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一种面向物联网节点的综合信任度评估模型

更新时间:2019-12-10 10:02:03 大小:1M 上传用户:xiaohei1810查看TA发布的资源 标签:物联网 下载积分:1分 评价赚积分 (如何评价?) 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

针对现有物联网的信任评估模型信任评估准确度较低且不能有效应对节点恶意行为的不足,提出一种面向物联网节点的综合信任度评估模型.首先,设计节点相同质量服务强度评估指标以降低非入侵因素对信任评估的影响;其次,从节点相似度、评价差异度与节点自身的信任度值方面评估推荐节点的可靠度,并作为推荐信任度的权重;最后,基于熵计算直接信任度和推荐信任度的自适应权重,计算节点的综合信任度值.实验结果表明,模型在处理恶意服务和恶意推荐行为方面具有一定的优势,且在保证信任度评估有效性的同时可以降低传输能耗.

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西安电子科技大学学报  
2019 8  
Au .2019  
g
46  
4
Vol.46 No.4  
JOURNAL OF XIDIAN UNIVERSITY  
doiꢀ10ꢁ19665issn1001-2400ꢁ2019ꢁ04ꢁ009  
j
一种面向物联网节点的综合信任度评估模型  
,
谢 丽 霞 魏 瑞 炘  
(
,
)
300300  
中国民航大学 计算机科学与技术学院 天津  
:
,
摘要 对现有物联网的信任评估模型信任评估准确度较低且不能有效应对节点恶意行为的不足 提出  
,
一种面向物联网节点的综合信任度评估模型 首先 设计节点相同质量服务强度评估指标以降低非入侵  
;
,
因素对信任评估的影响 其次 从节点相似度 评价差异度与节点自身的信任度值方面评估推荐节点的可  
,
;
,
,
靠度 并作为推荐信任度的权重 最后 基于熵计算直接信任度和推荐信任度的自适应权重 计算节点的综  
,
,
合信任度值 实验结果表明 模型在处理恶意服务和恶意推荐行为方面具有一定的优势 且在保证信任度  
评估有效性的同时可以降低传输能耗  
:
;
;
;
;
关键词 联网 信任度评估 贝叶斯理论 推荐信任 节点相似度  
:
TP309  
:
A
:
文章编号  
1001-2400 2019 04-0058-08  
( )  
中图分类号  
文献标识码  
IoT Node trust com rehensive evaluation model  
p
XIE LixiaWEI Ruixin  
SchoolofCom uterScienceandTechnolo CivilAviationUniversit ofChinaTianin300300China  
gy  
p
y
j
Abstract: Aimin atthelowaccurac andca abilit todealwithmaliciousnodesoftheInternetofThins  
y p y  
g
g
IoT trustevaluationmodelanIoTnodecom rehensivetrustevaluationmodel INCTEM is ro osedꢁ  
ꢃ ꢅ ꢅ p p  
p
Firsttheevaluationindexofthesame ualit servicestrenthisintroducedtoreducethenonintrusive  
q y  
g
im actontrustevaluationSecondtherecommendednode'sreliabilit isevaluatedfromthreeas ectsꢀ  
p
y
p
nodesimilaritdifferenceandrecommendednode'strustvalueThentherecommendednode'sreliabilit is  
y
y
usedastherecommendationtrustweihtFinalltheada tiveweihtsofdirectandrecommendedtrustare  
g
y
p
g
calculatedtocom utethecom rehensivetrustvalueExerimentalresultsshowthattheINCTEMhas  
p
p
p
advanta esindealin withmaliciousservicesandmaliciousrecommendationbehaviorsandcanreducethe  
g
g
transmissionener consum tionwhileensurin thevalidit oftrustevaluationꢁ  
gy  
p
g
y
Ke Words: internetofthins;trustevaluation;Baesiantheor;recommendationtrust;nodesimilarit  
y
g
y
y
y
[]  
1
(
, )  
, 、 、  
随着物联网  
技术的发展 大规模 动态化 异构化的物联网环境逐渐形成  
InternetofThin s IoT  
g
, ,  
,
物联网中存在广泛的合作与资源交互 然而 由于不同设备计算资源和存储能力差异较大 加大了传统安全  
。 ,  
,
,
认证和加密技术应用于物联网中的难度 同时 业务属性及信任特征的差异化 致使信任关系更为复杂 利  
。 ,  
用节点信任关系以获取服务或资源为目标的恶意行为也成为保障网络安全的威胁之一 因此 充分地挖掘  
,
节点信任关系并有效地识别恶意节点 对保障物联网安全和解决节点合作问题具有重要意义  
