基于信任模型的AODV路由協(xié)議算法研究

林旭斌

摘要：車栽自組織網(wǎng)絡(luò)是一種典型的移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)，由于無線信道完全開放，易受惡意節(jié)點(diǎn)的攻擊。基于信任模型的路由協(xié)議可以提供一條不包含惡意節(jié)點(diǎn)的可信路由，從而提高路由協(xié)議的安全性。該文提出了一種基于信任模型改進(jìn)的AODV協(xié)議，利用信任模型的主觀邏輯評(píng)估車輛節(jié)點(diǎn)間的可信度，為選擇出安全可信路由提供決策依據(jù)。通過仿真驗(yàn)證，TAODV路由協(xié)議算法提高了數(shù)據(jù)包傳遞率和平均吞吐量。

關(guān)鍵詞：VANET;AODV;信任模型;NS2

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2020）01-0018-03

1概述

在智能交通系統(tǒng)中，車載自組織網(wǎng)絡(luò)（Vehicular adhoc Net-work，VANETl是車輛節(jié)點(diǎn)沿著道路高速移動(dòng)的移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)（MANET）。即使在沒有通信基礎(chǔ)設(shè)施的地方，VANET也可以利用車輛之間進(jìn)行數(shù)據(jù)通信。具有無中心、節(jié)點(diǎn)可以高速移動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化頻繁等特點(diǎn)，其車輛間的無線通信鏈路易受惡意節(jié)點(diǎn)的多種攻擊。因此，如何建立穩(wěn)定可靠的安全路由協(xié)議是VANET的主要挑戰(zhàn)之一。

按需距離矢量（Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing，AODV）是VANET中一種常用的路由協(xié)議。AODV主要由路由發(fā)起、路由選擇、路由維護(hù)三個(gè)部分組成。本文利用信任模型對(duì)AODV路由協(xié)議進(jìn)行了改進(jìn)，增加了AODV路由協(xié)議的安全性，提出了TAODV路由協(xié)議。該協(xié)議考慮車輛節(jié)點(diǎn)的歷史行為以及節(jié)點(diǎn)間的信任關(guān)系，引入信任推理模型。

2信任模型

1996年M.Blaze等人第一次提出“信任管理”的概念。信任模型通過對(duì)信任度量進(jìn)行計(jì)算，定期量化和建立車輛節(jié)點(diǎn)間可信度，并根據(jù)評(píng)估的信任值采取相對(duì)應(yīng)的操作，例如路由選擇、訪問控制、檢測(cè)惡意節(jié)點(diǎn)等。本文選擇了五個(gè)信任屬性來量化車載自組織網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的信任度。

信號(hào)質(zhì)量度量，表示節(jié)點(diǎn)物理鏈路和周圍環(huán)境的狀態(tài)。信號(hào)質(zhì)量越差，則節(jié)點(diǎn)的周圍環(huán)境越差。信號(hào)質(zhì)量度量SQij的計(jì)算公式為

歷史信任，參考節(jié)點(diǎn)歷史信任記錄能夠更準(zhǔn)確的評(píng)估節(jié)點(diǎn)信任度，避免節(jié)點(diǎn)短時(shí)間的惡意行為被永久拉黑，如節(jié)點(diǎn)因通信環(huán)境突然惡劣而后恢復(fù)正常通信的情況。

3TAODV路由協(xié)議改進(jìn)實(shí)現(xiàn)

TAODV主要增加了監(jiān)聽模塊和信任模塊，為路由模塊選擇路徑傳輸數(shù)據(jù)流提供決策依據(jù)，三個(gè)模塊的功能關(guān)系如圖1所示。

在監(jiān)聽模塊中，首先需要將TAODV設(shè)置混雜模式來實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)監(jiān)聽，才能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)鄰居節(jié)點(diǎn)的行為信息采集。信任模塊通過監(jiān)聽模塊獲取鄰居節(jié)點(diǎn)的行為信息，定期計(jì)算其相應(yīng)的信任值，并提供給路由模塊進(jìn)行路徑?jīng)Q策。

TAODV的路由模塊是在AODV協(xié)議的路由算法基礎(chǔ)上，加入了對(duì)正向路徑信任和反向路徑信任的度量，通過路由請(qǐng)求RREQ包和路由回復(fù)RREP包實(shí)現(xiàn)。

3.1路由表

路徑信任，該度量表示使用潛在路徑傳輸數(shù)據(jù)包的可信度，即當(dāng)發(fā)送節(jié)點(diǎn)準(zhǔn)備向接收節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，它需要發(fā)起路由發(fā)現(xiàn)并對(duì)路徑可信度進(jìn)行評(píng)估。

由于信任的不對(duì)稱性，路徑信任分為正向路徑信任和反向路徑信任。前者表示發(fā)送方的主觀判斷，用于決定是否通過該路徑傳輸數(shù)據(jù)包;后者表示接收方的主觀判斷，用于判斷是否從該路徑接收數(shù)據(jù)流。其取值為路徑上任意相鄰節(jié)點(diǎn)間的最小可信度。

TAODV的路由表相較于AODV協(xié)議的路由表，在對(duì)路由路徑的參數(shù)中，除了跳數(shù)之外，增加正向路徑信任和反向路徑信任兩個(gè)路徑信任值。

3.2路由發(fā)現(xiàn)與維護(hù)

