节能安全的移动无线传感器网络基于信任的聚类算法

文摘

的主要好处选择合适的节点作为簇首(CH)集群无线移动传感器网络(MWSNs)是延长网络生命周期。但CH的安全选择考虑安全,是一项具有挑战性的任务。主要在MWSN CH选择算法不考虑安全在选择CH。我们提出了安全CH选择算法通过计算每个节点的重量来处理安全选择使用最低的能源消耗。节点是一个组合的重量不同的指标包括信任度量(传感器节点的行为),促进一个安全的CH选择的决定;在这方面,节点不会是恶意的。信任度量是明确的,允许提出的聚类算法远离任何恶性节点在该地区选择CH,即使其余的参数对其有利。其他指标的节点包括等待时间、连接度和节点之间的距离。CHs的选择完成后利用成员节点的权重。准备通过仿真结果展示方案的充分性只要避免恶意节点的平均利率CH,能源效率,以及其他一些性能参数。

1。介绍

与通信技术的快速和历史性的进步在过去的二十年里,无线传感器网络是足够成熟的工具来监控能力的物理世界1]。这些网络包含成百上千的自治微器件称为微粒或简单的传感器节点与传感、处理和通信能力。一个典型的无线传感器网络由一个静态的集合,移动,或静态和移动传感器节点可有效地相互通信交换数据。全部或部分传感器的无线传感器网络部署区域周围的运动能力被称为无线移动传感器网络(WMSN) [2]。

传感器网络是理想的用于商业、民用和军事应用连续事件检测和位置传感。WMSN种类繁多的应用软件,包括环境监测,观察行业生产、石油勘探、声学信息处理病人监测,监测灾害性天气等自然或人为的危机,地震、火山活动和战场监视(3]。节点的计算能力有限,缓冲存储空间,最重要的是能源资源。分组传感器收集的比较自然塑造一个集群和选择一个节点作为导致监督组织“集群头(CH)。CH可靠收集信息的成员节点和发送到基站进行进一步处理。但由于流动性和网络拓扑变化频繁,CH的选择是一项非常具有挑战性的任务。这是因为CHs的方式完成额外的工作,因此吞噬更多的能量与成员节点在系统操作,这将促使不到理想破产导致通信网络分区,这样失望(4]。

同样因为无线特性,传感器节点更容易受到攻击。典型的攻击MWSNs包括重放攻击、数据转发攻击,和排水口攻击。不幸的是,当前复杂安全算法是不可接受的MWSN的有限能力的最小的节点。信任政府中央认识到危险,自私,和未经授权的节点。相信MWSN定罪的水平是不同的节点的行为。节点相互通信,数据和控制数据流,是获得信任的证据的来源很大一部分的信任管理算法(4]。

众多CH选择算法已经提出了MWSN [5- - - - - -10]。大多数这些CH选择算法只关注节能CH选择。安全方面的设计时不考虑CH CH节点选择算法。所以这些算法应该是在这样一种方式设计安全选择CHs通过感知讨价还价中心,否认他们的CH MWSN参选。

介绍了节能和安全的CH成员节点选择算法基于信任和一些其他指标。信任度量是明确的,允许提出CH选择算法保持战略距离任何危险或妥协节点成员节点最终明显CH,无论可能性,其余的参数来支持它。通过信任,可以监控节点的行为。剩下的指标包括等待时间、连接节点度和节点的相对移动。等待时间使所有节点传输前举起CH声明消息远离极端的影响和节点之间的冲突。节点的连接度是节点的通信范围和相对流动显示了CH CH的节点相对运动。被选中的成员节点权重的基础上,根据这些参数计算。所以这个策略确保合法CHs高权重的选择。

我们可以列举的贡献我们的论文如下:(我)安全选择CHs的集群感知恶意节点和否认他们的CH提名(2)节能CH选择最大化全球网络的生命周期(3)选择稳定的CH集群中减少CH的角色变化的频率

剩下的纸是组织如下。部分2提供了一些著名的文献综述MWSNs簇头选择算法。部分3描述了该方案。部分4介绍了能源消耗模型和部分5讨论了流动模型的方案。部分6描述了我们方案的仿真结果。

