面向移動物聯網應用環境的信任測度方法
【專利摘要】面向移動物聯網應用環境的信任測度方法，屬于計算機應用與物聯網結合的技術領域。首先利用節點間通信數據包數量進行通信信任的計算并根據通信信任的趨勢進行預測，利用節點剩余能量進行能量信任的計算，利用通信信任和能量信任計算出節點一跳鄰居節點的直接信任；其次對于相互在通信半徑內的節點，考慮節點的推薦可靠性和推薦相似性，計算其對目的節點的推薦信任度，提出自適應權值的方法，結合直接信任值和推薦信任得到一跳范圍內節點綜合直接信任；再次考慮信任度傳播距離因素，依賴節點間的直接和推薦信任，計算得出多跳節點間的間接信任。本發明可有效避免惡意節點攻擊，計算出正常節點的直接和間接信任值更符合實際情況。
【專利說明】
面向移動物聯網應用環境的信任測度方法
技術領域
[0001] 本發明屬于計算機應用與物聯網結合的技術領域。
【背景技術】
[0002] 移動物聯網是由一組帶有無線信息收發裝置、邏輯上對等的移動節點組成的一類 無線移動通信網絡，它不依賴于任何預設的基礎設施，通過傳輸范圍有限的移動節點之間 的相互協作，保持網絡連接和實現數據的傳遞。其特點有:不需要固定基站的支持、無中心、 移動性、無線性、多跳性、自組織性、分布式控制、拓撲動態性、鏈路帶寬有限性、節點計算能 力有限等。圖1為一個簡單的自組織網絡的拓撲結構圖，在這種拓撲結構中，兩個處于彼此 通信范圍外的節點，可以通過借助其他中間節點進行多跳通信。由于節點通信半徑的限制， 節點1和節點5無法直接通信，但是可以通過路徑上的中間節點2、3、4進行多跳通信。
[0003] 由于移動物聯網具有使用靈活、組網迅速、魯棒性強等特點，可廣泛應用于如民用 緊急救助、醫用健康監測、軍用戰場救援等領域。然而由于移動物聯網的鏈路帶寬有限性、 無線性、多跳性等特點，更容易遭受惡意攻擊。因此，保證移動物聯網中數據安全性非常重 要。
[0004]目前已經提出了多種安全機制來應對竊聽攻擊、數據偽造攻擊等，如安全身份驗 證、消息完整性驗證、消息加密機制等。但是對于一些其他攻擊，如節點捕獲攻擊、拒絕服務 攻擊等，上述方法仍不能有效抵抗這些攻擊。傳統的安全機制能夠有效地抵御外部攻擊，但 是對于節點捕獲所引起的內部攻擊，效率不是很高。為了保證安全通信，需要確定轉發節點 附近最可信的鄰居節點來進行數據轉發，以達到數據安全傳輸的目的。
[0005] 綜上所述，移動物聯網存在以下幾種問題：1)僅僅考慮節點之間的通信行為，得到 的信任值并不完全可靠，需要考慮節點的能量信任，節點有足夠的能量才有能力進行數據 傳輸;2)對于節點通信半徑內節點間信任度的計算，不僅要考慮節點之間的直接信任，還要 考慮節點的推薦信任，推薦信任來自于該節點的其他鄰居節點，但不是所有的推薦都可靠， 有可能會有惡意推薦或夸大推薦信任，所以需要對節點推薦信任進行分析判斷，依賴于推 薦可靠性和推薦相似性，計算得到較為可靠的推薦信任值;3)由于移動物聯網節點移動性， 拓撲動態性等特點，目前提出的信任計算方法沒有較好的解決信任度值的實時性和信任度 的趨勢問題;4)針對網絡多跳性，拓撲動態性和自組織性等特點，之前提出的間接信任的計 算沒有考慮信任度傳播距離這個因素。所以，為了解決上述存在的某些問題，提出一種面向 MIOT的面向移動物聯網應用環境的信任測度方法。該方法可以有效的避免惡意節點的攻 擊，更精確地計算節點之間的信任度。
【發明內容】
[0006] 本發明設計方法在現有節點間信任度的計算方法的基礎上針對其沒有全面考慮 網絡分布式控制等特點進行優化改進，設計了一種分布式自適應信任度計算方法。該方法 通過計算通信信任和能量信任得出直接信任;結合直接信任和計算出的推薦信任得出綜合 直接信任和間接信任，依此計算出的信任度更具有實時性，且更符合實際情況。
