尹荣荣^{1, 2,,},
张文元^{1, 2},
杨绸绸¹,
李曦达¹
1.燕山大学信息科学与工程学院 秦皇岛 066004
2.燕山大学河北省特种光纤与光纤传感重点实验室 秦皇岛 066004
基金项目:国家自然科学基金(61802333)，国家留学基金(201808130258)，河北省高等学校科学技术研究项目(QN2018029)

详细信息

作者简介:尹荣荣：女，1985年生，副教授，研究方向为无线传感器网络、网络安全
张文元：男，1991年生，硕士生，研究方向为无线传感器网络攻击检测
杨绸绸：女，1974年生，副研究员，研究方向为无线传感器网络攻击防御
李曦达：女，1977年生，副教授，研究方向为无线传感器网络资源优化

通讯作者:尹荣荣　yrr@ysu.edu.cn

中图分类号:TN915.08; TP393

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出版历程

收稿日期:2019-04-22
修回日期:2020-05-28
网络出版日期:2020-11-13
刊出日期:2020-12-08

A Selective Forwarding Attack Detection Method Based on Simplified Cloud and K/N Voting Model

Rongrong YIN^{1, 2,,},
Wenyuan ZHANG^{1, 2},
Chouchou YANG¹,
Xida LI¹
1. School of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China
2. Key Laboratory for Special Fiber and Fiber Sensor of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China
Funds:The National Natural Science Foundation of China (61802333), The State Scholarship Fund of China (201808130258), The Science and Technology Research Project of Colleges and Universities in Hebei Province (QN2018029)


摘要
摘要:针对无线传感器网络中恶意节点产生的选择性转发攻击行为，该文提出一种有效的攻击检测方法。该方法将简化云模型引入信任评估中，结合改进的K/N投票算法确定目标节点的信任值，将目标节点信任值与信任阈值比较，进行选择性转发攻击节点的判定。仿真结果表明，当信任阈值为0.8时，经过5个时间段后，该方法能够有效地检测出网络中的选择性转发攻击节点，具有较高的检测率和较低的误检率。
关键词:选择性转发攻击/
简化云/
改进的K/N投票算法/
信任评估模型/
信任阈值
Abstract:For the selective forwarding attack behavior generated by malicious nodes in wireless sensor networks, an efficient detection method is proposed. The simplified cloud model is introduced into the trust evaluation model, and the improved K/N voting algorithm is used to obtain the trust value of the target node. Then, the trust value of the target node is compared with the trust threshold to identify the attack node. The simulation results show that when the trust threshold is 0.8 and after 5 time periods, the proposed method can effectively detect the selective forwarding attack nodes, and it has high detection rate and low fault rate.
Key words:Selective forwarding attack/
Simplified cloud/
Improved K/N voting algorithm/
Trust evaluation model/
Trust threshold



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