基于上下文信息匹配的消息傳輸算法的安全策略

薄瑜 王立娟 何丹丹

摘要：在不影響消息傳輸算法自身傳輸效率的情況下，如何在不可信任的機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)環(huán)境中，保護(hù)可能暴露的上下文信息一直是業(yè)界研究的重點(diǎn)。提出了借助一種基于上下文信息的、可搜索的對稱密碼算法，來對數(shù)據(jù)傳輸進(jìn)行加密。該算法將包含目的節(jié)點(diǎn)關(guān)鍵信息的關(guān)鍵字轉(zhuǎn)換成為可搜索、可加密的消息頭，將加密算法與信息數(shù)據(jù)的關(guān)鍵字進(jìn)行優(yōu)化配對，這樣既能夠向目的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行安全可靠的數(shù)據(jù)傳輸，亦可在數(shù)據(jù)傳輸過程中對其進(jìn)行加密處理，以保證其安全性。基于ONE仿真軟件進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，本文的結(jié)果表明，利用對稱密碼學(xué)實(shí)施安全策略更符合機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征。本文采用的安全策略并不會(huì)對其數(shù)據(jù)到達(dá)率及消息延遲產(chǎn)生較大的影戲;本文所建立的算法較之現(xiàn)有己報(bào)道的算法，具有較高的數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)成功率以及較小的消息延遲率，二者可以達(dá)到平衡。

關(guān)鍵詞：機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò);上下文數(shù)據(jù)傳輸;對稱密碼學(xué);可搜索加密算法

中圖分類號：TP393

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

1 引言

隨著科技的快速發(fā)展以及人們生活工作壓力的增大，社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生并快速發(fā)展，在此快速過程中，社交網(wǎng)絡(luò)往往只關(guān)注了其發(fā)展速度以及發(fā)展規(guī)模，忽視了網(wǎng)絡(luò)自身安全的防范。因此，國內(nèi)外學(xué)者對其進(jìn)行了廣泛的研究。機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)是傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步發(fā)展。機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)即使在網(wǎng)絡(luò)斷開連接的情況下亦可完成相關(guān)的通信任務(wù)，甚至在連接路徑不存在的情況下，也能夠傳輸信息。Pelusj[l]基于己報(bào)道文獻(xiàn)的理論，建立了較為完整的機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建理論。機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)[2]是一種具有斷點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)連接，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)以各個(gè)子節(jié)點(diǎn)為基礎(chǔ)，從而將網(wǎng)絡(luò)所要包含的群體進(jìn)行整合聯(lián)結(jié)，但各節(jié)點(diǎn)間又彼此獨(dú)立。

在使用這類社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交流溝通及分享消息中，人們對數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)的成功率有著較高的要求，并且有相當(dāng)一部分用戶并不想將自己的私有空間共享，這對社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)成功率有著極大的影響。

隨著越來越多的人使用移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行消息傳輸，機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)和節(jié)點(diǎn)社會(huì)性交叉理論逐漸興起。機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的各個(gè)節(jié)點(diǎn)分布位置以及實(shí)時(shí)的動(dòng)向可描述為用戶處于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，此類具有位置變化的節(jié)點(diǎn)具有一定的上下文關(guān)聯(lián)性，上下文路由算法[3-5]中節(jié)點(diǎn)擯棄了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)依靠相鄰節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)的理念，而是在每一次數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)分析網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部各個(gè)節(jié)點(diǎn)間的彼此關(guān)聯(lián)性，并自動(dòng)搜索兩個(gè)關(guān)聯(lián)性最大的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，因此上下文路由算法具有較高的數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)成功率。同時(shí)，在轉(zhuǎn)發(fā)過程中，亦要保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn)的過程中其數(shù)據(jù)信息不會(huì)泄漏。基于以上因素，本文提出了一種新的消息傳輸算法，將可搜索加密算法設(shè)計(jì)保護(hù)策略與對上下文關(guān)鍵字的加密技術(shù)進(jìn)行融合，這樣，即可實(shí)現(xiàn)中繼節(jié)點(diǎn)在不暴露任何屬性信息的前提下來計(jì)算匹配上下文，確保消息的安全傳輸。