[0007] 本發明提供的面向移動物聯網應用環境的信任測度方法主要包括如下關鍵步驟：
[0008] 第1、信任模型結構：
[0009] 第1.1、當源節點要得到目的節點的信任度時，首先依據節點坐標位置，計算兩節 點之間的距離，若計算所得結果距離小于等于節點的通信半徑，激活單跳信任模塊；
[0010] 第1.2、當源節點和目的節點的距離大于通信半徑時，利用其它節點來建立路徑， 依賴該路徑上節點對目的節點的直接或間接信任，以及信任傳播的性質，計算得到源節點 對目的節點的間接信任；
[0011] 第1.3、由于移動物聯網的拓撲動態性、自組織性等特點，節點會不斷地加入和退 出網絡，所以要對節點之間的信任度進行實時更新；
[0012] 第2、直接信任計算：
[0013] 第2.1、利用成功通信的數據包的數量計算通信信任；
[0014] 第2.2、由能量消耗模型公式計算得出節點發送和接收數據后的剩余能量，進而計 算其能量信任；
[0015] 第3、推薦信任計算：
[0016]第3.1、在計算節點的推薦信任時，并非所有公共節點對目的節點的推薦信任都可 靠，需要過濾掉惡意節點對目的節點的推薦信任；
[0017] 第3.2、事實上，源節點對推薦節點的信任度越高，并非推薦節點對目的節點的推 薦信任度越可靠，因此引入節點推薦相似性；
[0018] 第4、單跳模塊中綜合直接信任計算：
[0019] 當兩節點間通信的數據包數量大于等于門限值時，只進行直接信任的計算；當兩 節點間通信的數據包數量小于門限值時，需要考慮單跳通信范圍內公共鄰居節點對目的節 點的推薦信任；
[0020] 第5、多跳模塊中間接信任計算：
[0021] 移動物聯網是多跳網絡，當源節點和目的節點不在彼此的通信范圍內時，根據節 點之間信任度的傳播特性，綜合考慮信任度在網絡中傳播距離因素，進行間接信任測度； [0022]第6、信任值更新：
[0023]由于網絡的拓撲動態性、自組織性等特點，節點會隨機地加入或離開，需要對節點 之間的信任度進行周期性更新。
[0024]本發明的優點和積極效果是：
[0025]本發明主要設計了一種面向移動物聯網應用環境的信任測度方法，在該方法中， 定義了單跳信任模塊和多跳信任模塊。單跳信任模塊中包含直接信任，推薦信任的計算;多 跳模塊中包含間接信任的計算。其中直接信任包含節點的通信信任和能量信任，對于通信 信任的計算，不僅考慮當前的通信信任，而且根據網絡的狀態及信任度的趨勢進行預測，得 出實時性更強的通信信任。在單跳信任模塊中，自適應設置權值，計算直接信任和間接信任 的綜合值。在間接信任中，不僅考慮節點間的直接、推薦信任，還綜合考慮了信任的傳播距 離因素，并且討論了信任的更新方法。對于存在惡意節點的網絡，本文提出的信任測度方 法，對正常節點信任度的計算以及惡意節點的檢測，相比于EDTM和NBBTE都具有較好的效 果。
【附圖說明】
[0026] 圖1是MIOT示例圖；
[0027] 圖2是本發明流程圖；
[0028] 圖3是多跳網絡節點分類結構圖；
[0029]圖4是無線傳感器節點能耗分布圖；
[0030]圖5是信任測度模型結構圖；
[0031 ]圖6是節點之間推薦信任結構圖；
[0032]圖7是節點之間間接信任結構圖。
【具體實施方式】
[0033]本發明設計的方法基于三個模型，網絡拓撲模型、節點能耗模型和網絡攻擊模型。
[0034]網絡拓撲模型:如圖3所示，源節點可以和自身通信半徑內的所有節點進行直接通 信，如果節點不在源節點通信半徑內，則需要借助中間節點進行消息傳輸，實現節點之間的 間接通?目。
