【摘要】：無線傳感網(wǎng)絡(WSN)具有實時性、敏感性和靈活性等特點,已廣泛應用于社會生產(chǎn)和生活,特別是在環(huán)境監(jiān)控、行車流量及信息獲取等方面具有獨特的優(yōu)勢,而無線傳感網(wǎng)絡的安全問題已成為制約其發(fā)展應用的關鍵。提高無線傳感網(wǎng)絡安全性最有效的方法是建立WSN信任模型,通過建立WSN信任模型可以獲取節(jié)點的最新狀態(tài),直接對節(jié)點間交互可能性進行判斷。本文針對現(xiàn)有WSN信任模型中節(jié)點綜合信任度受能量信任度影響較小、網(wǎng)絡及以上層的信任模型易受惡意攻擊等問題,構建了基于鏈路層影響因子及時間因素的WSN信任模型(CLAT-TM)。首先給出了能量信任度的計算方法。能量信任度不直接以加權融合的方式加入綜合信任度,而是以最外層系數(shù)的形式直接影響節(jié)點間的交互通信,避免其他信任度持續(xù)較高時,該節(jié)點總是被選為交互的目標節(jié)點,導致能量持續(xù)降低;然后提出了基于鏈路層影響因子的信任度計算方法。由于數(shù)據(jù)鏈路層在時間段t內連續(xù)穩(wěn)定,證據(jù)和時間關系密切,考慮了惡意節(jié)點的特征,融合鏈路層影響因子的模型可以更有效地檢測出惡意節(jié)點的偽裝;最后提出了基于時間因素的信任融合方法、間接信任關系三層過濾算法3-LFAFIA及基于滑動窗口的節(jié)點信任度更新算法TUABOSW�；跁r間因素的信任融合方法既考慮了時間先后對信任度的影響,又對持續(xù)時長不同的惡意攻擊的懲罰程度加以區(qū)別,引入了時間懲罰因子,并在計算傳感器節(jié)點間接信任時,使用間接信任關系三層過濾算法。將初步融合得到的信任度與能量信任系數(shù)綜合,得到節(jié)點最終的綜合信任度CT。當節(jié)點間需要再次交互時,使用TUABOSW更新信任度。實驗結果表明,在不同比例惡意節(jié)點的網(wǎng)絡中,CLAT-TM信任模型的交互成功率明顯高于BTRM和LFTM信任模型;在不同規(guī)模的網(wǎng)絡中,CLAT-TM信任模型的節(jié)點能耗標準差明顯低于BTRM和LFTM信任模型,節(jié)點負載更加均衡。
【圖文】：

看守情況下通過在線采集、處理和傳輸監(jiān)測區(qū)域的信息，方便機對周圍環(huán)境進行監(jiān)控。線網(wǎng)絡比較，無線傳感網(wǎng)絡具有網(wǎng)絡組織及設備的靈活性、環(huán)數(shù)據(jù)傳遞的實時性等特點，廣泛應用于工業(yè)、農業(yè)、林業(yè)的環(huán)監(jiān)測、道路行車流量及車位信息檢測、消防搜索、國家社會安SN 體系結構N 具有自組織、節(jié)點規(guī)模大、硬件資源和電池容量有限等特征[系結構如圖 2.1 所示，由大規(guī)模的節(jié)點部署在監(jiān)控區(qū)域內以無。傳感器節(jié)點通過收發(fā)器接收到信息，并將信息發(fā)送給其他節(jié)的傳輸信息到達匯聚節(jié)點，再通過互聯(lián)網(wǎng)或其他網(wǎng)絡與管理節(jié)理節(jié)點也可以利用相同的路徑，發(fā)布任務需求、收集指定數(shù)據(jù)

管理節(jié)點用于連接用戶與 WSN，是用戶管理 WSN 的窗口。用戶可以通過管理節(jié)點發(fā)布特定需求的任務，選擇性收集數(shù)據(jù)。傳感器節(jié)點最經(jīng)典的網(wǎng)絡體系結構如圖2.2所示，運用了五層因特網(wǎng)協(xié)議棧，還結合了傳感器節(jié)點的特征，概括為三個模塊：任務管理、傳輸管理和能量管理。圖 2.3 為 WSN 傳感器節(jié)點結構示意圖，節(jié)點的結構主要包括四個方面：傳感器模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、交互通信模塊及最主要的能量供應模塊。圖 2.2 節(jié)點的協(xié)議體系結構圖 2.3 傳感器節(jié)點組成能量供應單元是節(jié)點唯一的能量來源，，直接供電的方式不適合多變的外部環(huán)境因此一般使用電池供電，部分新型電池還能將太陽能轉換為電能存儲起來。功
【學位授予單位】：南華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TN929.5;TP212.9

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