[发明专利]一种基于贝叶斯网络的ad-hoc网络节点可信度评估方法

摘要

本发明公开了一种基于贝叶斯网络的ad-hoc网络节点可信度评估方法，其通过获取评估节点对目标节点的直接可信度和间接可信度，再对直接可信度和间接可信度采用加权的方式，得到评估节点对目标节点的可信度，其中直接可信度的获取是先利用在线时间、传输速度、路由转发率和剩余能量构建贝叶斯网络，然后利用贝叶斯网络根据不同的关注对象得到对应的后验概率，直接可信度为实际关注对象对应的后验概率；间接可信度来自于评估节点与目标节点的公共一跳邻居节点，当没有公共一跳邻居时间接可信度为零，这样得到的节点可信度结果的依据是节点在网络中真实的状态，这种节点可信度评估方式避免了恶意节点对网络构成威胁，同时提高了节点评估的灵活性。

主权项

1.一种基于贝叶斯网络的ad-hoc网络节点可信度评估方法，其特征在于包括以下步骤：①将ad-hoc网络中待评估的节点定义为目标节点，将ad-hoc网络中除目标节点外的任意一个节点定义为评估节点，并假设评估节点已向目标节点发起通信；②将目标节点的在线时间属性、传输速度属性、路由转发率属性和剩余能量属性分别对应记为O、S、R和Po，并将目标节点的可信度记为T，其中，O、S、R和Po的值为1或2或3，T的值为1或2，当T=1时表示目标节点不可信，当T=2时表示目标节点可信；然后计算目标节点可信度的边缘概率，记为P(T)，n(T)表示评估节点与目标节点之间符合参数T要求的会话次数，m表示评估节点与目标节点之间的总会话次数；接着根据P(T)，计算目标节点的在线时间属性O的条件概率、传输速度属性S的条件概率、路由转发率属性R的条件概率和剩余能量属性Po的条件概率，分别对应记为P(O|T)、P(S|T)、P(R|T)和P(Po|T)，P(O|T)=n(O,T)m×1P(T),]]>P(S|T)=n(S,T)m×1P(T),]]>P(R|T)=n(R,T)m×1P(T),]]>P(Po|T)=n(Po,T)m×1P(T),]]>其中，n(O,T)表示评估节点与目标节点之间符合参数O,T要求的会话次数，n(S,T)表示评估节点与目标节点之间符合参数S,T要求的会话次数，n(R,T)表示评估节点与目标节点之间符合参数R,T要求的会话次数，n(Po,T)表示评估节点与目标节点之间符合参数Po,T要求的会话次数；③将T作为贝叶斯网络的根节点，将O、S、R和Po分别作为T的子节点；再根据贝叶斯网络的根节点T及T的子节点O、S、R和Po，利用P(T)及P(O|T)、P(S|T)、P(R|T)、P(Po|T)计算评估节点对目标节点可信的不同关注重点对应的后验概率；④将评估节点对目标节点可信的实际的关注重点对应的后验概率作为评估节点对目标节点的直接可信度，记为dT_{o-node,g-node}，其中，o-node表示评估节点，g-node表示目标节点；⑤计算评估节点对目标节点的间接可信度，记为inT_{o-node,g-node}，当ad-hoc网络中除目标节点外只存在一个节点时，令inT_{o-node,g-node}=0；当ad-hoc网络中除目标节点外存在多个节点时，令inTo-node,g-node=Σne-node∈A(dTo-node,ne-node×dTne-node,g-node)Σne-node∈AdTo-node,ne-node,]]>其中，dT_{o-node,ne-node}表示评估节点对中间节点的直接可信度，dT_{ne-node,g-node}表示中间节点对目标节点的直接可信度，A表示由评估节点与目标节点之间的所有中间节点组成的集合，中间节点与评估节点之间的距离、中间节点与目标节点之间的距离均为一跳，ne-node表示中间节点；⑥根据评估节点对目标节点的直接可信度dT_{o-node,g-node}及评估节点对目标节点的间接可信度inT_{o-node,g-node}，计算评估节点对目标节点的可信度，记为Trust_{o-node,g-node}，Trust_{o-node,g-node}=α×dT_{o-node,g-node}+β×inT_{o-node,g-node}，其中，α+β=1，α表示dT_{o-node,g-node}所占的比重，β表示inT_{o-node,g-node}所占的比重。