[0035]節點能耗模型:通常節點主要由4個模塊組成，數據傳感單元，通信單元，數據處理 單元和電池，其中前三個模塊的能量消耗如圖4所示。在大部分能耗模型中，可以僅考慮節 點發送和接收數據的能耗。根據無線電能量消耗模型，發送一個k比特的數據，節點的能耗 公式如下：
[0036]
(1)
[0037] 式中：
k為傳輸數據包字節數，d為傳輸距離，當節點發送數據距離小于 等于閾值do時，節點的發送功率采用自由空間模式；當發送距離大于閾值do時，節點的發送 功率采用多徑衰減模式;E&。(n J/b i t)為射頻能耗系數;Ef 4ΡΕ_分別為自由空間模式和多 徑衰減模式下電路放大器的能耗系數。
[0038]而節點接收k比特的消息的能耗計算公式如下：
[0039]
(2)
[0040] N絡攻擊模型:對移動自組織網絡的惡意攻擊包括如下幾種:拒絕服務攻擊，數據 偽造攻擊，Sybi 1攻擊，泛洪攻擊，選擇轉發攻擊，懦蟲攻擊，bad/good-mouthing攻擊等。本 發明設計方法全面考慮了上述幾種攻擊方式。
[0041]本發明方法主要包括如下關鍵步驟，該步驟參考附圖2所示的流程圖：
[0042]第1、信任模型結構：
[0043] 第1.1、當源節點要得到目的節點的信任度時，首先依據節點坐標位置，計算兩節 點之間的距離，若計算所得結果距離小于等于節點的通信半徑，激活單跳信任模塊；
[0044] 第1.2、當源節點和目的節點的距離大于通信半徑時，利用其它節點來建立路徑， 依賴該路徑上節點對目的節點的直接或間接信任，以及信任傳播的性質，計算得到源節點 對目的節點的間接信任；
[0045]第I. 3、由于移動物聯網的拓撲動態性、自組織性等特點，節點會不斷地加入和退 出網絡，所以要對節點之間的信任度進行實時更新；
[0046]第2、直接信任計算：
[0047] 第2.1、利用成功通信的數據包的數量計算通信信任；
[0048] 第2.2、由能量消耗模型公式計算得出節點發送和接收數據后的剩余能量，進而計 算其能量信任；
[0049] 第3、推薦信任計算：
[0050]第3.1、在計算節點的推薦信任時，并非所有公共節點對目的節點的推薦信任都可 靠，需要過濾掉惡意節點對目的節點的推薦信任；
[0051]第3.2、事實上，源節點對推薦節點的信任度越高，并非推薦節點對目的節點的推 薦信任度越可靠，因此引入節點推薦相似性；
[0052]第4、單跳模塊中綜合直接信任計算：
[0053]當兩節點間通信的數據包數量大于等于門限值時，只進行直接信任的計算；當兩 節點間通信的數據包數量小于門限值時，需要考慮單跳通信范圍內公共鄰居節點對目的節 點的推薦信任；
[0054]第5、多跳模塊中間接信任計算：
[0055]移動物聯網是多跳網絡，當源節點和目的節點不在彼此的通信范圍內時，根據節 點之間信任度的傳播特性，綜合考慮信任度在網絡中傳播距離因素，進行間接信任測度； [0056]第6、信任值更新：
[0057]由于網絡的拓撲動態性、自組織性等特點，節點會隨機地加入或離開，需要對節點 之間的信任度進行周期性更新。
[0058]本發明的具體實施過程詳述如下：
[0059]第1、信任模型結構：
[0060]信任度計算模型結構圖如圖5所示。
[0061]第1.1、當源節點要得到目的節點的信任度時，首先依據節點坐標位置，計算兩節 點之間的距離，若距離小于等于節點的通信半徑，激活單跳信任模塊。在該模塊中，當源節 點和目的節點之間通信數據包數量大于等于門限時，只需計算直接信任；當其小于門限時， 進行直接信任和推薦信任的綜合計算。
