基于數(shù)據(jù)和能量可信的物聯(lián)網(wǎng)信任模型

朱程（蚌埠學(xué)院計算機科學(xué)與技術(shù)系，安徽蚌埠233030）

基于數(shù)據(jù)和能量可信的物聯(lián)網(wǎng)信任模型

朱程
（蚌埠學(xué)院計算機科學(xué)與技術(shù)系，安徽蚌埠233030）

正在掀起第三次信息技術(shù)革命的物聯(lián)網(wǎng)具有巨大的應(yīng)用前景，其信息傳遞通過傳感器節(jié)點實現(xiàn)，由于傳感器節(jié)點具有能量、計算能力有限等特點，需要進行數(shù)據(jù)融合。物聯(lián)網(wǎng)在進行數(shù)據(jù)融合過程中易受到各種類型的攻擊，為了保證融合結(jié)果的真實性和可靠性，建立了一種基于數(shù)據(jù)和能量可信的信任模型，仿真結(jié)果表明該模型具有一定的可靠性。

物聯(lián)網(wǎng)；數(shù)據(jù)融合；信任模型

物聯(lián)網(wǎng)被認為是繼計算機、互聯(lián)網(wǎng)、移動通信網(wǎng)絡(luò)之后的又一次信息產(chǎn)業(yè)革命。它通過各種可能的網(wǎng)絡(luò)接入，實現(xiàn)物與物、物與人的泛在連接，從而實現(xiàn)對物品和過程的智能化感知、識別和管理[1]。實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)之一是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，它通過傳感器節(jié)點實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集和傳遞。由于傳感器節(jié)點受到能量和計算能力有限等約束，需要進行數(shù)據(jù)融合。保證融合過程中節(jié)點數(shù)據(jù)的安全性是物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)基礎(chǔ)信息采集和后續(xù)應(yīng)用的基本要求[2]。

近年來，對網(wǎng)絡(luò)的可信研究已經(jīng)成為一個熱點[3]。信任是傳感器節(jié)點在數(shù)據(jù)交互或合作中的信譽度，能夠降低節(jié)點之間的交互風險。所謂信任模型，就是根據(jù)節(jié)點本身與其他節(jié)點之間交互的歷史數(shù)據(jù)進行量化，建立評價體系，通過計算信任值來判斷節(jié)點的可信程度[4]。

本文針對物聯(lián)網(wǎng)中傳感器節(jié)點存在不安全因素的問題，利用節(jié)點的數(shù)據(jù)和剩余能量綜合評價建立信任模型。計算節(jié)點的數(shù)據(jù)信任值和能量信任值，并根據(jù)其在不同環(huán)境下的重要性，分別賦予不同的權(quán)重，用式（1-1）計算節(jié)點信任值。其中TC表示節(jié)點信任值，TD表示節(jié)點的數(shù)據(jù)信任值，TE表示節(jié)點的能量信任值，μ1和μ2表示權(quán)重，μ1+μ2=1。

1　節(jié)點的信任模型

1.1數(shù)據(jù)信任值的計算

在物聯(lián)網(wǎng)中，傳感器節(jié)點感知的數(shù)據(jù)在進行融合時不僅與節(jié)點本身的歷史數(shù)據(jù)有關(guān)（即時間相關(guān)），也與同區(qū)域內(nèi)其他節(jié)點的數(shù)據(jù)有關(guān)（即空間相關(guān)），并且節(jié)點行為特征隨時間的變化規(guī)律具有某些統(tǒng)計特征[5]。因此，計算節(jié)點的信任值可以利用同一區(qū)域內(nèi)節(jié)點采集的數(shù)據(jù)在時間、空間上的相關(guān)性，這樣能夠減少節(jié)點之間的數(shù)據(jù)交換。

1.1.1相似度矩陣

若物聯(lián)網(wǎng)中參與數(shù)據(jù)融合的節(jié)點集合為S=(s1, s2,…,sn)，zi(k)表示k時刻節(jié)點si的輸出，Φ(k)表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，G(k)表示過程噪聲分布矩陣，H(k)表示輸出矩陣，V(k)表示具有零均值的高斯噪聲向量，W(k)表示正定協(xié)方差矩陣的高斯噪聲向量。采用Kalman濾波算法[6]進行狀態(tài)更新。可用式（2）描述系統(tǒng)的狀態(tài)方程和輸出方程。

