基于等級評價的VANET信任模型

倪 妍

（同濟大學電子與信息工程學院，上海，200000）

0 引言

由于車載網絡（VANET，Vehicular Ad hoc Networks）具有高度動態和開放的特性，因此對網絡的安全、隱私、可信度的實現提出了挑戰。目前VANET系統中的相關安全技術研究進展，包括安全硬件設備、數字簽名技術、身份認證與隱私保護、數據驗證等幾個問題[1]。信任管理機制是針對VANET安全應用的重要方法，在信任管理中信任被定義為一個實體對另外一個實體基于歷史交互經驗而得出的對該節點關于未來的一個主觀期望[2]。信任管理的意義在于提供了一個適合開放式應用系統開放、分布和動態特性的安全決策框架[3]。信任管理模型一般基于節點間過去交互的經驗以及其他節點的評價來進行行為的判斷。目前，多數基于移動自組網絡（MANET，Mobile Ad-hoc NETworks）的信任管理機制包括基于實體化的信任模型，面向數據的信任模型，以及綜合的信任模型等，實體化的信任模型關注節點信任度的建模[4]。MANET是一種點對點的自創建、自組織、自管理的臨時性自治系統[5], 而VANET中的信任管理比過去的MANET信任管理顯得更為復雜，原因如下[6]：

1）由于VANET高度動態開放的特性，使得節點之間建立信任關系的接觸時間很短。

2）行為不良的節點，并不一定都是惡意節點，有時候比較可信的節點會由于自私的原因而行為不良。節點發送正確或錯誤信息取決于實際環境，所以不能總是將節點標記為“可信”或者“不可信”。

3）MANET中的信任管理機制依賴于投票決定。而在 VANET中，由于持續改變的網絡拓撲，有時候投票節點數低于閾值。

在實際的VANET應用中，多個車輛間會聯合進行惡意推薦和評價，以達到提高自身信用值或者降低其他良性節點信任值，這種具有惡意目的聯合推薦和評價會嚴重擾亂 VANET中的信任關系，影響VANET網絡中正常的信息發送和傳遞。

針對以上問題，引入角色和事件信任等級機制的概念，提出一種基于事件和角色等級評價的信任模型。其核心是根據不同的信任等級分配給節點不同的評價權重，并給予事件不同的等級權重，同時考慮信息的實效機制，建立一個綜合的信任評價機制。

1 基于角色和事件等級評價的信任模型

1.1 系統模型假設

在實際的 VANET環境中，很難保證所有可信節點的行為都一直可信。行為不良的節點，并非都是惡意節點，有時候比較可信的節點會由于自私的原因而行為不良。在本文中，完全模擬現實環境中所有節點的真實行為難度很大，因此基于的假設與條件如下：

1）網絡中的大多數節點為普通節點。

2）普通節點行為中存在惡意行為的概率很低。3）網絡中只有小部分節點是惡意節點。

4）對于節點給出的意見，被評價節點具有不可否認性，通過對數據添加帶有加密算法的簽名，在之后追溯某節點對其他節點意見時可以追蹤歷史情況，防止惡意節點篡改歷史記錄。

5）判定節點可信度的門限設定。通過實驗中設置不同參數值，找到一個合理的門限值，經過計算后得到的信任值，如高于門限值，則認定為可信，否則丟棄該節點發送的信息。

1.2 信任等級模型

1.2.1 節點的信任等級劃分

以往的方法，基于角色的信任方法可以從在一定程度上從不可信的節點中區分出可信節點，且在這些信任模型中，和角色有關的信任是事先定義的。而本模型在該基礎上引入角色的信任等級概念，在計算推薦信任值時按照評價節點自身所屬信任級別，給不同信任等級分配相應的權重。

在本模型中，TVi表示節點 I的信任值，TViε（0，1）。將節點信任等級分為五級，即完全可信節點（TTN），可信節點(TN)、一般可信節點(CTN)、不可信節點(NTN)和惡意節點(MN)，如表1所示。設定每個車輛節點在出廠時都會被制造商以及相關認證機關（CA）進行認證和角色分配，給予一個初始的信任值。如警車、救護車等重要公共節點將分配一個高信任值，屬于完全可信級別；公共車等公用設施節點屬于比較可信級別，普通車輛分配一個初始的一般可信角色，初始信任值為0.5。