[0062] 第1.2、當源節點和目的節點的距離大于通信半徑時，由于網絡的多跳性，利用其 它節點來建立路徑，依賴該路徑上節點對目的節點的直接或間接信任，以及信任傳播的性 質，計算得到源節點對目的節點的間接信任。
[0063] 第1.3、由于移動自組織網絡的拓撲動態性、自組織性等特點，節點會不斷地加入 和退出網絡，所以要對節點之間的信任度進行實時更新。
[0064]第2、直接信任計算：
[0065] 通常情況下，在移動自組織網絡中，由于網絡的多跳性，使得節點只能和通信半徑 范圍內的鄰居節點進行數據包的直接交互。因此需要使用節點之間數據包的發送接收數量 來衡量節點間的通信信任。但由于各種內部或外部原因，如節點被攻擊等，計算直接信任時 需考慮通彳目彳目任和能量?目任。
[0066] 第2.1、利用成功通信的數據包的數量計算通信信任。假定s是兩個互相在通信半 徑內的節點之間成功通信的數據包的個數，f是兩節點之間通信失敗的數據包的數量。利用 Subjective Logic Framework(SLF)理論，信任由一個三維向量組成，即T= {b，d，u}。其中 b，d，u分別代表了信任，不信任和不確定因素值，且13，(1，1^[0，1]，+(1+11=1。計算公式如 下：
[0067： (B)
[0068： Tfwdl為該節點數據包轉發信任，Tdrpl為數據包丟失 ?目任，Tf Isl為不確定因素影響彳目任。
[0069] 由于移動自組織網絡的拓撲動態性等特點，節點之間的信任度是隨網絡狀態等因 素不斷變化的，僅僅依靠歷史通信數據包的數量進行信任度的計算不能夠真實反映節點之 間信任度。因此引入AR模型，利用一組線性預測公式集合，根據當前時刻的前ρ個狀態值，來 預測當前時刻下一時刻的通信信任度。
[0070]
(4)·
[0071 ]式中，Tfwd是數據包轉發彳目任，Tdrp是丟包彳目任，Tfls是不確定因素彳目任;Wl，W2，W3是 權值J1UhE2U )，E3(t)是噪聲干擾;K1J2J3是常量，有時候為了簡化計算可以省略。采用 最小二乘法來確定W i的值，采用赤池信息量準則來確定ρ的值，進而得到節點在時刻t的信 任度。
[0072]由上述理論，得到如下綜合計算公式：
[0073]
(5)
[0074]式中參數ki，k2，···，k6是權值。Tfwdl,Tdrpl,Tflsl分別表不節點目前時刻的數據包轉 發信任，丟包信任和不確定因素信任。!^⑴力以認^^⑴分別表示預測節點在時刻七的 數據包轉發信任，丟包信任和不確定因素信任。結合SLF理論，設定b = Tfwd，d = Tdrp ,U = Tfis， 得到通信信任計算公式如下：
[0075]
(6)
[0076]例如，在初始狀態時，節點A有一跳鄰居節點B和C。節點A與B由于距離近等因素，所 以成功通信的數據包數量較多，計算得到的通信信任度較高，但由于網絡的動態性，由于擁 塞等情況的發生，導致A和B之間的信任度呈不斷降低的趨勢(0.9-0.8-0.7-0.6)。初始 狀態時，節點A和C之間由于距離遠等因素，計算得到的通信信任度較低，但隨著網絡拓撲等 因素的改變，A和C之間成功傳輸的數據呈不斷上升趨勢(0.3-0.4-0.5-0.6)。若僅用SLF 理論，則得到的節點A對B和C的通信信任都為0.6，則節點A會不確定將數據發給B或者C。利 用AR進行預測，簡化AR模型預測計算得到A對B的信任為0.5，A對C的信任為0.7，綜合歷史信 任和預測值，簡化計算歷史信任和預測值各占1/2權值，得到A對B的通信信任為0.55，A對C 的通信信任為〇. 65。得到A對C的通信信任更大，A將把數據轉發給C。
