[发明专利]一种识别女巫节点与重叠节点的方法

说明书

本发明公开了一种识别女巫节点与重叠节点的方法，该方法基于定位和流量，先通过逐步定位算法筛选出疑似女巫节点，即女巫节点和重叠节点，再通过统计重叠节点数据包流量甄别出真正的女巫节点。本发明提出的识别方法将女巫节点(恶意节点的多个身份)和正常的重叠节点有效的区分开了，不仅在关于消除正常重叠节点在女巫节点检测中的误检这一研究方向上弥补了空白，还大大提升了女巫节点检测的准确率。本发明为构建适用于无线传感器网络WSNs面临的多种内部攻击的入侵检测系统攻克了难关。

技术领域

本发明属于无线传感器网络技术领域，具体涉及一种识别女巫节点与重叠节点的方法。

背景技术

无线传感器网络(WirelessSensorNetworks，WSNs)因其节点成本低、体积小而广泛应用于军事目标监测与跟踪、环境监测、工业过程监测、建筑监测、生物体征监测、动物习性监测、智能电网、智能交通、智能家居、智能护理等领域。开放布局和广播通信的两大特性，使得WSNs易受到内外部攻击。内部攻击隐蔽而难以检测，其中女巫攻击是最难检测的攻击之一。

如图1所示，女巫攻击(Sybil Attack)的突出特点是多个身份(女巫节点)共用一个物理节点，然后协同作用对路由技术破坏严重。当多个女巫身份S1、S2和S3共用物理节点E时，恶意节点E引诱周围节点向其发送数据包，接收后却对数据包进行全部或部分丢弃。另一种情况更狡猾和麻烦，女巫节点将非法获取的大量数据包恶意地转发给特定的下一跳节点致其“过劳死”，形成网络分割，破坏数据传输路径，最终严重影响整个网络的数据传输。

对女巫攻击进行检测时必须结合具体的攻击行为。因为黑洞攻击和选择性转发攻击都可归类为女巫攻击在只使用一个身份时的特殊表现形式，所以，优秀的女巫检测可以兼顾至少两种其他类型的内部攻击。一旦女巫攻击可以被高效检测，设计适用于多种内部攻击的入侵检测系统时的核心难题也就得到了突破。

密钥注册系统是防御女巫攻击的一种有效方式。密钥分发机制不仅可以保证数据的私密性，降低节点身份被盗取的风险，还可以提供认证服务。节点通过相互间的共享对称密钥计算得到消息认证码(Massage Authority Code，MAC)。这保证了信源的权威性，即每个通信方声称的身份都是真实的，同时还保证了连接不被第三方通过冒充权威实体而干扰。这类防御方法以对称密钥加密和随机密钥预分配为代表。通常，大量的内存被耗费来存储共享加密密钥、身份证书等必要的身份验证信息。

然而，即使是在加密和认证的防御保护下，攻击者仍然可以通过复制节点信息等恶劣手段盗取身份，从而发起女巫攻击。这时，就需要对攻击做出准确快速的检测。

资源测试是最早被提出的直接验证方法之一。这种方法十分耗时，一次只能对一个身份进行验证。而且，当检测范围中一个身份只对应一个节点时，该方法无法对女巫攻击的多个身份进行识别。

也有研究者们提出基于邻居节点数据的检测方案。整个检测过程分三个阶段顺序进行：识别普通邻居、女巫节点发现和误检校正。在第二阶段，当一个节点的出现次数大于特定阈值θ时，它将被录入集合C中。在女巫节点的数量远远高于合法节点的数量节点的前提条件下，根据统计分析得θ的期望值约为检测节点邻居数的0.79倍。虽然该方案在较低的误码率和成本下，可以获得较高的检测率，但是仅适用于高密度的WSNs且要求女巫节点远多于合法节点。

基于信任的机制是近些年研究的一大热点。亲密度和诚实度这两个社交信任值(confid ence value)，以及能量值和无私值(selfless value)这两个服务信任值，都是常用到的度量参数。结合适宜的概率模型，这类方案设计能在不可靠的无线信道中有效降低对丢包检测的误报。但是，几乎所有信任机制都是在分簇式无线传感器网络中展开讨论的，应用场景依然受限。