基于蚁群算法的无线传感器网络节点可信安全路由.pdf

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1、第29卷第2期传感技术学报V01．29No．22016年2月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSFeb．2016NodeCredibleSecurityRoutingProtocolforWirelessSensorNetworkBasedonAC0ZHANGZhiwei。SUNZiwen(SchoolofInternetofThings，JiangnanUniversity，WuxiJiangsu214122，China)Abstract：Aimingatinternalmaliciousattackbehaviorsgeneratedinthewi

2、relesssensornetwork，thispaperpres—entsanodetrustedsecurityroutingprotocolforwirelesssensornetworkbasedonantcolonyalgorithm．Inthisproto—col，thenodetrustevaluationmodelisintroducedintotheantcolonyroutingalgorithmtoimprovethenetworknodecredibility，andisolatemaliciousnodesandenhancethesecurityofthew

3、irelesssensornetworkbythenodecredibil—ity．Simulationresultsshowthatourroutingprotocolcanperformbetterinpacketloss、endtoenddelay、throughputandenergyconsumption，andhaveapreferableresistanceinblackholeattack．Keywords：wirelesssensornetwork；securityrouting；antcolonyalgorithm；trustevaluationmodelEEACC

4、：7230：6150Pdoi：10．39690．issn．1004-1699．2016．O2．018基于蚁群算法的无线传感器网络节点可信安全路由张智威，孙子文(江南大学物联网工程学院，江苏无锡214122)摘要：针对无线传感器网络内部恶意节点可能产生的攻击，提出一种基于蚁群算法的节点可信安全路由协议，将节点信任评估模型引入到蚁群路由算法中，提高无线传感器网络的节点可信度，以节点可信度为依据隔离恶意节点，增强网络安全性。仿真结果显示，算法在网络丢包率、端到端时延、吞吐量和全网能耗等评价指标上都得到了显著的改善，对黑洞攻击具有较好的抵抗性能。关键词：无线传感器网络；安全路由；蚁群算法；信任

5、评估模型中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1004—1699(2016)02—0256—08目前无线传感器网络WSN(WirelessSensor等机制来抵御选择性转发、Sybil攻击、Wormhole攻Network)⋯面临许多安全问题。对于无线传感器网击、HELLO泛洪攻击等。但这些传统的安全路由协络而言，一个最基本的要求就是设计的路由协议高议一般实现复杂，能耗较大，因此，对资源受限的效、安全，能够在无人监管的恶劣环境中运作，不仅WSN并不合适。信任评估模型的计算负载和要能够节约能量，延长网络生命周期，而且要确保通信负载较低，在解决WSN中的内部攻击，识别恶路由路径的安

6、全，抵御恶意节点的攻击。意节点，提高网络安全性、可靠性等方面有着显著为保障路由的安全或将攻击限制在一定范围优势。模糊完全分布式信任管理系统DTMS(Fuzzy内，研究人员已提出了多种不同的防御策略，如典FullyDistributedTrustManagementSystem)协议n。利型的安全路由协议无线传感器网络三层安全机制用模糊理论标准计算节点的直接信任与间接信任TTSS(Three—TierSecurityScheme)、无线传感器网络值，根据加权求得的总信任值规避不可信节点；基入侵容忍路由INSENS(Intrusion．TolerantRouting于改进蚁群算法的安全路由

7、协议IASR(ImprovedforWirelessSensorNetworks)、传感器网络中的安全ACO．BasedSecurityRoutingProtoco1)采用信任评协议SPINS(SecurityProtocolsInSensorNetworks)J估模型，将节点信任值引入到蚁群优化算法中，提等。这些协议一般采用加密和认证技术、密钥管理高路由搜索效率和网络安全性。项目来源：国家自然科学基金项目(61373126)；江苏省自然科学基