2。文献综述

Abbasi和尤尼斯11)表现出的科学分类和共同聚束的订单计划,然后概述了独特的分组计算轮为根据安排变量收敛时间约定和一致收敛时间,并强调了他们的目标,组件,复杂性,等等。LEACH-Mobile(低能量自适应聚类层次结构为移动),总之LEACH-M [6),是一个变动的浸出(低能量自适应聚类层次结构),它支持节点移动性。在LEACH-M,集群逐步陷害每次传感器动作,提供高风险的开销在集群的设置中,但它并不考虑当集群节点的可信度。

王等人。12)提出了LEACH-TM(低能量自适应聚类层次信任传播)。作者形成LEACH-TM传统利用信任图中CH设置multiroute与交换CHs的开关。发现了这个方案的性能优于LEACH是对能源的利用和活在网络的节点数量,但没有关注节点移动性。Watfa et al。13)提出了电池意识到可靠的集群(巴克)协议。该方案利用信任变量和电池恢复计划的决心CH使系统更可靠,但不考虑节点的节点移动性。

作者(14)提出了一种移动无线传感器网络分布式聚类算法称为ALM不久,提高网络稳定性和节省能源消耗,同时保持网络的连通性,但CH的安全收益没有注意。Koucheryavy和萨利姆15)表现出分布式聚类算法(DCA)计算利用CH决心结合启发式满意的基础指标创建稳定的集群和调整,但集群节点没有节点的信任。

信任管理系统提出了基于邻居监控(16MWNW]。信任管理框架,邻居的信任计算质量监控机制和迂回的直接信任尊重和信任质量统一设置拨款信任模型来识别恶意节点。这个方案不关注节点集群和CH的选择。

Dahane et al。17)提出了一个算法称为中医不久,这是完全分散,使虚拟拓扑的理由减少定期改选CH和逃避和大型重建整个网络。这个方案选择最强大的和安全的CHs的义务检查节点的集群和维护本地集群。尽管事实CH选择算法利用不同方法允许保证CHs构造的确定只是根据他们的高权重的注册独特的指标,可悲的是他们不保证所选的CHs合法化节点,也就是说如果CHs保护的决策过程。执行这个方案被发现优于LEACH公约关于测量,例如,节点的比例活着,负载平衡,系统的生命周期。表1显示这些描述方案的比较分析。

在本文中,我们的关键是要建立一个完全传播聚类算法与一个特定的最终目标提高能源效率、集群、稳定和安全的CH选择在一个通用的领域。最重要的是安全CH选择通过观察节点使用节点信任管理的行为。信任度量是决定性的,允许该CH恶意节点选择算法,以避免任何在附近成为CH,即使剩下的指标对其有利。

3所示。提出了方案

该方案是基于不同的参数。所以以下下面的描述这些参数定义和计算。

3.1。信任评价

为了检测行为不端的节点,每个节点监控一个或多个行为方面的邻居节点。每个行为方面映射定义信任度量,而信任度量结合到聚合值被称为信任值。只有基于节点的值观察叫做直接信任。节点可能依靠邻居们提供的建议形成一个意见其他节点可信度,叫做间接信任。然后,两个直接和间接信任值结合到总信任值。信任的计算是在特定的时间间隔称为轮。特别是,节点将计算总节点的信任呢在给定如下方程。

节点的直接信任由节点评估在时间如果这些节点是一个希望的邻居。提出集群方案是一个希望,所以节点使用对节点的直接观察在周期性的信任评价。应用了以下具体的检测机制节点收集直接观察来评估节点,而节点和单的邻居在时间吗。

