基于光伏電站的無線傳感網絡惡意節點識別與隔離研究

摘 要： 信息型光伏電站中的節點由于暴露在外面，容易被外界俘獲成為惡意節點，從而導致信息泄露。如何將惡意節點的有效特征提取出來并加以識別與隔離，是一個需要被重視的問題。根據搭建信息型光伏電站的項目經驗及前人的研究基礎，提出了一種基于AdaBoosting算法的惡意節點識別與割離的方法。對算法的仿真結果表明，當迭代次數越多時，誤測率越低，檢測出惡意節點的精度也越高。

關鍵詞： 光伏電站； 無線傳感器網絡； 惡意節點； 特征提取； AdaBoosting算法

中圖分類號： TN926?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）17?0082?02

隨著能源問題的日趨嚴重，太陽能光伏發電的前途很寬廣[1]。在研究課題中建立的信息型光伏電站工作在一個開放、合作和高度任意的環境中[2]，構成該信息系統的節點完全暴露在物理環境下，非常容易引發各種類型的攻擊。在眾多攻擊中，本文針對選擇性轉發攻擊提取出惡意節點的特征，建立相應的算法模型，對惡意節點進行識別與隔離，并在Matlab上做相應的仿真，證明了該算法的有效性。

1 網絡與攻擊模型假設

本文研究的信息型光伏發電站系統包括一個中心服務器， L個ARM網關，協調器，[M]個路由組件，[N]個節點組件，1個PC客戶端和1個移動客戶端[3]，如圖1所示。

信息型光伏系統用于檢測光伏板的實時電壓、電流、溫度、場強。傳感器節點被固定在太陽板上，網絡拓撲結構穩定后，節點之間的通信是通過多跳完成的[4]，將節點1記作[S1，]節點2 記作[S2，]依次類推，如圖2所示。

5 結 語

針對節點遭遇選擇性攻擊時，惡意節點顯現出來的通信行為特征，建立以節點參與度[Sc，]丟包率[Sd，]數據包轉發率[Sz]和數據包轉發延時[Sy]為屬性的四維樣本空間，利用AdaBoosting算法對惡意節點進行識別與隔離。在Matlab上的仿真結果表明，迭代次數越多時誤測率越低。

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