[]  
[ ]  
3-4  
目前 关于信任机制研究主要分为两个方向 基于策略的制定信任机制 2 基于信誉的机制  
,
:
前者  
,
,
采用公钥基础设施的方法实现严格授权管理 通过数字证书定义节点可信度 节点权限由逻辑程序设计限  
, 。  
此类机制通常要求系统中存在权威授权机构 因此不适用于分布式环境 基于信誉的信任机制通过节  
,
,
[]  
5
点交互评估节点可信度 可降低依赖权威信任机构的局限性 目前在分布式网络中应用广泛 文献 中提  
:
:
2019-04-23  
收稿日期  
网络出版时间  
2019-03-03  
:
(
)
基金项目 家自然科学基金民航联合研究基金  
U1833107 .  
:
( —), , , ,  
教授 博士  
:
作者简介 丽霞  
1974  
E-maillxxie@126.com  
: ://  
/ / /  
htt kns.cnki.netkcms detail 61.1076.TN.20190422.1526.002.html  
网络出版地址  
p
万方数据  
:
谢丽霞等 一种面向物联网节点的综合信任度评估模型  
4
59  
,
出一种基于贝叶斯的信誉管理模型 该模型通过全局信任迭代方式获得节点综合信任值 提高了信任收敛  
,
, []  
,
速度 但增加了信任计算的能耗 为降低信任计算能耗 文献 中引入代理节点 提出智能贝塔信誉和动态  
6
。 []  
信任评估模型 文献 中结合节点历史信任 统计信任和直接信任计算节点综合信任值以平衡信任的主客  
7
,
,
观性 提出基于节点行为的物联网信任度评估方法 一些学者将社会关系引入信任评估模型中 用以充分挖  
掘节点间的信任关系[ ] 如文献  
中利用节点的社区兴趣进行节点分簇 提出了基于社区兴趣的信任度  
8-10 。 []  
,
8
。 [] 。  
,
评估模型 文献 中借助协同过滤方法筛选信任推荐节点 提出基于社会关系的物联网信任管理模型 文  
9
[ ]  
,
中通过信用值与诚实度对节点信任进行建模 提出了一种基于诚实度与信用值的物联网信任度评估  
10  
方法  
,
:
, ,  
在直接信任度计算中 忽略了非入侵因素对信任评估的影响 降低  
经分析 上述研究尚存在以下不足  
,
忽略了物联网节点服务和信任特征差异化较大的特点 造成推荐信任度评估准确性降  
了信任计算准确度  
,
缺乏对推荐节点的可靠度评估 不能有效地抑制节点的恶意推荐行为  
,
(
IoT Node Com rehensive Trust  
为此 笔 者 提 出 一 种 面 向 物 联 网 节 点 的 综 合 信 任 度 评 估 模 型  
p
,
)。 ,  
,
首先 设计节点相同质量服务强度评估指标 降低非入侵因素对信任评估的  
EvaluationModel INCTEM  
,
ꢇ ,  
,
影响 改进基于贝叶斯的直接信任度评估方法 其次 通过节点相似度分析 排除信任特征与评估节点偏差较  
,
,
大的节点 并结合节点相似度 评价差异度与节点自身的信任度综合评估推荐节点的可靠度 作为推荐信任  
ꢇ ,  
,
权重 最后 基于熵计算直接信任度和推荐信任度的自适应权重 计算节点综合信任度值  
信任度评估模型  
1
,
,
笔者研究了分布式物联网架构 网络中的智能设备仅属于惟一用户 同一用户拥有多个存储 计算能力  
(
)。  
、 。  
其中具有较强存储 计算能力的设备为该用户的信任管理节点 信任管理节点与  
不同的设备 或称节点  
(
)
,
其所属用户的其他设备 如射频识别标签和读写器等 构成一个管理域 域内信任信息由管理者维护 假设  
,
,
域内设备服务偏好一致 设备根据自身需求可在域内或域间请求服务 实现服务交互或合作  
基本定义  
1 .1  
1.1.1  
信任作为一个抽象概念[ ] 基于不同角度存在多种不同的定义 为更好地描述模型 对采用的信任定  
信任定义  
11  
,
,
义做出如下说明  
,
定义 信任是评估节点对目标节点提供服务能力或合作概率的预期 评估节点对目标节点合作概率  
1
预测的量化表示即为信任度值  
列表定义  
1.1.2  
()  
,
{ , ,, }。  
d d Dx  
1 2 n  
直接交互节点列表为与用户  
发生直接交互行为的节点列表 记为  
1
User  
Dx =d  
x
存储在  
的信任管理节点中  
User  
x
()  
信任度列表为用户  
对所有设备 的信任值集合 当用户  
与属于用户  
User  
的设备  
User d  
y
2
User  
d
x
i
x
n
,
,
{ ,, ,, },  
x 用户  
T i =T T T n T n  
x 1 x x  
j
首次进行服务交互时  
加入  
d
n
中 并更新信任度值列表  
User  
D x  
x
x
对设备 的信任度值  
User  
d
x
n
评价指标定义  
1.1.3  
,
1
为更清晰地描述模型 对定义的评价指标说明见表  
指标定义  
1
指标符号  
指标名称  
相同服务质量强度  
推荐节点可靠度  
节点相似度  
描述  
监测周期内服务提供节点产生合法行为和恶意行为的次数  
Q a  
j
推荐节点在节点相似度 评价差异度及自身信任度上的综合评价  
R
k
(,)  
用户在共同通信节点数 对共同通信节点的评分相似性上的相似度  
S x  
2
y
评价差异度  
推荐节点 距离推荐节点集总体评价的偏差  
k
Mk  
://  
/
http journa l.xid ian.edu.cn xdxb  
万方数据  

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