一个节点的信任可以评估价值进行定性和定量分析各种因素的影响直接信任值。在提出的方案中,发送方发送数据包的确认(ACK)。这些因素包括以下几点:(1)如果节点监控节点,然后收到数据包的确认金额的比例确认(ACK)发送的节点。这一比率不会超过节点比率。根据比值的变化,节点可以知道节点响应伪造行为。如果接收到的数据包比率连续变化的时间间隔并没有很大的区别,然后节点正常工作(18]。方程(1)计算接收到的数据包速度比率。 这个因素从回放ACK攻击保护监测接收节点承认在特定时间。(2)成功发送数据包率():由于无线性质,有可能是相同的包收到了来自不同来源,也就是说,一次直接从发送方,同样的包也收到另一个节点进行转发。意识到每个数据包传输的节点包含一个时间戳,可以识别有效不管数据包的可能性也有类似的物质。方程(2)[18)计算成功发送数据包的节点通过节点。 在哪里需要发送的数据包数量和吗发送的数据包数量是冗余的。这个因素影响数据向前攻击通过观察邻居节点的数据包。(3)数据转发率):有可能是节点另一个节点转发数据包,也就是说,,广播4 ACK。在这一点上,节点可以收集这些ACK数据包的节点收购的数量发送数据包。方程(3)[18)计算数据传输的数据包的数量。 的变化率有效地保护从排水口攻击和另外确定节点的恶意行为。(4)可用性的因素():节点你好传送数据包的识别是否可以得到这个包。的机会得到了ACK-HELLO从,它是证明是可访问的。方程(4)计算相邻节点的可用性因素。方程(4)计算相邻节点的可用性因素。 在哪里数据包的数量,已经承认,显示包的数量还没有承认。

直接的信任的节点为节点在计算(5)通过结合这些信任的因素。

信任计算后,节点分类节点的行为基于信任值。方程(6)分类的行为正常水平(提单)的节点和恶意节点。当节点行为大于或等于。8,然后the node is declared as malicious and does not take part in CH selection process.

如果这是一个正常的节点 。

如果这是一个恶意节点 。

3.2。等待时间的节点

所有传感器节点计算加权时间决定是否节点本身应该是一个集群头或不是为自己。所有节点广播CH声明消息前需要举起逃避极端节点之间的碰撞和冲突。的等待时间(WI) [19]节点计算如下: 在哪里是一个预定义的最大等待时间。和节点的剩余能量的总量和初始能量的数量,分别。和表明周围节点的平均速度和每个节点的速度。更高的剩余能量节点的小小偏差可能是CH因为其等待时间短。

3.3。连接的程度的节点在时间

找到每个节点的邻居(即。,nodes communication range) which defines its [20.)学位,如 在哪里 ,节点的通信响了, 显示了节点之间的距离和。

3.4。相对移动的节点

相对迁移率节点代表传感器节点之间的相对移动和CH,不是速度向量的总和。主要目的是形成稳定的集群。所以我们必须选择节点相对较低的流动性作为CHs。相对迁移率可以计算(21在 在哪里CH的速度,传感器节点的移动速度是成员,显示了传感器节点的运动角度,的运动角度CH。

3.5。簇头选择算法

本节只关注CH选择阶段。为了避免恶意节点选择CH,经常改变它的状态,有必要选择一个CH不移动很快,是可信的。簇头的选择是基于节点重量和重量由许多参数包括信任计算,等待时间,程度的连接,和相对移动节点。方程(10)已被用于计算节点的重量。 在哪里 。体重最高的节点被选中作为特定的CH在集群。这种算法的好处是,重量参数( )可以调整根据网络需求。系数的估计应该选择依赖每个指标的重要性的前提下考虑MWSNs应用程序。每个传感器的计算重量取决于上述参数 。例如,可以想见分配一个更大的价值度量提单对比其他指标如果我们促进集群机制的安全方面。另外想象发放同样值得每一个系数情况的所有指标被认为具有相同的意义。最初,节点不与任何集群。为了建立一个集群中,每个“你好”消息发送给相邻节点。节点收到这个消息的时候,更新的信息,包括它的重量指标的价值。然后接收节点比较其指标与他人;如果它的值较小,然后等待一个“邀请”消息发送另一个CH邀请其加入集群。

每个节点的状态向量包括显示、体重和的地位。自CH同时执行不同的任务,如控制集群成员,数据聚合,基站和传输这些数据,所以CH选择后应定期每一轮因为CH迅速耗尽他们的电池。在每一轮的开始,每个传感器计算其重量和其邻近节点广播你好消息。你好消息包含两个部分的重量和节点ID和CH重量和节点,在节点CH设置为零。一个节点拥有最大的体重已被选为本轮CH。选中的CH广播广告信息包括它的状态向量周边节点请求他们加入。每个相邻传感器节点收到这个消息,如果它不属于任何集群,然后比较其重量的CH重量。如果重量小于CH重量,那么这个节点接受请求CH。算法1显示了CH选择过程。

