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随着计算机技术、嵌入式技术和无线通信技术的飞速发展,无线传感器网络被广泛应用于环境监测、辅助医疗、军事国防、目标跟踪以及工农业等领域。与传统网络不同,无线传感器网络是由大量传感器节点自组织形成的,传感器节点能实时监测、感知与采集敏感信息,并通过节点间的协作,以多跳的方式将数据发送给用户,具有部署简易快速、无需人工管理、数据自动获取等优点。无线传感器网络的应用场景变得越来越丰富,同时它所应对的网络安全威胁也逐渐增多。无线传感器网络节点大多是廉价节点且多被部署在野外或敌方区域,传感器节点受到自身资源的限制和网络环境的威胁,容易被攻击者俘获并加以改造成为恶意节点,重新部署进网络中发动内部攻击,对网络具有较大的危害。女巫攻击作为典型的攻击形式,对网络中声称自己具有多重身份参与网络活动,危害网络中的多种运行机制,严重威胁网络的安全。同时,无线传感器网络是以数据为中心的网络,数据的重要性不言而喻。对资源受限的传感器节点而言,数据融合操作是去除冗余数据、降低数据传输量,延长网络生存期的关键手段,融合后的融合结果含有更多的信息量,若恶意节点伪造并发送虚假数据改变融合结果,将导致用户做出错误的决策,因此有必要研究安全的数据融合机制保证融合数据的正确性。本论文将围绕女巫攻击检测和安全数据融合机制等问题展开深入研究,主要的研究内容如下:1)无线传感器网络中,女巫攻击节点通过伪造多重身份发动攻击,若不同的女巫身份使用不同的发射功率发送消息,导致该女巫攻击行为难以检测。针对该问题,本文提出一种异构网络环境下基于信号到达角度AOA的女巫攻击检测方案。该方案中异构节点检测周边节点的信号到达角度AOA,利用角度信息建立可疑女巫节点列表,通过相邻异构节点之间的信息交互,相互协作定位女巫攻击节点。针对异构节点稀疏的特殊情形,提出了单异构节点的增强检测机制,检测女巫节点。通过理论分析与仿真实验表明,该方案能快速准确的识别出恶意节点,降低了节点能耗,延长了网络的生存期。2)若无线传感器网络中存在恶意节点,不仅导致融合数据产生较大偏差,而且担任融合任务的恶意节点可伪造并发送大量的虚假数据,导致网络消耗大量资源,用户做出错误决策。针对该问题本文提出了一种自适应监听模式下的安全数据融合策略。该策略在簇内选取主副两个簇头节点,副簇头节点对主簇头节点的融合结果进行验证,簇内监听节点通过自适应的方式对主副簇头节点的行为进行监听;同时将置信区间理论引入到节点信誉度的评价与计算中,选取高信誉度的节点数据进行数据融合。理论分析与仿真实验表明,本策略能有效地识别并屏蔽恶意节点,提高了数据融合的准确性,防范了恶意主簇头节点伪造并发送大量的虚假数据。图[23]表[7]参[71]