全领域一个急需解决的问题。

发明内容

本发明目的在于解决了上述现有技术的不足，提出了一种面向无线传感器网络的两级节点信任评估方法，该方法分析无线信道不可靠性以及节点随机误动作或故障对信任评估的影响，构建两级信任评估模型，通过行为数据模糊推理、多源信任智能融合以及信任云重构与分类，解决信任证据的模糊性和随机性对评估精度的影响。

本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：一种面向无线传感器网络的两级节点信任评估方法，该方法包括如下步骤：

步骤1：对被评估节点直接监测得到的行为数据经模糊系统处理，得到对被评估节点的直接信任值；

通过行为动态监测系统获得的数据，即平均时延(Average Delay,AD)和数据包传输率(Packet Delivery Rate,PDR)，首先经过信任模糊推理子系统处理以得到节点的直接信任评估值。模糊推理系统包含模糊化、模糊推理以及去模糊化处理三部分：

(1)模糊化是根据知识库中的模糊集将输入的信任依据AD和PDR转化为对应的模糊集合；

(2)模糊推理是根据模糊规则将信任依据模糊集映射到信任值的模糊集；

(3)去模糊化是将信任模糊集转化为具体的信任数值。

步骤2：将步骤1得到的直接信任值结合节点的历史以及推荐信任数据，得到对被评估节点最终信任值；

经模糊处理得到的直接信任数据并不充分，必须进一步结合节点的历史以及推荐信任数据，将这三类信任数据进行融合处理实现对节点信任全面地评估，具体融合过程分三步：

(1)设计合理的信任预测模型，根据历史信任数据实现对当前信任值的预测，从而得到预测信任值T_F。

(2)根据信任推荐节点的价值实现对推荐信任数据的加权融合处理，从而得到推荐信任值T_R。

(3)设计合理的自适应加权系统，实现对直接信任值T_D、预测信任值T_F以及推荐信任值T_R的加权融合处理，以得到被评估节点的最终信任值T。

步骤3：通过利用多次评估得到的信任样本结合云模型对正态信任云重构，作为节点最终信任等级评估的依据；