4所示。能源消耗模型

传输和接收距离的成本为一些可以计算如下:传输成本一些像 在哪里传输成本和吗是发射机电路运行的能源消耗。的能量耗散是传输放大器。数据聚合的成本和表示传输数据位的数量

5。性能分析

建议的解决方案是通过仿真验证用表2参数,并比较其性能LEACH-M, ALM,中医算法。该方案旨在保护通过选择安全的CH和尽可能减少能源消耗更少的能量。结果比较提出方案和LEACH-M ALM,中医进行了使用下面的仿真参数表所示1。

该方案的主要目的是保证最低能耗的CH选择过程,因此,为了避免恶意节点选择CH。因为CH携带整个数据成员,恶意节点的选择作为一个CH肯定会浪费网络资源和数据。图1显示了避免恶意节点选择为CH。我们已经部署10节点恶意节点在整个网络恶意节点的回避率选择。很明显从图1该方案避免了恶意节点选择CH更有效率,因为通过信托管理和节点行为的测量也避免未经授权的节点加入任何集群。

平均利率,妥协节点变成了CH算排除整个集群的CH妥协节点和独立于其他任何人。这个指标代表一个集群形成方案分别由妥协节点。LEACH-M和ALM对受损节点没有防御机制,这就是为什么妥协节点的平均利率成为CH太高了。图2显示多少妥协节点成为CH妥协节点数量的增加。很明显从图2我们的方案优于ALM尽管事实妥协节点是所有账户的隔离率太小,和它的性能是相当大的,大多数的讨价还价分隔符是分离的。

我们定义一个失败作为一个异常节点选择CH;失败率是计算一个恶意节点的坐标影响,同样失败的异常检出率。一般来说,当异常节点速率很低,失败率。随着利率上升,另外失败率较高。LEACH-M和中医方案没有信任和身份验证机制,因此执行比ALM和提出的方案。相比之下,该方案是一个聚合模型(信托监管)与一个强大的防御异常节点,它显示了最高的鲁棒性。图3显示异常节点的比例的失败率。

网络生命周期的时间间隔从网络的初始部署到所有现场节点的死亡。它可以,例如,当其余传感器死,传感器的百分比死,网络分区,或发生损失的报道。在仿真,该方案测量网络的时间跨度中,没有一个节点可以执行指定的任务,并将这些结果与其他方法。图4显示该方案与其他方案的比较中活在网络的节点数量仿真时间。如图4,网络的生命周期增加的方案因为CH不能频繁发生的重新选择,也是安全的。

图5显示节点更慢死于稳定和信任的节点选择的方案因为CH。该方案扩展了稳定时期的基础上通过选择合适的CH计算重量使用相对信任,更少的能源消耗比,和高的成功因素。该方案的缓慢节点死亡率反映在图上5是保证高效、高稳定性在成员和CH。

整个拓扑结构的平均能耗比平均区分初始能量和最终的剩余能源网络。这个指标是很重要的,因为网络的能量级别使用网络生命周期成正比。能源消费比例越低,网络寿命越长。图6显示能源消费比例的比较方案与其他方案。从这个图表,可以看出,该方案的平均能耗比小于LEACH-M, ALM,中医,因为该方案首先选择最稳定和安全CH在集群。

6。结论

本文提出了获得CH选择算法最小化能源消费比例。大部分的CH MWSN选择算法不考虑安全在选择CH。我们提出了安全CH选择算法通过计算每个节点的处理安全选择使用最低的能源消耗。节点的权重组合不同的指标包括信任度量(传感器节点的行为),允许一个安全CH CH在某种意义上,这最后的决定永远是一个恶意节点。信任度量是决定性的和安全的,并允许提出的聚类算法,以避免任何危险的恶意节点附近成为CH,即使其剩余指标对其有利。其他指标包括等待时间节点,节点连接度和节点之间的距离。仿真表明,该方案大大提高与LEACH-M时,ALM,中医就各种测量和能源消费比例的网络。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

引用

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