鄔 迎 高 靜

(鄭州經(jīng)貿(mào)學(xué)院 河南 鄭州 451191)

0 引 言

時(shí)延容忍網(wǎng)絡(luò)(Delay Tolerant Network,DTN)能夠處理無線網(wǎng)絡(luò)中間歇性連接和長時(shí)延問題。DTN不同于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，其主要采用存儲(chǔ)-轉(zhuǎn)發(fā)策略來克服缺乏端到端路徑問題[1]。DTN由資源受限的節(jié)點(diǎn)(比如緩存空間、節(jié)點(diǎn)功率等受限)組成，并且通過節(jié)點(diǎn)移動(dòng)，縮短了節(jié)點(diǎn)的連通時(shí)間。DTN廣泛應(yīng)用于水下網(wǎng)絡(luò)、車聯(lián)網(wǎng)、軍事應(yīng)用和災(zāi)難救援等多個(gè)領(lǐng)域[2-3]，這些應(yīng)用均要求DTN能有效地傳遞數(shù)據(jù)。雖然國內(nèi)外研究人員對DTN路由有著廣泛關(guān)注[4-5]，但是對DTN路由的不正當(dāng)行為關(guān)注度較低。例如，自私或惡意節(jié)點(diǎn)故意將需要轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)包進(jìn)行丟棄，這些自私或惡意行為誘導(dǎo)了路由的不正當(dāng)行為。雖然針對移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)和無線傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的路由不正當(dāng)行為有多種不同方案，但這方案并不適合DTN[6]。針對DTN路由不正當(dāng)行為的研究表明，惡意節(jié)點(diǎn)降低了消息傳遞成功率。但已有一些檢測惡意行為方案是基于節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)事實(shí)，不能有效地濾出惡意節(jié)點(diǎn)不誠實(shí)的推薦。例如，文獻(xiàn)[7]雖然通過自信因子計(jì)算間接信任產(chǎn)生了較高的推薦信任值，但該方案不能防御共謀攻擊，而且僅依據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)行為評估節(jié)點(diǎn)信任值，有可能產(chǎn)生不準(zhǔn)確的信任估計(jì)。DTN也采用基于相遇路由(Encounter-Based Routing,EBR)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)方案，但EBR不能防御共謀攻擊[8]。文獻(xiàn)[9]采用信任管理機(jī)制解決自私行為和共謀攻擊，但該方案不能有效解決路由的不正當(dāng)行為。因此，本文提出一種基于分布式信任管理的時(shí)延容忍網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)方案(Distributed Trust Management-based Data Forwarding scheme in delay tolerant network,DTMDF)。本文方案采用分布式信任管理估計(jì)節(jié)點(diǎn)的直接信任和間接信任，并依據(jù)節(jié)點(diǎn)信任值選擇數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。仿真結(jié)果表明，本文方案能夠提高數(shù)據(jù)包傳遞率并降低傳輸時(shí)延。

1 方案設(shè)計(jì)

DTMDF方案的主要目的是在緊急通信網(wǎng)絡(luò)中，確認(rèn)消息能夠有效地傳輸至目的節(jié)點(diǎn)。假定節(jié)點(diǎn)a與節(jié)點(diǎn)b相遇，且節(jié)點(diǎn)a需向目的節(jié)點(diǎn)b傳輸消息。首先，節(jié)點(diǎn)a需要先獲取鄰居節(jié)點(diǎn)的信任值，并計(jì)算鄰居節(jié)點(diǎn)b的信任值，然后再從鄰居節(jié)點(diǎn)中選擇信任值最高的節(jié)點(diǎn)作為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。DTMDF方案用相遇記錄(Encounter Record,ER)來估計(jì)節(jié)點(diǎn)信任值。假設(shè)節(jié)點(diǎn)a與節(jié)點(diǎn)b相遇，則節(jié)點(diǎn)a對節(jié)點(diǎn)b的ER可表示為：

(1)

