[发明专利]分簇路由协议下WSN恶意程序传播的建模与防控方法在审
申请号: | 202210280666.1 | 申请日: | 2022-03-22 |
公开(公告)号: | CN114679727A | 公开(公告)日: | 2022-06-28 |
发明(设计)人: | 郑逸凡;雷德梁;徐锋庆;张丽萍 | 申请(专利权)人: | 南京航空航天大学 |
主分类号: | H04W12/122 | 分类号: | H04W12/122;H04W12/128;H04W40/32;H04W24/02;H04W24/06;H04W84/18 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 柏尚春 |
地址: | 210016 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 路由 协议 wsn 恶意程序 传播 建模 方法 | ||
1.一种分簇路由协议下WSN恶意程序传播的建模与防控方法,其特征在于,包括以下步骤:
第一步、对分簇路由协议的传感网络中每种类型节点传染病毒效力进行建模,引入Holling-Ⅱ函数刻画传染的饱和性;
第二步、引入Kermark-Mckendrick模型刻画节点间的状态变化,并且改进K-M模型具体应用到簇头与簇节点的传染关系中;建立状态转化方程组;
第三步、建立关于染病节点占比与防控病毒传播成本的优化目标函数,求解最优化问题;
第四步、建立免疫时效性函数刻画补丁失效情况,进行数值仿真,刻画防控随时间的效果图。
2.根据权利要求1所述的分簇路由协议下WSN恶意程序传播的建模与防控方法,其特征在于,适用于分簇路由协议中,即第二步具体如下:
(1)N为传感器总数,n为簇头个数,易感状态节点S中簇头以转化量转化为染病状态簇头I1,该过程转化率设为λ1,转化量的形式为Holling-Ⅱ函数形式,以描述其感染饱和性,其中m为参数;易感状态节点S中下属节点以转化量转化为染病状态下属节点I2,该过程转化率设为λ2;部分易感节点S被免疫,免疫的节点数占所有易感节点比例为a(t),即有a(t)的易感节点S转化为R类节点,其中a是时间的函数,Λ,λ为常数;
(2)部分染病状态节点I被排查,被排查的节点占所有染病节点的比例为b(t),即有b(t)比例的I类节点转化为R类节点,其中b是时间的函数;
(3)S(t)为t时刻易感节点数,I(t)为t时刻染病节点数,R(t)为t时刻免疫节点数,由上述描述可推出各状态之间的转移方程如下:
即最终有:
3.根据权利要求1所述的分簇路由协议下WSN恶意程序传播的建模与防控方法,其特征在于,由一阶无线电模型First Order Radio Model确定网络中每个节点的耗能,进而确定节点生死状态。
4.根据权利要求1所述的分簇路由协议下WSN恶意程序传播的建模与防控方法,其特征在于,所述第三步具体为:
(1)将免疫率a(t)以及排查率b(t)两个变量进行控制,得到控制集;
(2)定义目标函数
其中T为任意时刻;
(3)以步骤(2)的目标函数和第三步得到的状态转移方程为依据,推导得到哈密顿函数;
(4)以步骤(1)得到的控制集为第二约束条件,通过哈密顿函数得出最优的控制变量,使得网络中染病节点最少,抵御恶意程序传播的成本最少。
5.根据权利要求1所述的分簇路由协议下WSN恶意程序传播的建模与防控方法,其特征在于,所述分簇路由协议包括Leach分簇协议和PSO-UFC分簇协议。
6.根据权利要求5所述的分簇路由协议下WSN恶意程序传播的建模与防控方法,其特征在于,所述Leach分簇协议包括如下步骤:
(1)选簇头阶段:
正式成簇之前必须先在所有节点中依照协议选择簇头,Leach协议的规则为:只有之前未成为过簇头的节点之后可以被选为簇头,这类节点集合用G表示,该成簇机制可用每个节点被选为簇头的概率T(n)加以描述;第1/P–1轮时,为了让系统所有节点都能参与分担簇头的耗能压力,令剩余没有被选中为簇头的节点全部成为簇头;第1/P轮,所有节点成为簇头的历史被清除,重新获得成为簇头的资格,
T(n)是选择一个节点作为簇头的概率函数,P是系统中期望簇头的数目与节点总数的比率,r为仿真轮数或仿真时间计数变量,G为所有未担任过簇头的节点集,初始状态下包含网络中所有传感器节点,集合元素的数量随迭代递减,每经过P轮G恢复初始状态;
(2)成簇阶段:
选出簇头后,簇头依照协议进行广播,令接收到广播的下属加入本簇;下属节点依照距离远近,寻找距离最近的簇,向对应簇头发送信息告知,从而加入该簇;
(3)信息交流:
每轮成簇后,每个普通节点都向簇头发送一次信息,簇头将信息融合后发给基站,之后进入下一轮成簇。
7.根据权利要求5所述的分簇路由协议下WSN恶意程序传播的建模与防控方法,其特征在于,所述PSO-UFC分簇协议执行步骤为:
(1)选出簇头:
基于簇内距离、距基站距离、传感器节点剩余能量的线性组合构建适应度函数,使适应度函数最大;采用粒子群算法解决选簇头这一NP问题,
其中||Ni-MCHj||为下属节点i距簇头节点j的距离,lj为属于簇头j的下属节点的数量,ER(MCHj)为实际簇头j的剩余能量,||MCHj-BS||为簇头节点距基站的距离,Fitness为适应度函数,优化目标为适应度函数最小,α,β,γ为常系数;
(2)簇的构造:
簇头组合选取结束后,下属节点接受到簇头的广播后选择将加入的簇;选择依据包括簇头节点距离、簇头节点距基站距离、簇头节点剩余能量、簇头节点的节点度;下属节点遍历可加入的簇头,从中选出相对节能的簇头加入,并向该簇头发送信息进行反馈;
(3)多跳路径构造:
集群簇形成后,构建簇头节点之间的多跳路径用于信息交流,路径的选择依据簇头节点剩余能量、簇头节点之间距离、簇头节点距基站的距离、簇头节点的节点度,形成合适的多跳路径;
(4)信息交流:
每轮成簇之后,每个下属节点都向簇头节点发送探测到的消息,簇头节点将多条消息融合,然后将融合后的消息按照多跳树路径发送给下一个簇头,之后进入下一轮成簇。
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