[0077] 第2.2、在網絡環境等外部條件不變的情況下，節點發送和接收數據的能量消耗率 是基本穩定的，或在一定的較小誤差范圍內波動。但是，如果節點是惡意節點，如某節點進 行泛洪攻擊，那么發送大量數據包需要消耗較大的能量，則單位時間內的能耗率較大。反 之，自私節點由于不進行數據包的轉發，其能耗率較小。
[0078] 由能量消耗模型公式計算得出節點發送和接收數據后的剩余能量，利用節點的剩 余能量計算其能量信任。能量信任計算公式如下：
[0079]
(7)：
[0080]式中，Elj是節點i的通信半徑內第j個鄰居節點的剩余能量;Eave31j是節點i的通信 半徑內所有節點剩余能量的平均值A偽節點i的所有一跳鄰居節點j的總個數;Θ為節點剩 余能量門限值。
[0081]由于移動自組織網絡的移動性、拓撲動態性等，節點的一跳鄰居總是不斷變化的， 應該自適應調整該門限值。設定門限值0 = %^，即節點i的通信半徑內的所有鄰居節點平 2 均能量的一半作為門限值，這樣為每個節點設定自適應的門限值，以確保各個節點的一跳 鄰居節點的生存時間更長，從而保證了整個網絡的生存時間更長。
[0082] 例如，節點i有5個單跳鄰居節點，且剩余能量分別為0.2、0.4、0.7、0.9和0.5。利用 上述公式計算得到各節點的能量信任分別為〇、〇.148、0.26、0.34和0.185。得到節點能量為 〇.9的能量信任最大。再如若有4個鄰居節點剩余能量分別為0.2、0.2、0.2和0.8,利用上述 公式計算得到節點能量信任分別為〇.143、0.143、0.143和0.57,得到節點能量為0.8的節點 能量信任最大。故上述公式能有效計算出各節點能量信任，選擇最可靠的節點作為數據轉 發節點，能有效延長節點生存時間。
[0083] 綜合上述節點的通信信任和能量信任，當源節點和目的節點處于相互的通信半徑 范圍內時，得出一跳模型中的節點之間的直接信任計算公式如下：
[0084]
[0085] ]為權值參數。
[0086]第3、推薦信任計算：
[0087]推薦信任的拓撲結構如圖6所示，源節點A和目的節點B，且A與B在相互通信半徑范 圍內。在兩節點通信半徑內的所有公共鄰居節點中選出一組節點集合&，C2，…，Cn，其中A對 C1的直接信任值要大于等于門限值0.5 ^接收由匕提供的對B的推薦信任度，但不是所有C1 對B的推薦信任度都可靠。為此提出利用推薦可靠性及推薦相似性對推薦信任度進行評估。 [0088]第3.1、推薦可靠性計算
[0089] 在計算節點的推薦信任時，需要過濾掉惡意節點對目的節點的推薦信任。推薦信 任度差異值計算公式如下：
[0090]
(9)
[0091] 式中，RTi是第i個推薦節點Ci對目的節點B的推薦信任度，RTave3是CjIjC n對目的目 標節點B的平均推薦信任度。
[0092] 由上述分析可以得到節點的推薦可靠性計算公式如下：
[0093] Trei = I-Diff (10)
[0094]例如，源節點A與目的節點B在相互的一跳通信范圍內，且A從公共一跳鄰居節點C1 中獲得Ci對B的推薦信任。若A與B的公共鄰居節點為C1，C2，C 3。(^相的推薦信任為0.3，C^B 的推薦信任為〇.8，C3對B的推薦信任為0.4。計算可知，公共節點C1對目的節點B的平均推薦 信任度為(0.3+0.8+0.4)/3 = 0.5。因此CdtB的推薦可靠性為 1-( I 0·3-0·5| )/0.5 = 0.6，C2 對8的推薦可靠性為1-(|0.8-0.5|)/0.5 = 0.4,03對8的推薦可靠性為1-(|0.4-0.5|)/0.5 =0.8。節點C3對B的推薦可靠性最高，其次為心，最后為C 2。由于平均推薦信任為0.5，C3對B 的推薦信任〇. 4最接近于平均值0.5，根據隨機數的正態分布特性，越接近于期望值的數，其 可靠性越高。