2 基于上下文信息的消息傳輸算法中消息保護(hù)策略

由于數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸時(shí)具有隨機(jī)性以及實(shí)時(shí)性，假設(shè)相鄰節(jié)點(diǎn)具有傳遞性，如果節(jié)點(diǎn)a是節(jié)點(diǎn)b的相鄰節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)b是節(jié)點(diǎn)c的相鄰節(jié)點(diǎn)，那么，節(jié)點(diǎn)度變化鄰居的鄰居不是需要通知自己。此外，本文算法設(shè)計(jì)基于以下三個(gè)因素：轉(zhuǎn)發(fā)、未來遇到概率以及延遲性。

2.1 社區(qū)檢測

從內(nèi)部結(jié)構(gòu)的角度，機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)由社區(qū)、內(nèi)部以及類似的節(jié)點(diǎn)組成。根據(jù)社會(huì)自然屬性的不同，節(jié)點(diǎn)劃分為不同的社區(qū)。社區(qū)檢測的目的是為了提高其轉(zhuǎn)發(fā)率。引用社區(qū)檢測k-clique[6-7]算法用來判斷一個(gè)人是否屬于一個(gè)或多個(gè)社區(qū)，這種方法可以適應(yīng)人類在現(xiàn)實(shí)生活中的流動(dòng)特性。與此同時(shí)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的度量值是根據(jù)遇到的歷史信息進(jìn)行評估。在文獻(xiàn)中[7]，較之傳統(tǒng)檢測方法，此種方法的精度提高了85%。與此同時(shí)，為了提高機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)的路由性能，我們可以利用其社會(huì)特征來協(xié)助消息轉(zhuǎn)發(fā)。一個(gè)中央節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中可以連接其他節(jié)點(diǎn)。文獻(xiàn)[8]提出了用目的節(jié)點(diǎn)的上下文屬性以及用其相鄰節(jié)點(diǎn)取代目的節(jié)點(diǎn)，將中間結(jié)點(diǎn)的信息與其上下文以及相鄰節(jié)點(diǎn)的信息做對比分析，中間節(jié)點(diǎn)能夠搜索匹配到與目的節(jié)點(diǎn)一致的上下文信息，而目的節(jié)點(diǎn)其他額外的信息則不會(huì)被獲取，從而保證了目的節(jié)點(diǎn)信息的安全性以及隱私性。

本文基于對稱密碼學(xué)理論改進(jìn)了上下文信息匹配算法，對局部矩陣進(jìn)行塊分解仿真研究，在充分考慮了上下文信息匹配過程中所產(chǎn)生的熵因素的前提下，將上下文信息匹配技術(shù)與矩陣局部塊分解技術(shù)完美結(jié)合。本文從兩個(gè)角度分析了網(wǎng)絡(luò)模型。不同的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)隸屬于不同的社區(qū)，如圖1所示。

2.3 對稱密碼學(xué)理論

基于DES算法理論發(fā)展出來的具有64比特率長度的對稱密碼[9]，可以依靠一組56比特率的密鑰對其進(jìn)行加密處理，從而可為網(wǎng)絡(luò)輸出具有相同長度的密碼。而多出來的8位密碼組可用作密碼校驗(yàn)過程，此組密碼不僅可以對系統(tǒng)進(jìn)行較好的加密，亦可對系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)解密。密碼組具有對稱性。其具體過程如下：

3 基于對稱密碼學(xué)的可搜索加密機(jī)制在機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中實(shí)施方案

