安全關(guān)鍵無線傳感器網(wǎng)絡(luò)高效可信協(xié)議研究.pdf

1、安全關(guān)鍵無線傳感器網(wǎng)絡(luò)要求無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有嚴(yán)格的可靠性、實(shí)時(shí)性和安全性保證，確保數(shù)據(jù)高效、及時(shí)、可靠、安全的傳輸。其潛在應(yīng)用涵蓋工業(yè)過程監(jiān)測(cè)控制、智能交通管理系統(tǒng)及智能醫(yī)療等安全關(guān)鍵系統(tǒng)，具有重要而廣泛的應(yīng)用前景。
　　安全關(guān)鍵無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)性、運(yùn)行環(huán)境的開放性等因素為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)高效可信協(xié)議設(shè)計(jì)帶來了巨大挑戰(zhàn)，設(shè)計(jì)協(xié)議時(shí)需要考慮資源有限性、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潆S機(jī)性等不確定性因素，克服能耗分配不均衡、網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間短、安全評(píng)估性不足

2、等缺點(diǎn)，進(jìn)而設(shè)計(jì)出高效、實(shí)時(shí)、安全、可靠的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議體系架構(gòu)，本論文著重解決和深入探討了傳輸高效性、網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)性、網(wǎng)絡(luò)安全性和隱私保護(hù)性四方面存在的主要問題。四個(gè)方面具體研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)基于蟻群優(yōu)化的高效數(shù)據(jù)收集協(xié)議。數(shù)據(jù)收集協(xié)議高效性影響著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能耗分布，直接關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間的長(zhǎng)短?，F(xiàn)有方法缺乏動(dòng)態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和維護(hù)的有效方法，導(dǎo)致維護(hù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)能耗較大，另外還存在節(jié)點(diǎn)能耗不均的現(xiàn)象。本文設(shè)計(jì)了一類基于

3、蟻群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)高效數(shù)據(jù)收集算法(Data Aggregation based onAnt Colony Algorithm，DAACA)，將蟻群優(yōu)化理論與數(shù)據(jù)收集路由協(xié)議相結(jié)合。運(yùn)用蟻群優(yōu)化中信息素指導(dǎo)收集節(jié)點(diǎn)和下一跳節(jié)點(diǎn)的選取，進(jìn)而建立能量感知的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，均衡節(jié)點(diǎn)間能耗，減少傳輸跳數(shù)。設(shè)計(jì)信息素調(diào)整方法，動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)收集樹。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了三種啟發(fā)式算法，從全局、信息素閾值和蟻群系統(tǒng)三個(gè)角度優(yōu)

4、化信息素的調(diào)整方法，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)高效傳輸和能耗節(jié)約。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DAACA的網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間更長(zhǎng)、平均能耗更低、數(shù)據(jù)包傳輸跳數(shù)更少。
　　(2)跳躍式傳輸實(shí)時(shí)容錯(cuò)路由協(xié)議。實(shí)時(shí)容錯(cuò)路由協(xié)議能使網(wǎng)絡(luò)不會(huì)因?yàn)槭Ч?jié)點(diǎn)而出現(xiàn)傳輸中斷、數(shù)據(jù)丟失、網(wǎng)絡(luò)擁塞等現(xiàn)象，是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可信傳輸?shù)幕A(chǔ)?，F(xiàn)有實(shí)時(shí)容錯(cuò)協(xié)議對(duì)可能存在的擁塞造成的影響估計(jì)不足、缺乏較為有效的反饋機(jī)制、傳輸成功率低。本文提出了一種面向安全關(guān)鍵無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)容錯(cuò)路由協(xié)議(Dyna

5、micjuMping Real time Fault tolerant protocol，DMRF)，網(wǎng)絡(luò)正常傳輸時(shí)，數(shù)據(jù)包以逐跳的形式從源節(jié)點(diǎn)發(fā)往Sink節(jié)點(diǎn)。當(dāng)遭遇到網(wǎng)絡(luò)擁塞、失效節(jié)點(diǎn)、空區(qū)域或者數(shù)據(jù)包剩余時(shí)間百分比小于閾值時(shí)，采用跳躍式傳輸數(shù)據(jù)，避免上述情況造成的傳輸中斷現(xiàn)象，減少傳輸延遲，增加傳輸成功率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DMRF能夠有效防止失效節(jié)點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)擁塞、空區(qū)域造成的影響，是一種低復(fù)雜度、高效率、低功耗的實(shí)時(shí)容錯(cuò)路由協(xié)議。

