[发明专利]一种传感网中基于信任值效用的移动式可信数据收集方法

说明书

一种传感网中基于信任值效用的移动式可信数据收集方法，在无线传感器数据采集的应用中，先根据节点间的关系设计节点信任评估算法(如直接信任值和间接信任值)，由已有算法获得节点的量化信任值。根据获得的信任值，在后续的簇头节点选举中产生可信的簇头节点。最终根据各簇头节点间的欧氏距离和相关的下一跳簇头节点的信任值，计算出信任效用值最大的下一簇头节点，以此产生一条信任值效用最大的可信路径。

技术领域

本发明涉及大规模无线传感器网络的信息安全领域，特别是指一种传感网中基于信任值效用的移动式可信数据收集方法。

背景技术

近年来，云计算技术飞速发展，可以为用户提供多种多样的云计算服务，同时拓展了传感器网络的应用空间，也为解决传感器网络的诸多限制问题提供了新的思路。例如，在环境监测应用中，一个物理传感器节点可以同时监测温度、湿度、二氧化碳浓度等多种信息。通过云平台提供的服务，其可以被虚拟成多个传感器节点，从而方便地供多个用户使用，不仅降低了成本，而且提高了利用率。用户通过云平台，足不出户即可获取自己所需的数据。与此同时，传感器网络在利用云计算服务时也产生了数据安全问题，但目前的传感云系统在数据安全保护方面仍有缺陷。网络巨头思科公司首席执行官John Chambers预言，数据安全将成为云计算前进道路上的“噩梦”。据统计，由于噪声等因素会导致传感器采集的数据发生偏差，只有不到49％的信息是有效的、可信的。此外，由于传感节点能力弱，非常容易遭受恶意攻击而被物理操纵，从而产生无效的甚至是误导性的数据。

更为糟糕的是，如果第一步收集到的数据就是不可信的，后续的数据保护更是无从谈起。因此，云端有必要对底层传感器网络的数据可信性进行管理。然而，云端服务器与底层传感网络分隔得太远，缺乏对其的直接掌控，并且由于网络带宽有限、传输错误等因素会导致较大的时延。此外，由于传感器节点的资源不足，大多部署于苛刻复杂的环境中，本身就容易发生故障和错误。

近几年来，很多网络信息安全领域的研究学者对大规模无线传器网络中的信任评价和数据收集问题做了相关的工作。按照具体应用方向来分主要有数据收集、信任感知路由、节点信任评价管理等，其中最主要的是节点信任评价。现有的无线传感器网络节点信任评价主要是提出一个值得信赖的信任框架来进行评估，可信数据的计算和判定全都放在底层传感器来实现，不能从根本上解决节点能量、计算和存储能力有限的问题，同时对评估信任值没有十分具体的应用体现。例如，在针对水下传感器网络的应用中提出的多维信任度抗攻击模型，分析了信任评价中的传递信任、数据信任和节点信任等常见方面。但是，在具体的实现中并没有将获得的信任值进行具体量化，也没有用于关键的算法中。

目前的解决方案之所以难以从根本上解决上述问题，主要原因是因为传感网受限于如下两个因素：能耗问题和能力问题。在此背景下，引入功能较强(通信能力、计算能力、存储能力)的可移动单元(Mobile Elements)似乎是现阶段能突破瓶颈的可行办法，已经被成功地应用到拓扑控制、移动监测等诸多领域，以提高效率、节省传感器的能量。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术中的上述缺陷，提出一种传感网中基于信任值效用的移动式可信数据收集方法，将节点的可信值纳入考察之中，将量化的节点信任值用于可信数据收集路径的规划中，在考虑能量消耗的同时获取最多可信的数据。

本发明采用如下技术方案：

一种传感网中基于信任值效用的移动式可信数据收集方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)建立直接信任模型，以便根据节点的通信交互历史、能量剩余情况和丢包率计算节点的直接信任值；

2)建立间接信任传递模型，以便计算节点间的间接信任值；

3)结合步骤1)2)，计算所有节点的信任评估值；

4)根据节点的信任评估值确定可信的簇头节点；

5)计算簇头节点间的信任效用值，根据信任效用值确定最优的数据收集路径。