DTMDF方案中，節(jié)點(diǎn)的信任值由總體直接信任和來自ER的推薦信任兩部分組成，并且用統(tǒng)計(jì)模型Beta分布來表述信任關(guān)系。其中:總體直接信任值包括直接信任(節(jié)點(diǎn)之間通過直接接觸觀察所得信任值)和能量信任(直接接觸的節(jié)點(diǎn)之間通過能耗來評估節(jié)點(diǎn)的信任值)；推薦信任包括間接信任(通過與兩個(gè)節(jié)點(diǎn)均有接觸的單個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)對于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的推薦來獲取目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的信任值)和推薦信譽(yù)值(通過與兩個(gè)節(jié)點(diǎn)均有接觸的多個(gè)共同鄰居節(jié)點(diǎn)的信譽(yù)推薦來計(jì)算目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的信任值以避免共謀攻擊)。在Beta分布模型中引入兩個(gè)參數(shù)α和β表示期望概率，利用伽馬函數(shù)Γ表示Beta分布。當(dāng)某一節(jié)點(diǎn)與其鄰居節(jié)點(diǎn)接觸后，則可依據(jù)ER計(jì)算Beta分布。其中Beta分布及其期望概率值如下：

(2)

式中：0≤p≤1;α≥0;β≥0。

1.1 總體直接信任值

(1) 直接信任。利用節(jié)點(diǎn)a和節(jié)點(diǎn)b的ERab來表述它們之間的直接信任關(guān)系。其中：令αab表示節(jié)點(diǎn)a對節(jié)點(diǎn)b的積極觀察；βab表示節(jié)點(diǎn)a對節(jié)點(diǎn)b的消極觀察。如果節(jié)點(diǎn)a對節(jié)點(diǎn)b沒有接觸歷史，則將節(jié)點(diǎn)a對節(jié)點(diǎn)b的初始信任值設(shè)為0.5。令s和f分別表示節(jié)點(diǎn)a與節(jié)點(diǎn)b間接觸的積極接觸和消極接觸的累加證據(jù)，則αab和βab可表示為：

(3)

節(jié)點(diǎn)a和節(jié)點(diǎn)b來自ERab的直接信任關(guān)系為：

(4)

由于節(jié)點(diǎn)移動(dòng)需要?jiǎng)討B(tài)更新ER表，因此所給DTMDF方案引入因子λ來減少歷史觀察對節(jié)點(diǎn)a和節(jié)點(diǎn)b的影響，λ的主要作用是使時(shí)間越早的接觸對于直接信任的影響越小。如果節(jié)點(diǎn)a在ERab內(nèi)觀察到一個(gè)額外事件，那么就對s和f進(jìn)行更新：

(5)

式中：0≤λ≤1;sold表示節(jié)點(diǎn)a對節(jié)點(diǎn)b的歷史積極觀察;fold表示節(jié)點(diǎn)a對節(jié)點(diǎn)b的歷史消極觀察;snew表示節(jié)點(diǎn)a對節(jié)點(diǎn)b新的積極觀察;fnew表示節(jié)點(diǎn)a對節(jié)點(diǎn)b新的消極觀察。

如果節(jié)點(diǎn)a與節(jié)點(diǎn)b無新的接觸，則根據(jù)式(6)更新：

(6)

(2) 能量信任?，F(xiàn)有的信任管理并沒有考慮能量信任，能量消耗是網(wǎng)絡(luò)資源受限的關(guān)鍵因子。惡意節(jié)點(diǎn)可以資源耗盡攻擊向鄰居節(jié)點(diǎn)泛洪消息，達(dá)到消耗相遇節(jié)點(diǎn)能量的目的。而自私節(jié)點(diǎn)由于不轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包則會(huì)降低能量消耗，因此，DTMDF方案將能量作為一個(gè)因子來評估節(jié)點(diǎn)的行為，通過能量預(yù)測模型來評估節(jié)點(diǎn)的可靠性。DTMDF方案采用文獻(xiàn)[10]給出的DTN能量消耗模型。節(jié)點(diǎn)剩余能量ER等于初始能量EI減去消耗的能量EC，如下：

(7)

式中：Es表示掃描(監(jiān)聽)數(shù)據(jù)消耗的能量；Et表示傳輸數(shù)據(jù)消耗的能量；Er表示接收數(shù)據(jù)消耗的能量。通過歸一化處理使EC滿足EC∈[0,1]，則可得能量信任值TE如下：