6、r>　　(3)網(wǎng)絡(luò)脆弱性評(píng)估與自私節(jié)點(diǎn)防護(hù)。安全關(guān)鍵無線傳感器網(wǎng)絡(luò)易遭受各類網(wǎng)絡(luò)攻擊、節(jié)點(diǎn)異常行為難以控制。為了減小攻擊帶來的破壞，常用的方法是對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行脆弱性評(píng)估，加強(qiáng)對(duì)脆弱節(jié)點(diǎn)的保護(hù)。然而現(xiàn)有的評(píng)估算法對(duì)脆弱性和攻擊破壞性評(píng)估不夠準(zhǔn)確。限制節(jié)點(diǎn)行為方面，現(xiàn)有方法雖然能夠檢測(cè)出自私節(jié)點(diǎn)，但缺乏對(duì)節(jié)點(diǎn)自私行為的控制。本文面向安全關(guān)鍵無線傳感器網(wǎng)絡(luò)從網(wǎng)絡(luò)脆弱性評(píng)估和自私節(jié)點(diǎn)防護(hù)兩個(gè)方面確保網(wǎng)絡(luò)的安全運(yùn)行。網(wǎng)絡(luò)脆弱性評(píng)估方面，本文提出了節(jié)點(diǎn)

7、俘獲攻擊下靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)和動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的脆弱性評(píng)估方法，從攻擊者的角度分析出網(wǎng)絡(luò)的脆弱環(huán)節(jié)，將網(wǎng)絡(luò)的脆弱性評(píng)估轉(zhuǎn)化為攻擊者攻擊破壞性評(píng)估。靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)中，根據(jù)節(jié)點(diǎn)、鏈路、路徑、路由間共享密鑰關(guān)系，分別從攻擊圖、矩陣和攻擊效率三個(gè)不同角度建模并評(píng)估攻擊的破壞性。在動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中，建立連通支配集作為網(wǎng)絡(luò)的虛擬骨架，分析攻擊網(wǎng)絡(luò)骨架中節(jié)點(diǎn)造成的破壞，從集中式和分布式兩個(gè)角度實(shí)施攻擊，以達(dá)到破壞最大化。節(jié)點(diǎn)自私行為限制方面，運(yùn)用博弈理論設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)的交互方式，限制節(jié)

8、點(diǎn)行為，從簇內(nèi)和簇間兩個(gè)角度對(duì)節(jié)點(diǎn)行為建模并限制自私行為，防止自私節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)造成影響。實(shí)驗(yàn)表明，在脆弱性評(píng)估方面，本文攻擊方法能夠獲得更高的攻擊效率和更大的破壞性，進(jìn)而更加準(zhǔn)確地評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的脆弱性。自私節(jié)點(diǎn)防御方面，能夠有效控制節(jié)點(diǎn)行為，使自私節(jié)點(diǎn)與正常節(jié)點(diǎn)行為無異，進(jìn)而均衡網(wǎng)絡(luò)能量消耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間。
　　(4)基于混合聚類的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)算法。安全關(guān)鍵無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，一旦數(shù)據(jù)包中關(guān)于節(jié)點(diǎn)位置、身份等重要信息的敏感數(shù)

9、據(jù)被截獲，節(jié)點(diǎn)的位置隱私和數(shù)據(jù)隱私將遭到破壞?，F(xiàn)有隱私保護(hù)方法雖能用時(shí)空匿名的方法隱藏節(jié)點(diǎn)的精確位置信息，但忽視了數(shù)據(jù)與位置間內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系，因此為了保護(hù)節(jié)點(diǎn)的位置信息，需要從位置隱私和數(shù)據(jù)隱私兩方面同時(shí)采取措施。本文提出了一種面向安全關(guān)鍵無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的混合聚類隱私保護(hù)協(xié)議(Enhanced ClusterCloak，ECC)，能夠同時(shí)保護(hù)節(jié)點(diǎn)的位置隱私和數(shù)據(jù)隱私。位置隱私保護(hù)方面，采用K均值聚類，迭代劃分區(qū)域，滿足K匿名的前提下，保證