當節點加入到VANET網絡中時，節點向RSU發送申請加入網絡的請求，通過 CA驗證后獲得一個臨時的公私鑰和執照及最新的信任值，有效期為T，需要節點定期發送更新請求，如果超出有效期T，則信任值實效，節點無法與其他節點進行交互。設定閾值η，信任值低于η的節點被判定為惡意節點。一旦被判定為惡意，其他節點拒絕接收該類節點的發送的消息，但可以接收來自其他節點發送的消息，因而在一定程度上確保了惡意節點也能正確收到可靠的信息，從而在實際環境中達到規避危險情況的目的。

表1 節點角色等級表

1.2.2 事件等級權重

在實際環境中節點發送的事件重要程度是不一樣的。一旦惡意節點對重要性高的事件進行惡意行為，將帶來很大的危害。此外，也會存在惡意節點通過對重要性很低的事件相互轉發并成功評價提供良好服務來積累惡意節點信譽，從而達到在轉發重要程度高的事件或者評價其他節點可信度時實行惡意行為。為此定義了事件等級權重。設M表示事件值，如下式所示：

當x=U/C/I時，M(x)=(0.5,1,2)。

其中U表示的是不重要事件（Unimportant），C表示的是普通事件（Common），I表示重要事件（Important）。計算直接信任值時，引入事件等級權重，提高了重要事件的影響，降低了非重要事件的影響。

1.3 信任評價機制

節點進入 VANET中完成授權認證的過程之后，RC(Receiver)收到發送節點RP(Reporter)發送過來的一個Beacon包，包中包含了RP需要轉發的信息內容以及事件發生的時間戳。RC首先查看Beacon包中信息的事件權重值以及該事件已發生的時間間隔。

通過計算得到事件綜合值，判斷事件是否需要進一步轉發。若不需要，則拋棄Beacon包，但不判定節點 RP發送失敗，只是廣播給鄰居節點該信息無需接收。若需要進一步轉發，請求鄰居節點提供推薦及直接信任值，最終合并事件信任值計算得到綜合信任值。此時先由RC查看和RP的交互歷史，若在系統設定的有效期T內交互成功次數超過一定閾值F，則RC無需再計算推薦信任，而直接根據直接信任值判斷是否轉發信息。

若低于設定的綜合閾值，說明RC接受RP發送的信息風險較大。則RC拋棄信息，且判定RP轉發失敗,否則接受。相應的結果廣播給鄰居節點及RSU，RC本地數據庫自動更新對RP的記錄，并將Beacon包更新后轉發給下一條節點。

節點在計算直接信任以及給其他節點發送推薦信任的時候，只考慮有效時間內的交互，設定距離當前時刻前的T個時間段內的交易，節點本地記錄的交互歷史只保存有效期內的交互信息，超過T個時間段的信息將被刪除。整個機制如圖1所示。

圖1 角色信任等級評價流程

1.4 模型算法

1.4.1 事件信任值計算

信息接收節點在判斷是否接收信息之前，首先要判斷發送節點發送的信息事件權重值以及時間衰減。令Mvt表示事件的信任值，設定閾值θ，當計算值低于θ時，丟棄Beacon包。

定義時間衰減因子為φ(t)，事件綜合信任值Mvt計算公式如下：

λ為時間因子，M為1.2.2節中提到的事件值，△t為事件發生到此刻轉發的時間差。λ和 θ根據VANET不同的環境進行相應的調節，針對不同場景的閾值設定將在文中的仿真階段進行仿真實驗。

1.4.2 綜合信任值計算

本模型對于不同信任等級的節點分配不同的權重，模擬在實際社交社會中，個體往往更容易相信高權威的人所說的話。不同級別的節點所給出的判斷值所占的權重不同，L越高的節點的評價對節點的信任度影響更大。由于評價很大程度上基于主觀信任，因此研究的困難之一在于如何對這種模糊性進行建模[7]。

在本文中引入風險值W，令N表示兩個節點之間歷史交互的總次數（無論成功或失敗，所發送的Beacon中信息的綜合事件值都高于信息閾值，低于閾值的信息導致交互失敗次數不記錄在N內），n表示交互總數中成功的次數，w為風險調節因子，w ∈ （ 0,1 ）數值可由具體不同的環境設定。綜合考慮事件權重以及時間衰減，得出節點i對節點j的直接信任值為：

式（3）中，set(i)表示給節點i提供推薦信任的鄰居節點集合。節點i對節點j的綜合信任值。計算如式（4）：

β∈（ 0,1）用來調節直接信任和推薦信任對綜合信任值的權重影響。當在節點稀疏環境下，鄰居推薦信任數據比較少時，可以提高節點直接信任的權重，而當在密集環境中，則可提高推薦信任的權重值。不同閾值根據不同的 VANET環境進行調節，在實驗仿真階段，將會根據不同場景進行模擬，根據不同閾值設定進行比較。

