基于人工免疫的无线传感器网络信任检测方法

针对传统的基于分簇的无线传感器网络(WSNs)信任评价模型中,簇头节点因负担大量的计算工作而降低网络生存时间的问题,提出一种通过人工免疫评估WSNs中节点信任值的方法。该方法运用阴性选择算法产生检测器,由基站根据检测器进行节点的信任检测,不需要簇头节点聚合成员节点的信任值,只要求簇头节点将成员节点的信任属性发送给基站,降低了簇头节点的负担,延长了WSNs的生存时间。仿真实验结果表明,该方法在延长网络生存时间的同时,与已有方法相比具有较高的检测率,在非信任节点数不超过40%时,检测率高于90%。

一种基于信任评估的连通支配集生成算法

针对无线自组织网络中存在的恶意节点攻击问题,提出一种基于信任评估的可信支配集改进算法。在构建连通支配集时利用推荐信任检测模型移除恶意支配节点,保留可信支配节点,通过添加合适的可信节点对于可信支配集的连通性进行维护,最后对可信连通支配集中的冗余支配节点进行缩减,得到最小可信连通支配集。仿真结果表明,改进算法可以有效避免恶意节点攻击对于连通支配集的影响,提升虚拟骨干网的可靠性与安全性。