面向物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的綜合信任度評(píng)估模型建立

徐歡　夏浩軍　李孟娟

摘要：作為新型應(yīng)用技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了迅速更新發(fā)展，在促進(jìn)能源、科學(xué)技術(shù)、醫(yī)療與教育等多領(lǐng)域發(fā)揮著戰(zhàn)略性作用?；谖锫?lián)網(wǎng)應(yīng)用環(huán)境的安全與信任問題備受社會(huì)各界積極關(guān)注。就既有物聯(lián)網(wǎng)信任度評(píng)估模型效果不佳，準(zhǔn)確性低，難以應(yīng)對(duì)節(jié)點(diǎn)惡意行為等缺陷，制定了基于物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的綜合信任度評(píng)估模型。設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)同質(zhì)量服務(wù)強(qiáng)度評(píng)估指標(biāo)，促使非入侵要素在信任度評(píng)估中的影響性有所下降;基于節(jié)點(diǎn)相似性、評(píng)價(jià)差異性、節(jié)點(diǎn)信任度值等多角度，對(duì)推薦節(jié)點(diǎn)可靠性進(jìn)行全面評(píng)估，以此為推薦信任度權(quán)重;在此基礎(chǔ)上，以熵為載體對(duì)直接信任度權(quán)重進(jìn)行計(jì)算分析，同時(shí)對(duì)節(jié)點(diǎn)綜合信任度值加以計(jì)算。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng);節(jié)點(diǎn);綜合信任度;評(píng)估模型

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

文章編號(hào)：1009-3044（2020）09-0051-02

1 信任度評(píng)估模型建立的重要意義

在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速更新發(fā)展趨勢(shì)下，大規(guī)模、動(dòng)態(tài)化物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境得以構(gòu)建。物聯(lián)網(wǎng)中依舊存在積極廣泛合作與資源交互，但是因?yàn)椴煌O(shè)備節(jié)點(diǎn)計(jì)算資源與儲(chǔ)存能力存在顯著性差異，導(dǎo)致傳統(tǒng)安全認(rèn)證與加密技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用備受阻礙。而且業(yè)務(wù)屬性與信任特征差異性，造成信任關(guān)系越來越復(fù)雜，通過節(jié)點(diǎn)信任關(guān)系獲得服務(wù)或者資源的惡意行為，在很大程度上直接威脅著網(wǎng)絡(luò)安全。所以深層挖掘節(jié)點(diǎn)信任關(guān)系，識(shí)別惡意節(jié)點(diǎn)，對(duì)確保物聯(lián)網(wǎng)安全與節(jié)點(diǎn)協(xié)作問題有效解決發(fā)揮著關(guān)鍵性作用。因此，建立面向物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的綜合信任度評(píng)估模型具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

2 信任度評(píng)估模型構(gòu)建分析

通過物聯(lián)網(wǎng)框架分析，網(wǎng)絡(luò)智能設(shè)備屬于唯一性用戶，相同用戶擁有多存儲(chǔ)與計(jì)算能力不同的設(shè)備，即節(jié)點(diǎn)。其中用戶信任管理節(jié)點(diǎn)是存儲(chǔ)能力與計(jì)算能力強(qiáng)大突出的設(shè)備。信任管理節(jié)點(diǎn)與所屬用戶設(shè)備共同構(gòu)建管理域，其內(nèi)部信任信息通過管理人員進(jìn)行維護(hù)管控。如果域內(nèi)部設(shè)備服務(wù)偏好相同，則節(jié)點(diǎn)就實(shí)際需要，在域內(nèi)或者域間發(fā)揮服務(wù)請(qǐng)求，以交互協(xié)作。INCTEM（面向物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的綜合信任度評(píng)估模型）包含直接信任度評(píng)估模塊（ DTEM）、推薦信任度模塊（RTEM）、綜合信任度評(píng)估模塊（CTEM），模型框架[1]具體如圖1所示。

其中，DTEM，通過目標(biāo)節(jié)點(diǎn)服務(wù)質(zhì)量對(duì)此節(jié)點(diǎn)同質(zhì)量服務(wù)強(qiáng)度進(jìn)行計(jì)算分析，以此得出節(jié)點(diǎn)直接信任度值;RTEM，先就推薦節(jié)點(diǎn)與服務(wù)請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)共同評(píng)分節(jié)點(diǎn)數(shù)量與對(duì)共同節(jié)點(diǎn)評(píng)分的相似性，進(jìn)行節(jié)點(diǎn)相似性計(jì)算，同時(shí)對(duì)推薦節(jié)點(diǎn)面向目標(biāo)節(jié)點(diǎn)評(píng)估差異性進(jìn)行計(jì)算，基于融合節(jié)點(diǎn)相似度、評(píng)估差異度、推薦節(jié)點(diǎn)可信度，獲得推薦節(jié)點(diǎn)可靠度，以此為推薦節(jié)點(diǎn)權(quán)重，從而獲得推薦信任度值;CTEM計(jì)算直接信任度與推薦信任度自適應(yīng)權(quán)重，以計(jì)算節(jié)點(diǎn)綜合信任度值，此信任度評(píng)估模塊選擇事件觸發(fā)機(jī)制進(jìn)行信任值列表更新完善。