[0095] 第3.2、推薦相似性計算
[0096] 基于源節點對推薦節點的信任度越高，并非推薦節點對目的節點的推薦信任度越 可靠的情況，引入節點推薦相似性，計算公式如下：
[0097]
(11)
[0098] 式中，是推薦節點C1與目的節點B之間成功通信的數據包數量；M〃〃r是節點 C1與其他節點成功通信的數據包數量總和;+是調節因子，表示節點B和節點C1相關程度， Mci 表示節點B和節點C1的公共一跳鄰居節點個數；&^表示節點匕的所有一跳鄰居節點個 數。
[0099] 例如，源節點A與目的節點B在彼此一跳通信范圍內，且A從公共一跳鄰居節點匕獲 得CdiB的推薦信任。若(^與8通信數據包數量為200,與其所有一跳鄰居節點通信的數據包 總數為1000,與B的公共鄰居節點個數為4,其一跳鄰居節點數為7,得到CdtB的推薦相似性 為(200/1000) X (4/7) = 0.11。若(：2與8通信數據包為400,與其所有一跳鄰居節點通信的數 據包為1000,與B的公共鄰居節點數為4,其一跳鄰居節點數為7,得到CdiB的推薦相似性為 (400/1000) X (4/7) =0.23。若C3與B的通信數據包為200,與其所有一跳鄰居節點通信的數 據包為1000,與B的公共鄰居節點數為6,其一跳鄰居節點數為7,得到C 3對B的推薦相似性為 (200/1000) X (6/7) =0.17。若C4與B的通信數據包為400,與其所有一跳鄰居節點通信的數 據包為1000,與B的公共鄰居節點數為6,其一跳鄰居節點數為7,得到C 4對B的推薦相似性為 (400/1000) X (6/7) = 0.34。由上述分析證明得出，當推薦節點C1和目的節點B通信數據包 數量較大，或者當推薦節點C 1和目的節點B的公共鄰居節點較多時，推薦節點對目的節點的 推薦值越相近，對于該例，&與(：3對目的節點B的推薦值最相近。
[0101]
[0100] 基于節點六對匕的直接信任％，節點CdiB的推薦信任?，以及推薦可靠性Trel，推 薦相似性Tfam，得到推薦信任的計算公式如下：
(12)
[0102] 第4、單跳模塊中綜合直接信任計算：
[0103] 當兩個節點在彼此的通信范圍內時，進行單跳模塊的信任計算。且當兩節點之間 通信的數據包數量大于等于門限值時，只進行直接信任的計算；當兩個節點之間通信的數 據包數量小于門限值時，需要考慮單跳通信范圍內公共鄰居節點對目的節點的推薦信任。 單跳信任模塊中的節點綜合直接信任計算公式如下：
[0104] (13)
[0105] 式中，h為源節點與目的節點之間通信數據包的數量，H為通信數據包數量門限值。 W1，W2為調節參數，調節直接信任和推薦信任的比例
其中β (j)e[0，l]，即節點j的活躍度，反映了節點在網絡中的活躍程度，活躍度越高，表示與j成 功交互的節點越多，說明j有較高的可信度。函數iKj)的計算公式如下：
[0106]
(14)
[0107] 式中，Lj表示源節點i和目的節點j的公共鄰居節點個數，IUcltal表示節點j的通信半 徑內的所有一跳鄰居節點個數
；為一個大于〇的任意常數，用于控制Φ (X) 趨于1的速度。因此節點活躍度β (j)由變量Lj和ntotai共同決定，與該節點交易的其他節點個 數越多，則iKj)值越大。
[0108] 由上述可得，單跳信任模塊中節點的綜合直接信任計算公式如下：
[01091
[0110] 第5、多跳模塊中間接信任計算：
