[发明专利]面向移动自组网的节点合作度评估方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种节点合作度评估方法，特别是涉及一种面向移动自组网的节点合作度评估方法。

背景技术

移动自组网是一种多跳、无中心、自组织的无线网络。随着无线通信技术和计算机技术的快速发展，移动自组网技术得到越来越多的重视。与传统网络相比，移动自组网需要网络节点的通力合作（网络中每一个节点不仅仅是终端，也是一个路由器）。在传统网络中，路由主要由路由器、网关等固件来完成，是属于设备可信赖的；而在移动自组网中，每个用户节点相当于一个“路由器”，这些节点都是可以“来去自由”、“自由移动”，节点之间的数据转发完全依靠中间节点的合作行为。但对于一个参与网络运行的终端节点而言，往往会根据自身利益的需求，有选择性的对网络作出贡献，比如自私的节点只“享受”不“奉献”；再比如一些恶意节点执行黑洞、灰洞、虫洞等等有针对性的路由攻击，都会造成网络性能的急剧下降，甚至瘫痪的结果。因而，如何规范节点的行为、激励节点的合作、防止节点自私性行为成为目前亟需解决的关键性问题。

在对于这一问题上，目前有两种解决方案，一类是采取信用机制（credit-based models），另一类则基于声誉机制(reputation-based models)。其中，个体A对个体B的信任是指个体A期望个体B为A服务（即执行A的利益所依赖的动作）的主观可能性。声誉则是基于对某个个体历史行为的观察或评价信息而得出的对该个体未来行为的期望，在移动自组网中则体现为该节点的合作度。

基于信用机制的基本原理为，节点要获取网络的服务，必须支付费用，即信用（具体形式为筹码或虚拟货币），信用可以通过为网络提供服务（比如提供路由、转发数据包等等）而获得。这类方案如果要应用到现实中，需要为每一个节点提供一个具有防篡改功能的硬件模块，或者需要在网络中实现一个银行的角色，作为可信第三方（trusted-third party），为节点提供信用储存、支付等服务。这类方案普遍存在可扩展性差的问题。

基于声誉的评估机制的基本思想是：对于任意一个节点N，根据N执行过的网络行为和其他节点对其行为的评价，为该节点分配一个合作期望值，使得其他节点可以根据N的合作期望值做出是否与N发生网络行为的决策。这种方案在实现中无需硬件支持，可扩展性强。

基于声誉的评估机制需要解决的核心问题可归纳为四点：

1)哪些网络行为样本可用来评估合作度（声誉），其中样本根据来源可分为直接样本和间接样本；

2)怎样生成、获取和聚集有关这些网络行为样本的信息；

3)评估机制能否抵抗恶意个体的攻击；

4)计算得到的合作度（即声誉）如何应用。

综合现有方案，其普遍存在以下问题：

1、样本的质量。多数方案采取监听机制，将节点设置为混杂模式，对邻节点进行监听，观察是否有异常行为出现，以此来形成样本。这里所存在的问题是，无法判断节点的异常是由“主观故意”——攻击或者自私造成的，还是由“客观原因”——网络拥塞、链路失效等造成的，因而所收集的样本必定有部分失真，从而影响后续的评估算法。

2、评估算法。如问题1所述，自组网中节点获取样本的手段匮乏，样本数量及质量不高，如果在信息融合的过程中，不考虑到这一情况，将导致计算结果不够准确。目前现有方案多数采取基于概率统计的计算方式，但概率统计对样本数量和质量的要求较高；另一部分采用基于模糊理论的计算方式，但模糊理论要求有足够的“先验信息”进行样本训练，在移动自组网中，网络拓扑结构变化频繁，节点来去自由，没有足够的“先验信息”进行样本训练。因此，需要对评估算法重新设计。

3、间接样本的使用。虽然一些方案通过不采用间接样本来降低协议的复杂性，但用于判断节点行为的样本信息减少了，必然影响到评估算法的准确性。另一些方案虽然采用间接信息，但对于存在恶意评价的问题，没有给出有效的解决方案。

发明内容

为了克服现有的节点合作度评估方法需要大量样本的不足，本发明提供一种面向移动自组网的节点合作度评估方法。该方法针对现有的评估方法对样本的数量和质量要求较高，部分算法还需要“先验信息”进行样本训练。而在移动自组网中，网络拓扑结构变化频繁，节点来去自由，满足不了这些要求。本发明针对移动自组网环境下“样本信息来源少，信息不完全”的“少数据不确定性”问题，采用灰聚类评估方法，可以避免现有的评估方法需要大量样本的问题，而且算法简单，易于工程实现。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种面向移动自组网的节点合作度评估方法，其特点是包括以下步骤：