3.1 信息保護(hù)策略

用于傳輸信息的網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)部處于間斷連接，本文選取的機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)主要是采用身份密碼理論作為網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)策略的，這大大節(jié)省了分配密碼過程所占用的資源，由用戶身份自動(dòng)形成密碼鑰匙，此過程主要有兩步：首先，基于公共密鑰理論對算法內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的上下文信息匹配過程制造陷門，對節(jié)點(diǎn)上下文信息進(jìn)行加密保護(hù);其次，將網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)上的公共密鑰轉(zhuǎn)變成公私合用的密鑰，進(jìn)一步對節(jié)點(diǎn)上的上下文信息進(jìn)行加密處理。

3.2 可搜索加密理論

目前較為主流的可搜索信息加密技術(shù)主要是基于對稱密碼學(xué)理論以及公共密鑰密碼學(xué)理論。

對稱密碼學(xué)理論主要是將一些用于破譯節(jié)點(diǎn)信息密碼的偽隨機(jī)數(shù)生成程序進(jìn)行篩選屏蔽;而后者主要基于雙重線性關(guān)系映射的算法作為加密工具。大多數(shù)的公共密鑰密碼學(xué)算法在對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息搜索時(shí)，均需要進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部元素以及各個(gè)線性組合之間的運(yùn)算，這對內(nèi)存的占用量極大。

本文選用的基于對稱密碼學(xué)理論，能夠大大緩解算法在對節(jié)點(diǎn)上下文信息進(jìn)行保護(hù)時(shí)的內(nèi)存占用大的問題，也更加適用于機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的節(jié)點(diǎn)上下文信息匹配特性。

3.2 基于對稱密碼學(xué)的可搜索加密機(jī)制

社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)間的信任模型能夠使得目的節(jié)點(diǎn)對于選擇信任度高的中繼節(jié)點(diǎn)[10-11]。因此在社交網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)消息轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)，本文所提算法可基于各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)性自動(dòng)搜索與目的節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)性最大的節(jié)點(diǎn)作為轉(zhuǎn)發(fā)中繼節(jié)點(diǎn)。目的節(jié)點(diǎn)以此規(guī)律對每一次數(shù)據(jù)傳輸過程進(jìn)行優(yōu)化匹配，直至數(shù)據(jù)可靠穩(wěn)定的傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn)。基于Propicman理論結(jié)合可搜索的加密算法建立社交機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部數(shù)據(jù)傳輸理論體系（S-Propicman），構(gòu)建流程如下：

Stepl：加密處理

（1）機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)源節(jié)點(diǎn)生成一個(gè)新的信息和計(jì)算轉(zhuǎn)發(fā)指令δ

（2）δ=1或δ=2;

（3）當(dāng)節(jié)點(diǎn)到達(dá)基站通信范圍內(nèi)時(shí)，基站將這些公開的參數(shù)傳遞給機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)。直到它遇到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)并且不會(huì)向其他節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā);

（4）δ>2

（5）兩個(gè)節(jié)點(diǎn)相遇互相交換自有的歷史信息，并彼此更新;

4 結(jié)果分析

基于機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境（OND仿真器[12]對本文所建立的消息傳輸算法進(jìn)行仿真研究，通過選用北京大學(xué)為仿真對象，將其道路拓?fù)鋱D添加到ONE場景中，假設(shè)在同一社區(qū)道路拓?fù)鋱D中的任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)移概率是一樣的，消息可自動(dòng)生成。仿真參數(shù)如表1所示。

4.1 數(shù)據(jù)包到達(dá)率

選取三種算法（基于對稱密碼學(xué)的可搜索加密算法S-Propicman、實(shí)施安全策略P-Propicman算法、未實(shí)施安全策略T-PROPHET算法）在相同的環(huán)境工況下作比較，傳輸網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)量為300個(gè)。

