林钊安, 叶金才, 张法全, 王国富

(1.桂林电子科技大学 信息与通信学院, 广西 桂林 541004;2.广西科技大学 电气与信息工程学院, 广西 柳州 545006)

一些自组网协议基于特定规则对节点之间的传输性能进行度量,并以此选取最佳路径,如AODV选择最小跳数的路径,BATMAN.adv选择发送成功概率最大的路径[1-2]。度量字段保存在控制数据包,其按照协议规则应单向变化,恶意节点可通过违反协议规则发起攻击,致使网络瘫痪。

Verma等[2-4]通过密钥验证节点的合法性,拒绝非法节点加入网络。李明武等[5]基于持续在线的授权中心实现对节点的合法性进行认证,授权中心的存在使得网络不具有去中心化的特点。这类通过密钥拒绝恶意节点的方法能防止度量字段被篡改,但只要泄露了一个密钥,就会导致整个网络受到威胁。Roy等[6-9]基于贝叶斯公式考察节点的不良行为和剩余能量,从而推定恶意节点。潘蕾娜等[10-11]结合模糊算法和分簇算法对节点行为进行多维度评估,减少了节点被错误归类的概率。这类方法基于统计学判断节点是否虚报度量值,从而保护网络,不存在密钥保管问题。但统计学方法不仅存在识别准确性与资源消耗之间的矛盾,还需要充足的先验知识,致使嵌入式设备运行困难和系统移植困难。Shi等[12]充分利用传感器网络中邻近节点采集的数据具有相关性的特点,传感器通过对比自测数据与周边节点发送的数据,识别异常节点。其优势在于:不仅能识别恶意节点,还能识别没有网络攻击意愿但系统功能异常的传感器。……