與AODV協(xié)議類似，TAODV通過路由發(fā)現(xiàn)報(bào)文RREQ和路由回復(fù)報(bào)文RREP實(shí)現(xiàn)發(fā)現(xiàn)路由建立。

TAODV的RREQ包中增加了反向路徑信任和路徑信任需求兩個(gè)新字段。反向路徑信任的值初始化為1，且隨RREQ數(shù)據(jù)包傳輸而變化，每經(jīng)過一個(gè)節(jié)點(diǎn)就更新一次該節(jié)點(diǎn)對(duì)上一節(jié)點(diǎn)的信任值和路徑信任字段，并更新路由表中反向路徑信任字段，取此路徑上鄰居節(jié)點(diǎn)間的最小可信度。

TAODV的RREP包中增加了三個(gè)新字段正向路徑信任、反向路徑信任和路徑信任需求，正向路徑信任的值初始化為1，取RREP中在路由回復(fù)中鄰居節(jié)點(diǎn)間的最小可信度。路徑信任需求在RREQ和RREP控制包傳輸中保持不變。

當(dāng)正向路徑信任和反向路徑信任的值小于路徑信任需求時(shí)，則不會(huì)創(chuàng)建相應(yīng)到下一跳的RREQ包和RREP包。

3.3路由選擇

在TAODV協(xié)議中，當(dāng)源節(jié)點(diǎn)收到目的節(jié)點(diǎn)或者有到目的節(jié)點(diǎn)路由的中間節(jié)點(diǎn)的RREP報(bào)文后，就會(huì)建立起到目的節(jié)點(diǎn)的路由。源節(jié)點(diǎn)在進(jìn)行路由選擇的時(shí)候，將從滿足路徑信任需求的路徑中選擇跳數(shù)最少的可信路由進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。

4協(xié)議性能仿真與分析

將基于信任模型的改進(jìn)算法TAODV與AODV協(xié)議進(jìn)行仿真對(duì)比，驗(yàn)證改進(jìn)算法的性能提升。

4.1仿真性能指標(biāo)

本文使用分組投遞率、平均端到端時(shí)延和平均吞吐量作為評(píng)價(jià)協(xié)議性能的指標(biāo)。

4.2仿真環(huán)境與參數(shù)

本文使用網(wǎng)絡(luò)仿真軟件NS2（Network Simulator Version 2）對(duì)改進(jìn)的TAODV協(xié)議和原AODV協(xié)議進(jìn)行了仿真。

在城市場(chǎng)景交通下，實(shí)驗(yàn)仿真在相同數(shù)量節(jié)點(diǎn)和相同惡意節(jié)點(diǎn)數(shù)下，節(jié)點(diǎn)不同最大速度情況下分組投遞率、平均端到端時(shí)延和平均吞吐量的性能。

仿真環(huán)境的參數(shù)設(shè)置如表1所示，仿真界面如圖2所示。

4.3仿真結(jié)果與分析

圖3是AODV和TAODV路由協(xié)議的數(shù)據(jù)包投遞率在不同最大移動(dòng)速度情況下的性能對(duì)比圖。隨著車輛節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性的增強(qiáng)，兩種路由協(xié)議的數(shù)據(jù)包投遞率呈現(xiàn)不同程度的下降。改進(jìn)后的AODV協(xié)議在路由選擇中能夠避開惡意節(jié)點(diǎn)的黑洞攻擊，有效提高了數(shù)據(jù)包傳遞。因此，TAODV協(xié)議提高了網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)包投遞率。

圖4是平均端到端通信時(shí)延在不同最大移動(dòng)速度下的曲線。隨著節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性的增強(qiáng)，兩種協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)中可進(jìn)行通信的鏈路變化更加頻繁，鏈路中斷的概率有所增加，故平均時(shí)延均有所增加。在平均端到端時(shí)延方面，當(dāng)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性較低時(shí)，對(duì)改進(jìn)后的TAODV路由協(xié)議的平均端到端時(shí)延表現(xiàn)更為理想;當(dāng)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性較高時(shí)，改進(jìn)后的TAODV相比AODV的端到端時(shí)延表現(xiàn)更好，主要是在路徑選擇時(shí)考慮避開惡意節(jié)點(diǎn)和鏈路的信號(hào)質(zhì)量因素，通信鏈路更加穩(wěn)定，減少了數(shù)據(jù)包重傳。

圖5是網(wǎng)絡(luò)吞吐量在不同最大移動(dòng)速度情況下的變化曲線。隨著節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性增強(qiáng)，AODV路由協(xié)議的受節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性影響比較大，而TAODV相對(duì)受到影響比較小。從圖中可以看出，改進(jìn)后的協(xié)議具有更高的平均吞吐量，這是因?yàn)門AODV路由算法的能夠避免惡意節(jié)點(diǎn)的攻擊行為、通信鏈路更加穩(wěn)定，提高了平均吞吐量。

5結(jié)束語

本文主要對(duì)車載自組織網(wǎng)絡(luò)中的AODV路由協(xié)議進(jìn)行了研究和改進(jìn)，基于信任模型改進(jìn)AODV路由協(xié)議TAODV，提高了其抵御惡意節(jié)點(diǎn)行為的安全性。最后通過分析仿真結(jié)果表明：改進(jìn)后的AODV協(xié)議在數(shù)據(jù)包投遞率和平均吞吐量上都有明顯改進(jìn)，特別是在車輛節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度較高時(shí)，TAODV能夠保持較高的數(shù)據(jù)包投遞率和網(wǎng)絡(luò)平均吞吐量。