[发明专利]UASNs中基于匿名簇的AUV协作的源节点位置隐私保护方法

说明书

本发明公开了一种UASNs中基于匿名簇的AUV协作的源节点位置隐私保护方法，包括如下步骤：首先，在网络预部署阶段，节点随机部署，根据不同作用分为环境监测节点和管道监测节点，整个网络根据埃克曼漂流模型分为静态层和动态层，静态层节点按照一定方式形成簇，动态层不形成簇；其次，为了应对攻击者的回溯攻击，平衡网络流量，采用匿名簇的方式进行数据转发，并选择虚假源节点；最后，由两个AUV分别收集真实和虚假源节点的数据包，AUV的路径规划采用Q‑learning方法。本发明能够阻碍攻击者的回溯攻击，提高了水下数据收集的效率，增强了水下环境对源节点的隐私保护。

技术领域

本发明属于水声传感器网络领域，具体涉及一种UASNs中基于匿名簇的AUV协作的源节点位置隐私保护方法。

背景技术

世界各国都在加紧对于海洋资源的研究来缓解陆地资源越来越匮乏的局面，在对海洋的研究中，水声传感器网络UASNs(Underwater acoustic sensor network)的作用越来越重要。水下油气资源丰富，人们在水下使用管道将海底的油气资源输送到水面使用。但是由于水下环境的特殊性以及海水的腐蚀性，管道极易发生损坏而被攻击者恶意利用。通常在水下部署节点进行监测，但是一旦源节点的位置被发现，管道的故障就极易被攻击利用，因此需要进行源位置隐私保护。源位置隐私保护是无线传感器网络安全保护的重要手段。随着水声传感器网络的发展，其安全性和保密性越来越受到重视。水声传感器网络的源位置隐私起源于无线传感器网络的源位置隐私保护，现有的源位置隐私保护算法往往是从无线传感器网络发展而来的。

在位置隐私保护的研究中，首先设计了网络模型和攻击模型。基于网络模型和攻击模型，不同的位置隐私保护技术的深入研究，有效避免了网络敏感位置信息的泄漏，如源节点或基站的位置。此外，位置隐私保护技术还需要考虑网络能耗、通信延迟、数据查询精度和可靠性等因素。

最早提出的保护位置隐私的模型是熊猫猎人游戏，使得位置隐私的场景更加清晰。在熊猫猎人游戏模型中，许多小的传感器节点随机分布在栖息地中，用来监视熊猫。一旦熊猫出现，周围的传感器节点(称为源节点)将快速监视它，并通过多跳通信或路由路径向sink发送信息(例如熊猫的位置)。另外，在熊猫猎人游戏中还有一个猎人，它可以在网络中自由移动并监视本地无线通信。通过对网络流量的监控和对路由路径的追踪，猎人可以找到源节点的准确位置，最终找到熊猫。

近年来，对于无线传感器网络源位置隐私保护的相关研究文献如下：

1、Jing等人在《Optimal Privacy Preserving Probabilistic Routing forWireless Network》使用一个统计决策框架来优化给定效用(或成本)约束的路由协议的隐私性。考虑了一种利用贝叶斯最大后验概率(MAP)估计来监测节点间通信的攻击，具有无损和有损观测的全局对手；并引入了一种决策框架来应对这种攻击，将隐私效用权衡问题作为一个线性规划，有效的解决问题。

2、Wang等人在《Source-Location Privacy Full Protection in WirelessSensor Networks》中在具有全局和局部特征的混合攻击威胁下保护SLP，提出了一种消息映射方法，并加入假包来隐藏源位置。首先设计了一个基于同余方程的轻量级消息共享方案。其次，每条消息都映射到一组共享，较短的共享使其能够以节能的方式进行处理和传输。此外，所提出的消息共享方案能够容忍传感器节点的不可靠性，为网络提供更可靠的数据传输机制。第三，源节点基于共享和虚拟包在自身周围构建一个云来隐藏其位置。云中节点的无线电行为被精心安排，以向对手隐藏真实的共享，并使云中的节点在统计上无法区分。最后，将随机路由算法集成到所提出的方案中，将真实的共享从假源节点传递到汇节点，在汇节点中根据接收到的共享重构原始消息。