由于節(jié)點所處的環(huán)境和自身行為不一致，狀態(tài)估計向量會略有差異。為度量這一差異,用Cij(k|k)=Pi(k|k)+Pj(k|k)表示兩個測量的估計誤差協(xié)方差之和，定義k時刻的狀態(tài)估計向量的標準化差為式（3）。由正態(tài)型隸屬度函數(shù)的模糊測度可定義k時刻兩狀態(tài)向量的相似度為式（4）。

其中b是系數(shù)，uij（k）和dij(k)分別表示列矢量和標量。由于同一區(qū)域中數(shù)據(jù)融合過程由獨立的節(jié)點組成，因此狀態(tài)向量間的相似程度也代表了節(jié)點測量值之間的相似程度。

由以上相似度可得k時刻參與數(shù)據(jù)融合各節(jié)點在同一區(qū)域的相似度矩陣為式（5）。

相似度矩陣描述了k時刻物聯(lián)網(wǎng)中同一區(qū)域節(jié)點S=(s1,s2,…,sn)的測量在空間分布的信息，是對節(jié)點空間信任值的計算。時間系列{D(k),k=1,2,…}描述了到當前時刻為止節(jié)點在時間分布的信息，是對節(jié)點時間信任值的計算。

1.1.2節(jié)點的數(shù)據(jù)信任值計算

設(shè)初值為零，ci(k)表示k時刻節(jié)點i的計數(shù)器。dij(k)表示式（5）中第i行第j列，若dij(k)≥E1(E1是閾值)，則計數(shù)器加1。ci(k)表示k時刻與節(jié)點i測量數(shù)據(jù)較為相似的節(jié)點數(shù)目。ci(k)越大，表示k時刻節(jié)點i的數(shù)據(jù)與大多數(shù)節(jié)點數(shù)據(jù)一致，這些數(shù)據(jù)可能組成一個真值的集合；ci(k)越小，表示k時刻節(jié)點i的數(shù)據(jù)與大多數(shù)節(jié)點數(shù)據(jù)不一致，成為假值的可能性較大，那么可信的程度就較低。可見ci(k)表示節(jié)點數(shù)據(jù)一致性的度量。定義k時刻節(jié)點i的一致性測度為式（6）。

pi(k)是一種可能性測度，顯然0≤pi(k)≤1。則p (k)=[p1(k),p2(k),…,pn(k)]表示k時刻節(jié)點集合S=(s1, s2,…,sn)的一致性向量。

對物聯(lián)網(wǎng)中節(jié)點i而言，其自身可靠性也是影響可信度的一個重要因素，這種可靠性通常會通過自身測量的時間系列表現(xiàn)出來，而節(jié)點行為過程可看成是節(jié)點按照時間次序排列的周期性讀數(shù)。由于節(jié)點的計算和存儲能力有限，因此在節(jié)點上只能保存一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。設(shè)[pi(1),pi(2),…, pi(k)]T表示節(jié)點i一致性測度的時間序列，則式（7）表示綜合的一致性測度。

如果序列波動不大，說明節(jié)點i的可靠性較高。則節(jié)點i的可靠性測度為一致性測度的方差，式（8）表示節(jié)點行為信任可靠值的計算。

相似度需要計算n個節(jié)點兩兩之間的標準化差，一致性測度需要將閾值E1與n2維的相似度矩陣元素依次比較，計算的復(fù)雜度較高。為減少計算量，使用式（10）和式（11）的遞推公式計算綜合一致性測度和可靠性測度。

1.2能量信任值的計算

在物聯(lián)網(wǎng)中，節(jié)點之間的數(shù)據(jù)傳輸是建立在以簇為基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上的，一般簇成員節(jié)點將采集到的數(shù)據(jù)直接發(fā)給簇頭節(jié)點，簇頭節(jié)點對接收到的數(shù)據(jù)進行融合，再將融合后的數(shù)據(jù)通過一跳或多跳的方式發(fā)送給基站。節(jié)點依靠電池來供電，每個節(jié)點的生命期與整個網(wǎng)絡(luò)的生命期息息相關(guān)。如果過分集中消耗某一節(jié)點的能量，會造成節(jié)點的過早失效，從而影響整個網(wǎng)絡(luò)。因此，在進行數(shù)據(jù)融合時，要及時了解目前網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的剩余能量，確定節(jié)點能量信任值，避免低競爭力節(jié)點能量過度消耗。本文采用與文獻[7]相同的無線通信能耗模型進行節(jié)點能耗分析，如圖1所示。