3 面向物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的綜合信任度評(píng)估計(jì)算

3.1 直接信任度計(jì)算

信任度值受歷史交互記錄計(jì)算與時(shí)間影響，在時(shí)間不斷增加趨勢(shì)下，逐步衰減，近期記錄能夠切實(shí)反映節(jié)點(diǎn)協(xié)作概率。所以，直接信任度計(jì)算過程中，需充分考慮信任時(shí)效性。

節(jié)點(diǎn)交互結(jié)束，如果服務(wù)提供節(jié)點(diǎn)v次服務(wù)質(zhì)量較低，那么更新懲罰因子與歷史交互成功次數(shù);反之，則更新獎(jiǎng)勵(lì)因子，并計(jì)算得出歷史交互失敗次數(shù)。在此基礎(chǔ)上基于以上公式得出節(jié)點(diǎn)直接信任度值。

3.2 推薦信任度計(jì)算

為了有效使得信任度列表傳輸能耗降低，在計(jì)算推薦信任度時(shí)，評(píng)估節(jié)點(diǎn)就信任管理節(jié)點(diǎn)的本地信任度詳細(xì)記錄，針對(duì)前面M個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)送信任度列表傳播請(qǐng)求，而信任度列表只基于信任管理節(jié)點(diǎn)之間傳輸計(jì)算。

推薦信任度值計(jì)算流程即：首先，查詢服務(wù)請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)從屬的用戶信任列表，面向信任度比較高的M個(gè)用戶發(fā)出信任列表傳輸請(qǐng)求。在推薦節(jié)點(diǎn)數(shù)量未達(dá)到M時(shí)，則選擇自薦策略隨機(jī)選擇局部目標(biāo)節(jié)點(diǎn)所提供備用節(jié)點(diǎn)，以此作為補(bǔ)充節(jié)點(diǎn);其次，對(duì)上一環(huán)節(jié)篩選的用戶與服務(wù)請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)從屬用戶相似性H（x，y）進(jìn)行計(jì)算分析;再次，選擇用戶相似性高的前N個(gè)節(jié)點(diǎn)，以構(gòu)成推薦節(jié)點(diǎn)集HN;然后，通過相應(yīng)公式對(duì)推薦結(jié)點(diǎn)集中節(jié)點(diǎn)評(píng)估差異度k加以計(jì)算;然后，基于相應(yīng)公式對(duì)k項(xiàng)節(jié)點(diǎn)推薦可靠度進(jìn)行計(jì)算，以此為推薦節(jié)點(diǎn)信任度權(quán)重Pk;最后節(jié)點(diǎn)推薦信任度值計(jì)算[3]。

3.3 綜合信任度計(jì)算

綜合信任度計(jì)算本質(zhì)在于融合多項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)信息，面向節(jié)點(diǎn)綜合客觀評(píng)估?；谌诤现苯优c推薦信任度，對(duì)節(jié)點(diǎn)綜合信任度進(jìn)行計(jì)算，所以需明確此兩項(xiàng)參數(shù)在綜合信任度計(jì)算中的重要作用，以明確權(quán)重。如果直接依據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行權(quán)重設(shè)置，勢(shì)必會(huì)在很大程度上加大計(jì)算主觀性。信息熵能夠在很大程度上切實(shí)反映信息無序性，所以可就直接信任與間接信任之間的差異度，對(duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行修正優(yōu)化，以自適應(yīng)權(quán)重分配，進(jìn)而合理利用有效信息，解決經(jīng)驗(yàn)設(shè)定權(quán)重的不足。

基于熵概述，直接信任與間接信任的熵是通過目標(biāo)節(jié)點(diǎn)信任度與相應(yīng)懷疑度進(jìn)行度量分析。其中直接信任信息熵與推薦信任信息熵計(jì)算即：

4 結(jié)語

綜上所述，面向大部分物聯(lián)網(wǎng)信任度評(píng)估模型的準(zhǔn)確度偏低，難以有效抑制惡意推薦行為等各種問題，制定了面向物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的綜合信任度評(píng)估模型（INCTEM）。此模型不僅可以有效識(shí)別惡意節(jié)，科學(xué)處理惡意推薦行為，還能夠在確保信任度評(píng)估有效性的基礎(chǔ)上，在很大程度上促使傳輸能耗顯著降低。在未來，將會(huì)積極關(guān)注特殊節(jié)點(diǎn)之間交互協(xié)議設(shè)計(jì)，面對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行信任度評(píng)估模型優(yōu)化完善，同時(shí)，還會(huì)深入探究信任管理節(jié)點(diǎn)可信度動(dòng)態(tài)評(píng)估模式，以保障模型在處理惡意節(jié)點(diǎn)時(shí)的綜合能力。

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【通聯(lián)編輯：光文玲】