一种移动自组织网络中基于信任评估的协作通信方法技术

本发明专利技术提供一种移动自组织网络中基于信任评估的协作通信方法，通过将社会网络中的信任概念融入到自组织网络的路由过程中，并将计算所得信任值和节点可用能量结合，设计了一种基于贝叶斯信任和剩余能量相结合的安全路由协议，有效解决了网络中节点的自私行为，同时可以有效抵制一些常见类型的网络攻击行为；我们的信任值计算方法简单，不会占用过多的计算资源。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术是一种基于局部信任度和安全推荐信任模型的节点协作通信方法，属于移动自组织网络的协作通信
。
技术介绍
移动Ad hoc网络(MANET)是一个独立的系统，通过无线链路连接的移动主机(节点)。这样的网络的建立是不需要任何类型的现有的固定基础设施的支持。移动自组织网络是一个分布式网络，其拓扑处于不断的变化中。这些特点给无线自组织网络带来了多方面的挑战。由于这样的网络没有基站或是接入点之类的基础设施，节点不在彼此的通信范围内时，需要借助中间节点的合作转发来实现多跳通信。Ad hoc网络由于能量受限，信息通常以多跳的方式在节点间传递，如果节点总是转发数据包，则会因能量耗尽而过早失效。另外，如果节点为了保存能量而拒绝所有的转发请求，网络的吞吐量急剧下降，网络通信就会瘫痪。文献中的仿真分析表明简单的不当行为可以使得MANET网络的性能急剧下降。有研究表明网络的转发能耗和吞吐量之间存在一个折中。因此节点如何决定转发数据包以实现最大限度节能，并保证一定的吞吐量也就成为自组织网络研究所要解决的重要问题之一。数据包的转发是网络路由协议的一个重要的基本功能本文档来自技高网...

【技术保护点】
本专利技术提供一种移动自组织网络中基于信任模型的协作通信方法，其特征在于，包含如下步骤：第一步：直接信任值计算；直接信任值定义为节点通过与其他节点发生交互，并根据彼此间的直接交互结果（也可以称为第一手消息）对节点的信任值做出相应的计算；本专利技术采用贝叶斯方法来计算节点的信任值；贝叶斯方法是利用前期的客观数据信息，根据主体经验和各方面的知识，对特定未来事件发生的概率做出的主观估计，是一种主观和客观相结合的方法；另外，节点转发包的行为近似于二项事件，即转发或不转发，因此可以利用二项事件后验分布服从Beta分布的特性推导信任关系；假定在一定的时间内向发送了个分组，成功转发了个；设为成功转发一个分组...

【技术特征摘要】
1.本发明提供一种移动自组织网络中基于信任模型的协作通信方法，其特征在于，包含如下步骤: 第一步:直接信任值计算； 直接信任值定义为节点通过与其他节点发生交互，并根据彼此间的直接交互结果(也可以称为第一手消息)对节点的信任值做出相应的计算；本发明采用贝叶斯方法来计算节点的信任值；贝叶斯方法是利用前期的客观数据信息，根据主体经验和各方面的知识，对特定未来事件发生的概率做出的主观估计，是一种主观和客观相结合的方法；另外，节点转发包的行为近似于二项事件，即转发或不转发，因此可以利用二项事件后验分布服从Beta分布的特性推导信任关系； 假定在一定的时间内NI向NJ发送了 n个分组，Nj成功转发了u个；设P为奴Nj成功转发一个分组的概率，X记为样本，且x服从二项分布B(n,p) , x记为样本观测值；由于P的先验分布是无信息的先验分布，根据贝叶斯假设和共轭分布的选取办法，我们选取x(p) = beta(1,1)作为#的先验分布，根据贝叶斯公式计算可以得到后验概率密度:由式上述推导可知，P的后验概率服从β分布；对于位置参数无信息的条件下，最大后验估计即最大似然估计是优良的估计；NI因此,Ni再一次向发送分组时，将P的最大后验估计定义为该次成功转发的概率，设;Y =Nj 第n+1次成功转发”这一事件，根据上述后验概率得到将Ni对Nj的直接信任值Td(ij)定义为第n+l个分组被Nj成功转发的概率，则NJ成功转发分组的后验概率服从Beta分布，其最大似然估计为第二步:间接信任值计算； 由于节点馮和』I之间不一定有直接交互，在此我们定义间接信任即第三方推荐，表示为Tr ;如图1所示，瑪和之间不直接交互，而舄和Ni之间有交互，Nt可以把它对的直接信任T/紛推荐给螞；另一方面，第三方推荐者1^由于自身的原因，并不能够完全正确反映』I的可信程度，我们采用推荐度来表征推荐者的正确度，其值七e[0,l],在此，推荐度可以取为评价节点对推荐节点的直接信任值，即40*)； 假设网络中存在三个节点N1、Nt ^WNj , Nt 的直接信任度为 /紛,Nt对瑪的推荐度为Aa，科由于的推荐而得到的间接信任度定义为当一级推荐不存在时，可以考虑二级及其以上的推荐，这样就形成了一条推荐链，可以推广到η级的推荐信任模型，如图1所示，推广可以得到由于信任值在传递过程中会有损失，为了减少这种损失，我们采取以下两个原则: 1)信任的推荐级数服从最小原则；当有一级推荐存在时就不考虑二级及其以上的推荐，这样可以避免产生坏环的可能； 2)同级推荐信任度取最大原则；当有两个一级信任推荐巧和瑪时，假设得到的推荐信任度分别为冥(P:)和,则埤对的信任度取二者中得到最大值，即由于第三方推荐信息不一定准确，当接收到其它节点的推荐信誉时，为了防止不良节点的恶意诽镑攻击，即通过不真实的信任信息降低良好节点信任度或增强恶意共谋节点的信任度，必须对推荐信息的真实性进行检测；当节点坪收到Λ? 的推荐信任值时，首先查看的标...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡海峰，刘兴贵，王堃，暴建民，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32