一种MANET中基于位置的可信路由

第5期
王
堃等：一种MANET中基于位置的可信路由
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的数据包数目；δ ([i], ∗) 是以 Ni 为源节点时离开 Ni 的 数据包数目，即数据包为 Ni 所发；δ (∗, [i]) 是以 Ni 为 目的节点时进入 Ni 的数据包数目，即 Ni 需要此数 据包. 定义 2 Ni 对 Nj 的信任度Ti,j 为 Ti,j = aFi,j + bSi,j , {Ti,j , Fi,j , Si,j } ∈ (0, 1), {a, b} ∈ (0, 1) (1)
1
1.1
信任模型
模型定义
定义 1 在一个无线Ad Hoc网络 N 中， 节点仅在 二维空间运动， 有给定的能量范围， 即传输范围. 若有 两个节点在相互的传输范围内，则它们互为可监控节 点，即邻居节点. 此信任模型的信任度量依据网络流 量统计，而非文献[12-13]中的交互成功次数，这里首 先给出被监控节点 Ni 的流量统计参数的定义. δ (∗, i) 为进入 Ni 的数据包数目； δ (i, ∗) 为离开 Ni
一种MANET中基于位置的可信路由
王 堃1， 吴 蒙2， 鲁蔚锋3
1．南京邮电大学 物联网与传感网研究院，南京 210003 2．南京邮电大学 海外教育学院，南京 210003 3．南京邮电大学 计算机学院，南京 210003 摘 要 ： 由于基于距离的位置辅助路由算法无法抵御恶意节点拒绝服务攻击(denial of service, DoS)的安全漏 洞，引入信任度量，将信任模型加载到路由发现中以解决恶意节点对路由的DoS攻击. 改进的基于信任的安全 位置辅助路由利用节点的直接信任度和推荐信任度来避免信任值低的恶意节点加入路由转发工作. 仿真结果表 明， ST-LAR(secure trust location-aided routing)能更有效地抵御恶意节点的DoS攻击， 并在平均端到端时延、 分 组成功投递率、 吞吐量等方面优于DBLAR. 关键词：信任路由；信任模型；安全；位置辅助路由；自组织网 中图分类号：TP393.08 文章编号：0255-8297(2010)05-0447-10
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应 用
科 学 学
报
第 28 卷
aided routing)，该 算 法 跟 踪 目 的 节 点的 位 置 信 息， 并根据节点之间距离的变化来动态调整路由发现. 此 外，通过设置距离更新门限和检测相关距离矢量，使 得节点位置信息实时性与更新负载保持平衡，以调 整节点转发条件的目的. 然而，此改进算法并不能抵 御恶意节点的路由攻击. 一般来说，对Ad Hoc网络的 攻击主要是路由攻击[6] . 针对路由的攻击一般分为 两类[7] ：一类是路由扰乱攻击，即攻击者以不正常的 方式转发数据包，或直接丢弃数据包的拒绝服务攻 击(denial of service, DoS). 由于网络中的节点是理性 的，它们的行为严格地由自己的利益决定，而且每个 节点都有最小生命期，因此就会存在不良行为. 恶意 节点攻击网络往往利用虚假路由信息、选择性转发、 身份欺骗等，比如黑洞(black hole)攻击和灰洞(gray hole)攻击；另一类是资源损耗攻击，即攻击者重复向 网络发送数据包以达到消耗有限网络资源及其他节点 的个体资源. 比如恶意节点进行路由表溢出攻击，会 对网络造成最大化破坏. 因此， 对DBLAR进行安全性 改进是本文的关键所在. 在一些已有的安全路由协议中, 如协作按需安全 路由(cooperative on-demand secure route, COSR)[8] ， 一般都是采用链路层加密和认证、多路径路由、能 量 优 化、双 向 连 接 认 证 和 认 证 广 播 等 机 制 来 有 效 抵 御 有 关 攻 击. 目 前 对 于 位 置 路 由 的 安 全 问 题 的 研究还很少. 最近Karim等人提出的匿名位置辅助 路由(anonymous location-aided routing in suspicious MANETs, ALARM)是利用节点的当前位置来构造安 全的MANET映射[9] . 根据此映射关系， 每个节点能确 定加入通信的其他节点；同时能充分利用加密技术进 行节点认证，从而抵御跟踪攻击及某些内部攻击. 本 文用可信方法对DBLAR加以改进，将信任模型加载 到请求域(request zone)内部以及外部的路由发现中， 主要抵御恶意节点对路由的DoS攻击. 利用节点的直 接信任度和推荐信任度来避免信任值低的恶意节点加 入路由转发工作. 将信任度作为一种度量标准已应用 于DSR等路由算法，如可信源路由(trusted dynamic source routing, T-DSR)[10] ，以抵御对DSR的各种路 由攻击. 然而在相关研究中，关于在位置路由算法中 引入信任模型以提高其路由安全性的研究还比较少， 这也是本文所要阐述的另一个关键点. 随着可信研究的发展，对信任模型的研究日益深 入[11-17] . EigenRep模型通过邻居节点间的相互满意 度来获取节点的直接可信度[11] . 基于eigenRep的两种 改进模型有效地解决了原有模型开销、安全性等问 题，但其惩罚机制不尽完整，且没有救赎机制，因而 加重了诋毁行为的危害性[12] . 此外，两种改进模型
