[发明专利]机会网络中基于节点相遇和转发信息的黑洞节点检测方法

说明书

技术领域

本发明属于机会网络通信的技术领域，具体涉及一种机会网络中基于节点相遇和转发信息的黑洞节点检测方法。

背景技术

与传统的无线蜂窝网络通信不同，机会网络是一种时延容忍网络中，它的特点是源节点与目的节点通信时预先不存在一条完整的通信链路。因此，在一个区域范围内的节点可以随时随地的组网，每一个节点都可以充当消息的发送者，通过“存储—携带—转发”的方式将消息通过不同的中继节点最终传递到目的节点。

一般来说，机会网络中节点分布稀疏、移动频繁，导致节点之间的连接常常处于断开状态，消息的传输也有一定的延迟性。另外，由于节点的体积较小，也使得其缓存空间和电池电量变得十分有限。因此，如何选择下一跳中继节点，使消息通过最短的路径，消耗节点最少的能量到达目的节点变得尤为重要。

现有的机会网络中存在着各种各样的消息转发或是中继节点选择机制，例如比较常见和常用的Epidemic算法、Prophet算法和MaxProp算法等。虽然这些转发策略和机制都能有效的选择出更适合的中继节点，将消息成功转发，但此类机制都有一个前提，即假设机会网络中所有的节点都是可信的，不存在任何恶意行为。而在实际网络运行环境下，网络状况是突发的、多变的，节点并非完全可信，会有恶意节点的存在。网络中的恶意节点可以通过发布虚假的相遇状态信息伪装成为投递能力更强的中继节点，来吸引其它节点向其转发大量消息，此类恶意攻击行为通常被称为黑洞攻击，而能产生黑洞攻击的节点即是黑洞节点。黑洞节点在获得消息后直接将消息丢弃，这不仅降低了网络的资源利用率，也严重影响了消息转发过程的安全性。

因此，为了避免转发节点被黑洞节点所蒙蔽，提高消息转发的可靠性，提出了一种结合prophet转发机制，并利用节点相遇记录信息和消息转发记录信息来检测节点是否有黑洞攻击行为的检测算法。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种机会网络中基于节点相遇和转发信息的 黑洞节点检测方法，具有检测精度高的特点，同时提高了网络的资源利用率，以及为信息的转发和传输提供了有效的安全保障。

为实现上述目的，本发明按以下技术方案予以实现的：

本发明所述机会网络中基于节点相遇和转发信息的黑洞节点检测方法，包括如下步骤：

获取发送节点与目的节点的相遇概率P1以及接收节点与目的节点的相遇概率P2；

比较P1与P2的大小，如果P2>P1，则继续下一步；否则，停止判断且不转发消息；

计算接收节点与目的节点的活跃度，如果活跃度小于预设阈值，则判定接收节点为黑洞节点，否则，接收节点为正常节点。

进一步地，在判定活跃度不小于预设阈值之后，还包括如下比对步骤：

从发送节点所处覆盖范围的管理节点MGM获取目的节点的接收记录表RRL，将所述接收记录表RRL与接收节点的发送记录表FRL进行比对，是否一致；如果不一致，则判定接收节点为黑洞节点，否则，接收节点为正常节点。

进一步地，如果发送节点所处覆盖范围的管理节点MGM中不包含目的节点的接收记录表RRL，则不对接收节点做进一步判断，并且发送节点不向接收节点B转发消息，而交给下一个相遇节点进行处理。

进一步地，将接收记录表RRL与发送记录表FRL比对的具体项目是：消息是否转发的状态Starus值。

进一步地，当两节点A、B相遇并建立连接时，所述相遇概率的计算公式为：

P(A,B)＝P(A,B)_old+(1-P(A,B)_old)×P_init；

其中，P(A,B)_old表示此前两节点的相遇概率值，P_init∈[0,1]是个初始化常量，所有的P(A,B)都初始化为P_init。

进一步地，在两节点A、B相遇并且连接的情况之外，所述相遇概率的计算公式为：

P(A,B)＝P(A,B)_old×γ^k；

其中，γ∈[0,1]表示衰减因子，k表示节点A和B从上次相遇到现在为止所经过的时间间隔。

进一步地，在节点A和C经常接触，并且节点C和B也经常接触的情况下，节点A与节点B的相遇概率具体公式如下：

P(A,B)＝P(A,B)_old+(1-P(A,B)_old)×P(A,C)×P(C,B)×β；