TE=1-EC

(8)

(9)

1.2 推薦信任

稀疏連接是DTN的重要特性，由于缺乏端到端的連接，DTN采用存儲(chǔ)-轉(zhuǎn)發(fā)消息的方式，即將一條消息通過中間節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)可通過其鄰居節(jié)點(diǎn)獲取推薦信任，進(jìn)而評估相遇節(jié)點(diǎn)的信任值。

(1) 間接信任。假定節(jié)點(diǎn)a和節(jié)點(diǎn)c有過歷史接觸，即節(jié)點(diǎn)a具有ERac。而節(jié)點(diǎn)a沒有與節(jié)點(diǎn)b接觸過，但是節(jié)點(diǎn)c與節(jié)點(diǎn)b有過接觸，如圖1所示。

圖1 直接和間接信任

(10)

(2) 推薦信譽(yù)值。由于來自單個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的推薦信任可能存在與惡意節(jié)點(diǎn)或自私節(jié)點(diǎn)形成共謀攻擊，所以在計(jì)算間接信任時(shí)引入推薦信譽(yù)值，其目的是消除錯(cuò)誤推薦，主要通過評估節(jié)點(diǎn)和被評估節(jié)點(diǎn)的共同鄰居來計(jì)算推薦信譽(yù)值[11]，如圖2所示。

圖2 推薦信任示意圖

假設(shè)節(jié)點(diǎn)a和節(jié)點(diǎn)b有共同鄰居節(jié)點(diǎn)c1,c2,…,cn。通過對所有鄰居節(jié)點(diǎn)的推薦進(jìn)行濾除，對于沒有推薦歷史的推薦節(jié)點(diǎn)，其初始推薦信任值為0.5。對于有推薦歷史的推薦節(jié)點(diǎn)，首先計(jì)算該推薦節(jié)點(diǎn)對被推薦節(jié)點(diǎn)的推薦信譽(yù)值，然后根據(jù)推薦節(jié)點(diǎn)對被推薦節(jié)點(diǎn)的推薦值和推薦信譽(yù)值，即可求得該推薦節(jié)點(diǎn)的最新推薦值。假設(shè)推薦節(jié)點(diǎn)c2有過推薦歷史，其余節(jié)點(diǎn)均無推薦歷史，則推薦節(jié)點(diǎn)c2對節(jié)點(diǎn)b的推薦信譽(yù)值為：

(11)

最后，可計(jì)算對節(jié)點(diǎn)b的推薦信任值：

(12)

1.3 節(jié)點(diǎn)總信任值計(jì)算及更新

(13)

由于DTN網(wǎng)絡(luò)連接頻繁中斷，需周期性地更新節(jié)點(diǎn)的信任值，但是如果更新太過頻繁，將會(huì)導(dǎo)致過高的能量消耗?？梢圆捎眯湃斡涗洿翱趤砀鹿?jié)點(diǎn)總體的信任值，但同時(shí)應(yīng)注意，如果信任記錄窗口太長，容易形成共謀攻擊。信任記錄窗口由多個(gè)時(shí)隙組成，ts表示時(shí)隙個(gè)數(shù)。節(jié)點(diǎn)a在時(shí)隙i評估節(jié)點(diǎn)b的信任值可表示為Tab(i)，其中i=1,2,…,ts。在下一個(gè)信任記錄窗口更新信任值如下：

Tab(i+1)new=Tab(i)ωab(i)+Tab(i+1)ωab(i+1)

(14)

