基于數據和能量可信的物聯網信任模型

朱程（蚌埠學院計算機科學與技術系，安徽蚌埠233030）

基于數據和能量可信的物聯網信任模型

朱程
（蚌埠學院計算機科學與技術系，安徽蚌埠233030）

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

物聯網；數據融合；信任模型

物聯網被認為是繼計算機、互聯網、移動通信網絡之后的又一次信息產業革命。它通過各種可能的網絡接入，實現物與物、物與人的泛在連接，從而實現對物品和過程的智能化感知、識別和管理[1]。實現物聯網的關鍵技術之一是無線傳感器網絡，它通過傳感器節點實現數據的采集和傳遞。由于傳感器節點受到能量和計算能力有限等約束，需要進行數據融合。保證融合過程中節點數據的安全性是物聯網實現基礎信息采集和后續應用的基本要求[2]。

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

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

1　節點的信任模型

1.1數據信任值的計算

在物聯網中，傳感器節點感知的數據在進行融合時不僅與節點本身的歷史數據有關（即時間相關），也與同區域內其他節點的數據有關（即空間相關），并且節點行為特征隨時間的變化規律具有某些統計特征[5]。因此，計算節點的信任值可以利用同一區域內節點采集的數據在時間、空間上的相關性，這樣能夠減少節點之間的數據交換。

1.1.1相似度矩陣

若物聯網中參與數據融合的節點集合為S=(s1, s2,…,sn)，zi(k)表示k時刻節點si的輸出，Φ(k)表示狀態轉移矩陣，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)表示正定協方差矩陣的高斯噪聲向量。采用Kalman濾波算法[6]進行狀態更新。可用式（2）描述系統的狀態方程和輸出方程。

由于節點所處的環境和自身行為不一致，狀態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方差之和，定義k時刻的狀態估計向量的標準化差為式（3）。由正態型隸屬度函數的模糊測度可定義k時刻兩狀態向量的相似度為式（4）。

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

由以上相似度可得k時刻參與數據融合各節點在同一區域的相似度矩陣為式（5）。

相似度矩陣描述了k時刻物聯網中同一區域節點S=(s1,s2,…,sn)的測量在空間分布的信息，是對節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點在時間分布的信息，是對節點時間信任值的計算。

1.1.2節點的數據信任值計算

設初值為零，ci(k)表示k時刻節點i的計數器。dij(k)表示式（5）中第i行第j列，若dij(k)≥E1(E1是閾值)，則計數器加1。ci(k)表示k時刻與節點i測量數據較為相似的節點數目。ci(k)越大，表示k時刻節點i的數據與大多數節點數據一致，這些數據可能組成一個真值的集合；ci(k)越小，表示k時刻節點i的數據與大多數節點數據不一致，成為假值的可能性較大，那么可信的程度就較低。可見ci(k)表示節點數據一致性的度量。定義k時刻節點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時刻節點集合S=(s1, s2,…,sn)的一致性向量。

對物聯網中節點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出來，而節點行為過程可看成是節點按照時間次序排列的周期性讀數。由于節點的計算和存儲能力有限，因此在節點上只能保存一段時間內的數據。設[pi(1),pi(2),…, pi(k)]T表示節點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，說明節點i的可靠性較高。則節點i的可靠性測度為一致性測度的方差，式（8）表示節點行為信任可靠值的計算。

相似度需要計算n個節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

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

若節點發送lbit的信息到距離d，節點消耗的能量模型為式（12）。Eelec表示發送節點和接收節點每發送和接收單位比特的能耗值，εfs和εmp表示發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，節點能耗與距離的四次方成正比。由此可見，在進行數據傳輸時，應通過節點逐跳接力的方式傳遞數據，而盡量避免直接向遠距離節點傳輸數據，達到減少能耗的目的。

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

1.3仿真結果及分析

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

在仿真試驗中，將1024個節點均勻部署在100m*100m的區域中。設節點的無線通信半徑為m，每個節點的能量初值為0.5J，數據包大小為525bytes，控制包大小為256bytes，發送數據的單位能耗Eelec為50nJ/bit，εfs為50pJ/(bit*m2)，εmp為0.005 pJ/(bit*m4)。

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

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

2　結論

本文利用節點行為的時間和空間相關性計算節點之間的相似度，并得出節點的數據信任值，通過剩余能量計算節點的能量信任值，在不同的環境下賦予不同的權重，綜合得出節點的信任值，從而提出了一種在物聯網中進行數據融合的信任模型。分析和仿真實驗表明，當網絡中有大規模的不安全行為時，本文建立的模型與BTSR算法相比，具有較高的安全概率。

[1]劉海濤，馬建，熊永平.物聯網技術應用[M].北京：機械工業出版社，2011．

[2]胡向東，魏琴芳，唐慧.物聯網中數據融合的信譽度模型與仿真[J].儀器儀表學報，2010，11（11）：2636-2640．

[3]林闖，彭雪海.可信網絡研究[J].計算機學報，2005，28（5）：751-758．

[4]江自兵.基于信任管理的無線傳感器網絡容錯技術的研究[D].蕪湖：安徽工程大學，2011．

[5]劉敏華，蕭德云.基于相似度的多傳感器數據融合[J].控制與決策，2004，19（5）：534-537．

[6]JOHN M R.Fusion of multi-sensor data[J].The IntJ of Ro?botics Research,1988,7(6):78-96.

[7]何延杰，李臘元，邢明彥.WSN中一種能量均衡的分簇路由協議的設計[J].傳感技術學報，2009，22（10）：1510-1514．

[8]朱程，周鳴爭，許金生.BTSR:一種基于行為可信的安全數據融合與路由算法[J].計算機應用，2008，28（11）：2820-2823．

[9]劉艷飛.基于分層信任管理的無線傳感器網絡信任模型[D].太原：太原理工大學，2012．

(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

蚌埠學院2014年院級自然科學項目（2014ZR08）；安徽省大學生創新訓練項目（AH201311305069）。

朱程（1984-），女，江蘇鎮江人，蚌埠學院計算機科學與技術系助教，碩士，研究方向：計算機網絡。