[0111] 當源節點和目的節點不在彼此的通信范圍內時，根據節點之間信任度的傳播特 性，進行間接信任度計算。節點之間間接信任結構圖如圖7所示。選擇最佳路徑節點時需要 考慮節點位置信息、能量信息和信任度等因素。在建立信任傳播路徑之后，所有路徑上的節 點都進行信任度的傳播。由于網絡中節點移動性、拓撲結構動態性等特點，需要綜合考慮信 任度在網絡中傳播距離因素，信任度的傳播距離計算公式如下：
[0112]
(16)
[0113] 式中η是網絡拓撲中節點總個數，k是網絡中各個節點一跳鄰居節點個數的平均 值。由上述理論，得到節點之間間接信任的計算公式如下：
[0114] (17)
[0115] (18)
[0116] 式中 『點Ci+1對目的節點B的間接信任，對其一跳鄰居節點 C1的綜合直接 是節點(^相的間接信任。當到達目的節點時，例如節點C1是目 的節點B的一跳鄰居節點，則兩跳鄰居節點CdiB的間接信任計算依賴于節點(：2對&的直接 信任，以及C1對目的節點B的推薦信任。
[0117]第6、信任值更新：
[0118] 由于網絡的拓撲動態性和自組織性，節點會隨機地加入或離開，需要對節點之間 的信任度進行周期性更新。頻繁的更新會消耗較多的能量，不利于整個網絡拓撲的整體生 存時間;過長的更新周期，更新計算所得的信任度不能較準確反映當前節點的信任度。信任 度更新計算公式如下：
[0119] T(n+1) =Wl X Tl+W2 X T2+* * *+Wn X Tn (19)
[0120] 式中T1J2r-，?η為各個節點的歷史信任度，權重系數w則利用基于IOWA方法計算。
【主權項】
1.面向移動物聯網應用環境的信任測度方法，其特征在于該方法主要包括如下關鍵步 驟： 第1、信任模型結構： 第1. 1、當源節點要得到目的節點的信任度時，首先依據節點坐標位置，計算兩節點之 間的距離，若計算所得結果距離小于等于節點的通信半徑，激活單跳信任模塊； 第1.2、當源節點和目的節點的距離大于通信半徑時，利用其它節點來建立路徑，依賴 該路徑上節點對目的節點的直接或間接信任，以及信任傳播的性質，計算得到源節點對目 的節點的間接信任； 第1.3、由于移動物聯網的拓撲動態性、自組織性等特點，節點會不斷地加入和退出網 絡，所以要對節點之間的信任度進行實時更新； 第2、直接信任計算： 第2.1、利用成功通信的數據包的數量計算通信信任； 第2.2、由能量消耗模型公式計算得出節點發送和接收數據后的剩余能量，進而計算其 能量信任； 第3、推薦信任計算： 第3.1、在計算節點的推薦信任時，并不是所有公共節點對目的節點的推薦信任都可 靠，需要過濾掉惡意節點對目的節點的推薦信任； 第3.2、事實上，源節點對推薦節點的信任度越高，并非推薦節點對目的節點的推薦信 任度越可靠，因此引入節點推薦相似性； 第4、單跳模塊中綜合直接信任計算： 當兩節點間通信的數據包數量大于等于門限值時，只進行直接信任的計算；當兩節點 間通信的數據包數量小于門限值時，需要考慮單跳通信范圍內公共鄰居節點對目的節點的 推薦信任； 第5、多跳模塊中間接信任計算： 移動物聯網是多跳網絡，當源節點和目的節點不在彼此的通信范圍內時，根據節點之 間信任度的傳播特性，綜合考慮信任度在網絡中傳播距離因素，進行間接信任測度； 第6、信任值更新： 由于網絡的拓撲動態性、自組織性等特點，節點會隨機地加入或離開，需要對節點之間 的信任度進行周期性更新。
【文檔編號】H04L12/24GK105915545SQ201610409303
【公開日】2016年8月31日
【申請日】2016年6月12日
【發明人】張德干, 周舢, 趙德新, 馬振
【申請人】天津理工大學