式中：ωab(i)+ωab(i+1)=1，ωab(i)表示之前信任值的權(quán)重因子，ωab(i+1)表示當(dāng)前信任值的權(quán)重因子。

2 性能分析

為更好地分析DTMDF方案性能，選擇機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境仿真軟件(Opportunistic Network Environment,ONE)[11]和PDM災(zāi)后移動(dòng)模型[12]。其中機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境仿真軟件ONE主要是針對DTN網(wǎng)絡(luò)環(huán)境(不需要源節(jié)點(diǎn)與目的節(jié)點(diǎn)之間存在完整鏈路，主要利用節(jié)點(diǎn)移動(dòng)帶來的相遇機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信)設(shè)計(jì)的仿真軟件。相對于針對傳統(tǒng)移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)MANET(需要預(yù)先建立完整的端到端通信鏈路，節(jié)點(diǎn)對之間存在至少一條完整的通信鏈路)設(shè)計(jì)的NS2和OMNET++仿真軟件。ONE不只是關(guān)注路由模擬，其在單個(gè)框架內(nèi)具有模擬分析多種DTN協(xié)議的能力，通過將移動(dòng)模型、DTN路由、可視化圖形界面整合為一體，使之容易擴(kuò)展且能提供大量結(jié)果報(bào)告和分析模型。移動(dòng)模型是指節(jié)點(diǎn)在仿真過程中的移動(dòng)方式，ONE最初提供了RWP、MBM、ShortestPath-MBM、MapRouteMovement和ExternaMovement五種移動(dòng)模型。PDM災(zāi)后移動(dòng)模型是由ShortestPath-MBM移動(dòng)模型擴(kuò)展而來，該移動(dòng)模型中只有一名救援人員在一個(gè)社區(qū)中心和其鄰近節(jié)點(diǎn)之間巡邏，警察巡邏車從其基地出發(fā)巡邏，并在返回基地前隨機(jī)拜訪一個(gè)鄰近節(jié)點(diǎn)。

仿真場景設(shè)置主要有：5個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)、4個(gè)中心、10個(gè)救援-疏散營、100個(gè)救援工作人員、10輛供給車、10輛緊急車輛、10艘公安巡邏艇，仿真時(shí)間48 h，仿真場景大小4 500 m×3 400 m。場景中行人移動(dòng)速度為0.5～1.5 km/h，車輛移動(dòng)速度為2.7～13.9 km/h。在場景中有100位行人，50輛車，每隔10分鐘產(chǎn)生一條消息。消息大小為50～5 MB。下面給出DTMDF方案與RBTM[13]、CWS[14]和SPRAY[15]在數(shù)據(jù)包傳遞率、開銷、時(shí)延的性能比較。其中：RBTM方案采用貝葉斯濾波摒除不真實(shí)的推薦值；CWS方案采用信譽(yù)模型并依據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)行為對節(jié)點(diǎn)分類；SPRAY方案通過發(fā)送大量副本然后直到其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)到達(dá)目的地。

2.1 數(shù)據(jù)包傳遞率

圖3為DTMDF方案與RBTM、CWS和SPRAY的數(shù)據(jù)包傳遞率隨惡意節(jié)點(diǎn)百分比的變化情況，其中數(shù)據(jù)包傳遞率等于已成功傳輸?shù)南?shù)與總傳輸消息數(shù)之比?？梢钥闯?，4種方案的數(shù)據(jù)包傳遞率均隨惡意節(jié)點(diǎn)百分比的增加而降低。這是由于惡意節(jié)點(diǎn)丟棄數(shù)據(jù)包導(dǎo)致數(shù)據(jù)包傳遞率降低，而惡意節(jié)點(diǎn)的百分比越高，所丟棄的數(shù)據(jù)包數(shù)也越多。相比于DTMDF方案和CWS方案，SPRAY方案和RBTM方案隨惡意節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加而下降得更快。這是由于SPRAY方案未能采用機(jī)制消除惡意節(jié)點(diǎn)，RBTM方案通過Beta分布和自信因子估計(jì)直接信任和間接信任，但RBTM方案是針對MANET設(shè)計(jì)的，與CWS方案和DTMDF方案相比，RBTM方案的數(shù)據(jù)包傳遞率隨惡意節(jié)點(diǎn)的百分比增加而下降得更快。與CWS方案相比，即使存在50%的惡意節(jié)點(diǎn)，DTMDF方案仍然具有更高的數(shù)據(jù)包傳遞率。這是由于DTMDF方案通過推薦信任檢測惡意節(jié)點(diǎn)，并利用推薦信譽(yù)對推薦信任進(jìn)行評估，而RBTM方案和CWS方案僅通過轉(zhuǎn)發(fā)證據(jù)檢測惡意節(jié)點(diǎn)。