置辅助路由(location-aided routing, LAR)[2] 、贪婪的 周边无状态路由(greedy perimeter stateless routing, GPSR)[3] 等为代表. 基于位置的路由协议比传统的路 由协议更有优势，其高传送率、低开销等特点使它能 适用于不同类型的MANET网络[4] . 文 献[5]提 出 一 种 基 于 距 离 的 位 置 辅 助 路 由LAR改 进 算 法DBLAR(distance-based location-
A Location-Based Trust Routing for MANET
WANG Kun1 , WU Meng2 , LU Wei-feng3
1. Institute of Internet of Things and Wireless Sensor Networks, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China 2. College of Oversea Education, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China 3. College of Computers, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China Abstract: To deal with the safety weakness in resisting active attacks from malicious nodes, trust metric is introduced to combat the attacks by loading a trust model on the proposed distance-based location-aided routing (DBLAR). The improved routing algorithm ST-LAR uses direct trust and recommendation trust to prevent malicious nodes with low trust value from joining the forwarding. Simulation results show that STLAR can effectively resist attacks from malicious nodes. Its performance is also better than DBLAR in terms of average end-to-end delay, packet successful delivery ratio and throughput. Keywords: trust routing, trust model, security, location-aided routing (LAR), MANET Ad Hoc
都利用节点间交互成功次数与总交互数的比值进行 信任度计算，因此可认为该定义的合理性值得商榷， 因为节点会因为其他因素而使得节点通信失败. 文 献[13]采用跨层认证的方法对跨层的设计、实现以及 性能测试进行描述，并通过认证中心(certificate authority, CA)确保节点的合法性. 文献[14]提出了一种 基于信任图(trust graph)和门限加密的分布式PKI认 证系统，通过证书链(certificate chain)以确保节点可 信. 然而，CA仍然会导致单一节点的扩展性和有效 性问题. 文献[15]采用马尔可夫链确定单跳节点的信 任值，并将具有最高信任值的节点设为中心服务器节 点. 文献[16]采用一种潜在马尔可夫链表示节点的关 键行为，并利用beta概率分布和指数衰退估计信任误 差. 上述两种信誉模型并没有考虑节点的攻击行为. 文献[17]提出一种将(可信/不可信)作为信任值对的中 心化信誉模型，并将“可信、不可信、忽略、不一致” 作为模糊控制参数. 但是作者没有考虑模型的安全问 题，而且同文献[14]一样，认证中心的存在会增加模 型的复杂性. RFSTrust是基于模糊推荐的信誉模型， 其节点信任值包括 5 种模糊信任控制参数[18] ，同样 没有讨论安全问题. 文献[19]采用基于距离加权的信 誉模型. 节点的信任值随节点间的距离变化而变化， 同时模型利用分布式哈希表(distributed Hash table, DHT)管理节点信任值. 节点救赎机制是信任模型的关键问题，但目前针 对“节点救赎”的研究还很少，已有的模型既没有解 决节点的救赎问题，也没有对欺骗者采用具体的调节 机制和方法，因而缺乏可行性[14-19] . 为此，本文在信 任模型中引入了信任度衰退，以增强节点的协作性； 同时引入信任度救赎机制，不但避免了节点因无意的 不良行为（如链路错误或是电池耗尽）而无法重新加 入网络的情况发生，还可以使恶意节点有机会改过自 新. 此外，本文采用网络流量统计函数代替节点间交 互成功次数与总交互数的比值进行信任度计算. 随后， 将此信任模型加载到路由发现中以解决恶意节点对路 由的DoS攻击.