2 安全性分析

文中采用 NS-2來進行系統的仿真和性能的評價。場景設計為一個網格形的街道圖。如圖所示，地圖由10×10的網格組成，且每個區塊長為150 m，即仿真范圍為1500m×1500m的矩形區域。假定車輛在該區域按照隨機的路徑移動，隨機分布100個節點，移動速度為10～40m/s，停留時間為0～30 s，模擬周期為500 s，節點的傳輸范圍設置為150 m，MAC層采用IEEE802.11協議，路由協議采用DSR協議。

在本模型中，設定了五類節點：完全可信節點（CTN），可信節點(TN)、一般可信節點(CTN)、不可信節點(NTN)和惡意節點(MN)。本實驗參數設定為固定參數和可變參數兩種情形，固定參數設定如下：初始的節點比例為 CTN:TN:CTN:NTN:MN=2:3:2:2:1，且每類節點所屬的角色信任等級L1～L5所占權重為(0,0.1,0.2,0.3,0.4)，其中0表示惡意節點不占權重。η=0.3，θ=0.7，μ=0.4，w=0.9，β=0.8，T=5，F=5。可變參數為模型中惡意節點和不可信節點的比例。

（1）虛假信息對受影響的車輛數的影響

為檢驗文中模型抵抗虛假信息攻擊的能力，針對錯誤信息對模型中節點的影響進行仿真。在一個仿真周期內，每隔10 s隨機選擇除了完全可信節點以外的節點進行虛假交通信息的廣播。其他節點接收信息，分別進行驗證，并且決定是否繼續轉發。信任廣播的信息并且通知駕駛員的車輛標記為被信息影響的車輛。圖2顯示了當一個真實的交通信息被廣播時，受影響的車輛數快速增加；而另一方面，受本模型影響，由不可信節點發送的惡意虛假信息并不能影響其他車輛。

圖2 虛假信息對受影響的車輛數的影響

（2）虛假信息對綜合信任值的影響

在圖3中，當一個真實的交通信息被廣播時，平均的綜合信任值保持一個較為平穩的下降趨勢。而當一個虛假的交通信息被廣播時，如圖4所示，平均的綜合信任值在一開始雖然較高，但是隨之將快速降低，這是因為即使不可信節點通過共謀對虛假信息進行惡意推薦，但由于不可信節點自身的信任值較低，所占的權重也較低，因此無法過多影響其他節點對信息的正確判斷，因此當虛假信息進行廣播時，可信節點正確判斷將更多地影響綜合信任值，使得虛假信息的綜合信任值將快速下降。

圖3 真實信息對綜合信任值的影響

圖4 虛假信息對綜合信任值的影響

3 結語

文中提出了一種基于角色和事件等級評判信任模型，根據節點的信任角色等級計算綜合信任值，同時考慮發送信息的事件等級以及時效性綜合判定是否轉發信息，并由接收節點將轉發結果廣播給鄰居節點，并發送給RSU更新節點信任值。

在存儲開銷方面，文中的方法給出了進一步的優化，本模型中設定了有效期T和單位時間內交互成功次數閾值F，在實際的VANET網絡中，自動刪除超過有效期T的交互信息，并且當兩個節點在有效期T內交互成功次數高于閾值F則無需計算推薦信任，直接判斷，節約的系統的存儲開銷。

[1] 陳辰,韓偉力,王新,等.VANET安全技術綜述[J].小型微型計算機系統,2011,32(05):896-904.

[2] MATT B, JOAN F. Decentralized Trust Management[C].USA: IEEE Computer Society,1996:164-173.

[3] 李超,李小勇,管海兵.一個信任管理模型的改進[J].信息安全與通信保密,2008(05):97-98.

[4] Zhang Jie. A Survey on Trust Management for VANETs[C].[s.l.]:International Conference on Advanced Information Networking and Applications,2011:105-112.

[5] 何中林.MANET 中的關鍵技術探討[J].通信技術,2008,41(04):122-123.

[6] Huang Zhen, RUJ S.Limitations of Trust Management Schemes in VANET and Countermeasures[C].USA:IEEE,2011:1228-1232.

[7] 于曉東,高會生. 基于模糊理論的通信系統有效性分析[J].通信技術,2008,41(06):8-10.