圖5表明三種算法的數(shù)據(jù)包到達(dá)率均會(huì)隨著自私節(jié)點(diǎn)所占比例的增大而下降，這是由自私節(jié)點(diǎn)自身特點(diǎn)造成的，自私節(jié)點(diǎn)并不具備成為中繼節(jié)點(diǎn)的特性。本文所提出的加密理論算法加入了信任模型，加入信任模型以后的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)的目的節(jié)點(diǎn)可以基于信任模型自動(dòng)搜索到與之匹配的中繼節(jié)點(diǎn)，此節(jié)點(diǎn)可較為安全穩(wěn)定的將所要轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)包傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn)，信任模型可大大降低自私節(jié)點(diǎn)所導(dǎo)致的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)不成功機(jī)率。圖5表明了本文所提加密理念的數(shù)據(jù)包到達(dá)率較其他兩種傳統(tǒng)加密算法最高，即說明了信任模型的作用較為明顯一可以為目的節(jié)點(diǎn)優(yōu)選出其最信任的節(jié)點(diǎn)作為中繼節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)。試驗(yàn)時(shí)，增加網(wǎng)絡(luò)中的自私節(jié)點(diǎn)數(shù)量并未影響目的節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)到達(dá)率，保證了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的穩(wěn)定性。

為了能夠更好的反映出傳輸算法對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)到達(dá)率的影響，本文基于統(tǒng)計(jì)以及網(wǎng)絡(luò)內(nèi)無自私節(jié)點(diǎn)存在時(shí)的數(shù)據(jù)到達(dá)率進(jìn)行對比分析。圖3表明了隨著網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部自私節(jié)點(diǎn)數(shù)量比例的逐步增加，三種算法的計(jì)算結(jié)果（數(shù)據(jù)包到達(dá)率）均呈現(xiàn)出下降趨勢，這主要是由于三種模型內(nèi)部均假設(shè)了網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部自私節(jié)點(diǎn)不會(huì)對其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)。而如果模型中添加信任模型時(shí)，其網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包到達(dá)率均優(yōu)于傳統(tǒng)為添加信任的算法模型。這主要是因?yàn)樵诩尤胄湃文Ｐ偷乃惴ㄟ^程中，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)能夠自動(dòng)選擇匹配其信任的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)，將其作為轉(zhuǎn)發(fā)傳輸數(shù)據(jù)的中繼，因此，本文所提算法模型能夠切實(shí)減小網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部自私節(jié)點(diǎn)對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸性能的影響。與此同時(shí)，本文所建模型還能夠較為清晰的判斷分辨網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的自私節(jié)點(diǎn)，以大幅提升網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭_(dá)率。綜上，本文所提模型能夠大幅提高消息傳輸數(shù)據(jù)包的成功率。

4.2 算法對消息平均延時(shí)的影響

圖6表示了三種算法的信息延遲率的變化趨勢，圖6表明本文所選算法的信息延遲率較之其他兩種算法下降了近18%，機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)消息傳輸過程中，機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中遲滯的消息量隨著選取節(jié)點(diǎn)存活時(shí)間的增加而增大，這是因?yàn)闄C(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的緩存是極為有限的，其平均延時(shí)率會(huì)隨著機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)規(guī)模的增大而增大，節(jié)點(diǎn)內(nèi)存占用率亦會(huì)越來越大。同時(shí)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)內(nèi)存是十分有限的，導(dǎo)致數(shù)據(jù)在中繼節(jié)點(diǎn)間傳輸時(shí)間延長，因?yàn)槟康墓?jié)點(diǎn)需要耗費(fèi)大量的時(shí)間選擇匹配中繼節(jié)點(diǎn)。增加了數(shù)據(jù)傳輸延時(shí)率。當(dāng)消息存活時(shí)間為50min時(shí)，本文所選算法對消息傳輸?shù)难舆t最低，而T-PROPHET算法的消息傳輸延遲最高。這是因?yàn)槲磳?shí)施安全策略T-PROPHET算法內(nèi)部是將每一個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)均作為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)基站，彼此之間均會(huì)形成數(shù)據(jù)交互，這就導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)包垃圾，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)資源大部分都被這些冗余數(shù)據(jù)占用了，因此其對網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)的整體性能造成了較大的影響;實(shí)施安全策略P -Propicman算法主要是基于T-PROPHET算法，添加了信任的因素，其在計(jì)算模擬過程中，能夠主動(dòng)對內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)潛在的自私動(dòng)作進(jìn)行預(yù)警，并快速反饋給算法。反饋過程中，算法能夠?qū)⑵渥鳛槭欠駥⒋斯?jié)點(diǎn)作為信任節(jié)點(diǎn)的依據(jù)。基于對稱密碼學(xué)的可搜索加密算法S -Propicman算法主要是在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)在對數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)送和轉(zhuǎn)發(fā)的同時(shí)，還會(huì)將此傳輸節(jié)點(diǎn)的屬性以及結(jié)構(gòu)信息記錄并發(fā)送給目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)再次相遇時(shí)，中間節(jié)點(diǎn)能夠自動(dòng)搜集這些屬性特點(diǎn)，以此判定數(shù)據(jù)包形式與該節(jié)點(diǎn)屬性是否一致，是否需要此節(jié)點(diǎn)來進(jìn)行傳輸，以實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)過程。