若節(jié)點發(fā)送lbit的信息到距離d，節(jié)點消耗的能量模型為式（12）。Eelec表示發(fā)送節(jié)點和接收節(jié)點每發(fā)送和接收單位比特的能耗值，εfs和εmp表示發(fā)射放大器的單位能耗。

d0表示傳輸距離閾值，當實際的傳輸距離小于閾值時，節(jié)點能耗與距離的平方成正比，當實際的傳輸距離大于閾值時，節(jié)點能耗與距離的四次方成正比。由此可見，在進行數(shù)據(jù)傳輸時，應(yīng)通過節(jié)點逐跳接力的方式傳遞數(shù)據(jù)，而盡量避免直接向遠距離節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)，達到減少能耗的目的。

若用ES表示節(jié)點的初始能耗，EC表示發(fā)送能耗，EO表示正常的工作能耗，那么節(jié)點的當前能量可表示為ES-EC-EO，則節(jié)點的能量信任值TE表示為式（13）。TE越大，節(jié)點的剩余能量越多，采用當前節(jié)點進行數(shù)據(jù)傳輸就越可靠。

1.3仿真結(jié)果及分析

仿真實驗采用UC Berkley大學(xué)開發(fā)的仿真工具NS2，MAC層協(xié)議設(shè)定為802.11，采用路由協(xié)議DSR，將本文建立的模型在不信任行為檢測率方面與文獻[8]中單純依靠數(shù)據(jù)信任度的BTSR算法進行仿真比較。不信任行為指節(jié)點的身份認證是正確的，而傳輸?shù)臄?shù)據(jù)是錯誤的，且與正常值有一定的偏差，節(jié)點不信任行為的概率是不正常行為的節(jié)點數(shù)目與節(jié)點總數(shù)的比值。

在仿真試驗中，將1024個節(jié)點均勻部署在100m*100m的區(qū)域中。設(shè)節(jié)點的無線通信半徑為m，每個節(jié)點的能量初值為0.5J，數(shù)據(jù)包大小為525bytes，控制包大小為256bytes，發(fā)送數(shù)據(jù)的單位能耗Eelec為50nJ/bit，εfs為50pJ/(bit*m2)，εmp為0.005 pJ/(bit*m4)。

在BTSR算法中，節(jié)點的信任值只考慮了數(shù)據(jù)信任值，即μ1和μ2的取值分別為100%和0%，而在本文的信任模型中，節(jié)點的信任值除了與數(shù)據(jù)信任值相關(guān)外，還與能量信任值有關(guān)，在實驗中μ1和μ2分別取值為50%和50%，實驗結(jié)果如圖2所示。

圖2表明，與BTSR算法相比，本文所建立的模型在發(fā)生相同的不信任行為概率時，其安全概率更高，網(wǎng)絡(luò)也相對更可靠。

2　結(jié)論

本文利用節(jié)點行為的時間和空間相關(guān)性計算節(jié)點之間的相似度，并得出節(jié)點的數(shù)據(jù)信任值，通過剩余能量計算節(jié)點的能量信任值，在不同的環(huán)境下賦予不同的權(quán)重，綜合得出節(jié)點的信任值，從而提出了一種在物聯(lián)網(wǎng)中進行數(shù)據(jù)融合的信任模型。分析和仿真實驗表明，當網(wǎng)絡(luò)中有大規(guī)模的不安全行為時，本文建立的模型與BTSR算法相比，具有較高的安全概率。

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[2]胡向東，魏琴芳，唐慧.物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)融合的信譽度模型與仿真[J].儀器儀表學(xué)報，2010，11（11）：2636-2640．

[3]林闖，彭雪海.可信網(wǎng)絡(luò)研究[J].計算機學(xué)報，2005，28（5）：751-758．

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(責任編輯：趙建周）

Trust Model for Internet of Things Based on Trust Data and Energy

ZHU Cheng
(Department of Computer Science and Technology,Bengbu University,Bengbu 233030,China)

The Internet of Things,which is surging the third tide of information technology,has tremendous ap?plication prospect.It transmits information based on sensor nodes.Data aggregation is necessary for Internet of things,as one of its characteristic,has limited energy,calculation and etc.It could be easily threatened during da?ta aggregating.To guarantee the authenticity and reliability of the data resulting from aggregation,a model based on trust data and energy is proposed,simulation experiments approve that the model is reliable.

internet of things;data aggregation;trust model

TP212.9;TP393.08

A

1673-2928（2015）02-0022-03

2014-11-21

蚌埠學(xué)院2014年院級自然科學(xué)項目（2014ZR08）；安徽省大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項目（AH201311305069）。

朱程（1984-），女，江蘇鎮(zhèn)江人，蚌埠學(xué)院計算機科學(xué)與技術(shù)系助教，碩士，研究方向：計算機網(wǎng)絡(luò)。