[发明专利]一种基于链路安全评估和喷泉码的多路径安全传输方法

权利要求书

1.一种基于链路安全评估和喷泉码的多路径安全传输方法，其特征在于，包括：

S1，网络中节点使用基于随机森林的恶意流量检测模型RFC检测恶意流量，并根据上述RFC和设计衰减函数计算与邻居节点的链路置信度D_ij；

S2，在发送数据前，源节点通过搜索路由获取到目的节点的路径集P，每条路径p_i都有路径置信度D(p_i)和路径长度L(p_i)标识；源节点在选择传输路径时均衡考虑路径的置信度和路径长度,使用选路模型选择多条路径作为传输路径；

S3，在发送数据时，源节点对预发送的数据进行喷泉编码，并将编码包在已经确定的多条路径上传输，每条路径传输的编码包数量不能超过解码阈值λ；

S4，在传输过程中允许部分编码包丢失，只要目的节点收到喷泉编码包个数大于解码阈值λ即可解码得到原始数据。

2.根据权利要求1所述的一种基于链路安全评估和喷泉码的多路径安全传输方法，其特征在于，所述RFC模型构建步骤包括：

S1，先建立基于随机森林的恶意流量检测模型RFC，所述RFC通过网络流量采集模块实时采集网络流量数据，并对流量数据的特征进行分析处理，如数据包的长度和数量、流量持续时间、协议类型、目的IP和端口号等；

S2，所述RFC构建流程如下：输入所述流量样本D＝{(x₁,y₁),(x₂,y₂),…,(x_m,y_m)}；确定需构建决策树的数量N，从所述网络流量数据集和训练集中进行第n次随机采样(n＝1,2,…,N)，每次采集m次，得到包含m个样本的采样子集D_n；总共进行N次采样，以获得N个样本子集{D₁,D₂,…,D_N}；用所述采样子集D_i训练第i个决策树模型D_i(x)，在训练决策树模型的节点时，从样本所有特征F中随机选取一部分特征f(fF)，并从选取的特征中选择一个最优的特征用于划分决策树的左右子树；通过递归运算，完成每一棵决策树和其节点的建立，生成N棵所述决策树；

S3，对构建的所述RFC模型进行性能评估，确保所述RFC模型可以准确检测出恶意流量。

3.根据权利要求1所述的一种基于链路安全评估和喷泉码的多路径安全传输方法，其特征在于，所述链路置信度计算步骤包括：上述网络节点用所述RFC模型检测恶意流量，并统计各个历史窗口内，恶意流量的出现次数，使用滑动窗口算法思想和设计衰减函数计算链路当前的置信度D_ij(t),其中

其中w_k为第k个时间窗口所占权重，通过衰减函数获得，GF为正常流量所占比例。

4.根据权利要求1所述的一种基于链路安全评估和喷泉码的多路径安全传输方法，其特征在于，所述选路模型在获取源节点到目的节点的多条传输路径时，均衡考虑路径的置信度、路径长度和通信质量；使用适应度函数F_fit＝Z*{α₁D(p_i)+α₂H(p_i)+α₃Q(p_i)}计算路径适应度值，其中D(p_i)为路径置信度，H(p_i)为路径长度倒数归一化后的值，Q(p_i)为通信质量；所述适应度函数用于调节路径置信度和路径长度的权重和计算当前环境下最优的传输路径集；所述路径置信度需大于设定的阈值，否则其适应度值0；选择所述路径的适应度值高的路径作为传输路径。

5.根据权利要求1所述的一种基于链路安全评估和喷泉码的多路径安全传输方法，其特征在于，所述源节点在发送数据时对数据进行喷泉编码，并根据每条路径的上述的路径适应度值确定每条路径传输的喷泉编码包比例，且所述传输路径传输的编码包数不超过解码阈值λ。

6.根据权利要求1所述的一种基于链路安全评估和喷泉码的多路径安全传输方法，其特征在于，所述目的节点接收到大于解码阈值λ的喷泉编码包个数，就可解码得到所述的原始数据。