綜上，可以得到本文所提算法可以在較少的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)時(shí)即可達(dá)到較高的數(shù)據(jù)包到達(dá)率，切實(shí)有效的降低了算法計(jì)算復(fù)雜度。本文算法亦可在消息存活時(shí)間較短的情況下具有低延時(shí)率的消息傳輸特點(diǎn)，上述兩點(diǎn)說明了本文所提算法可以大幅降低其計(jì)算復(fù)雜度，亦可緩解傳統(tǒng)算法中內(nèi)存占用較大的不足。

4.3 算法安全評價(jià)

為了評價(jià)本文所提算法在消息傳輸過程中的安全性，設(shè)計(jì)了一個(gè)簡單拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，針對網(wǎng)絡(luò)中的針對拒絕服務(wù)攻擊進(jìn)行安全分析，由于拒絕服務(wù)攻擊是由網(wǎng)絡(luò)中的自私節(jié)點(diǎn)發(fā)起的，如圖7所示的8個(gè)節(jié)點(diǎn)，圖5中節(jié)點(diǎn)間的實(shí)線代表每個(gè)節(jié)點(diǎn)間的通信范圍，隨機(jī)選取兩個(gè)自私節(jié)點(diǎn)并且運(yùn)行200min以后對拓?fù)渲械母鱾€(gè)節(jié)點(diǎn)信任值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以期得到本文所提算法對于網(wǎng)絡(luò)中自私節(jié)點(diǎn)選擇的優(yōu)越性，如圖8所示。

圖8表明拓?fù)渲械墓?jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)的信任值較為明顯地小于其他節(jié)點(diǎn)信任值，即可將其判斷為網(wǎng)絡(luò)中的自私節(jié)點(diǎn)。圖8亦驗(yàn)證了本文所提算法可以較為正確的分辨出消息傳輸網(wǎng)絡(luò)中的自私節(jié)點(diǎn)，表明本文所提算法在消息傳輸安全性方面具有較為明顯的優(yōu)勢。

5 結(jié)束語

以對稱密碼學(xué)在消息傳輸過程進(jìn)行加密處理的安全策略為基礎(chǔ)，為社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行可靠的數(shù)據(jù)傳輸提供了保證。所提加密算法在ONE仿真軟件中進(jìn)行仿真模擬，與現(xiàn)有的傳統(tǒng)典型加密算法在數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)成功率以及數(shù)據(jù)包達(dá)到延時(shí)率兩個(gè)方面進(jìn)行了對比，結(jié)果表明所提基于對稱密碼學(xué)的上下文信息匹配算法既可以保證社交機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌残裕部稍趥鬏敂?shù)據(jù)成功率以及傳輸速率較方面，與不加密算法存在較小的差異性，從而達(dá)到消息延遲率和數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)成功率的平衡。通過對所提算法進(jìn)行的安全性評價(jià)可知，所提算法具有較高的安全性，可廣泛應(yīng)用與社交網(wǎng)絡(luò)的消息傳輸過程中。

參考文獻(xiàn)：

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