圖3 數(shù)據(jù)包傳遞率

2.2 開銷分析

圖4為DTMDF方案與RBTM、CWS和SPRAY的開銷隨惡意節(jié)點(diǎn)百分比的變化情況，其中開銷反映了傳輸消息成本?？梢钥闯?，4種方案的開銷均隨惡意節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加而下降，這主要是由于隨著惡意節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增多導(dǎo)致丟失的消息數(shù)量也越多，而開銷率是依據(jù)已成功傳輸至目的節(jié)點(diǎn)的消息數(shù)進(jìn)行計(jì)算，傳送的消息中隨著惡意節(jié)點(diǎn)數(shù)量增多，只有很少一部分到達(dá)目的地。與RBTM方案、CWS方案和SPRAY方案相比，所給DTMDF方案具有更低的開銷，這主要是由于CWS方案和SPRAY方案沒有解決信任更新問題，而RBTM方案花費(fèi)了太多時(shí)間計(jì)算信任值。

圖4 開銷分析

2.3 時(shí)延分析

圖5為DTMDF方案與RBTM、CWS和SPRAY的時(shí)延隨惡意節(jié)點(diǎn)百分比的變化情況，其中時(shí)延是指一條消息從源節(jié)點(diǎn)傳輸至目的節(jié)點(diǎn)的平均時(shí)間。可以看出，4種方案的時(shí)延均隨惡意節(jié)點(diǎn)的增加而下降。這主要是由于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)惡意節(jié)點(diǎn)越多，將消息傳輸至目的節(jié)點(diǎn)的時(shí)間就越長，而且需長時(shí)延傳輸?shù)南⒑芸赡鼙粊G棄，但被丟棄的消息并不在計(jì)算消息時(shí)延的范圍內(nèi)。與RBTM方案、CWS方案和SPRAY方案相比，DTMDF方案的時(shí)延非常小，說明DTMDF方案能有效控制時(shí)延，其時(shí)延主要來自于重傳和消息隊(duì)列。這主要是由于CWS方案和SPRAY方案沒有解決信任更新問題，出現(xiàn)新的惡意節(jié)點(diǎn)時(shí)將會(huì)導(dǎo)致原轉(zhuǎn)發(fā)路徑無法到達(dá)目的地，需要重新選擇路徑導(dǎo)致時(shí)延有較大增加，而RBTM方案每次轉(zhuǎn)發(fā)消息都需要重新計(jì)算信任值，導(dǎo)致時(shí)延大幅增加。

圖5 時(shí)延分析

3 結(jié) 語

在時(shí)延容忍網(wǎng)絡(luò)中，惡意或自私節(jié)點(diǎn)丟棄或不轉(zhuǎn)發(fā)消息的行為將嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)性能，其中信任模型是消除時(shí)延容忍網(wǎng)絡(luò)路由不正當(dāng)行為的重要手段。大多數(shù)惡意或自私節(jié)點(diǎn)是通過丟棄數(shù)據(jù)或不轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，表現(xiàn)出路由的不正當(dāng)行為，而通過有效的檢測機(jī)制能夠消除時(shí)延容忍網(wǎng)絡(luò)路由的不正當(dāng)行為。本文提出一種基于分布式信任管理的時(shí)延容忍網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)方案。首先融合節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)發(fā)行為以及它們的能量消耗信息計(jì)算出直接信任，再通過鄰居節(jié)點(diǎn)推薦的信息融合間接信任和推薦信譽(yù)計(jì)算出推薦信任，然后融合直接信任和推薦信任得到節(jié)點(diǎn)總體信任，最后根據(jù)所計(jì)算的信任值轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)。仿真結(jié)果表明：本文方案能有效消除時(shí)延容忍網(wǎng)絡(luò)路由的不正當(dāng)行為，在數(shù)據(jù)包傳遞率、開銷和時(shí)延等性能方面均優(yōu)于RBTM、CWS和SPRAY方案。下一步的主要研究方向是利用時(shí)延容忍網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)減少直接信任和間接信任計(jì)算階段的能量消耗。