[发明专利]一种基于支持向量机的水声传感器网络信任模型构建方法

摘要

本发明公开了一种基于支持向量机的水声传感器网络信任模型构建方法，其步骤包括：首先，通过分析邻居节点的历史交互信息，计算邻居节点的三种信任证据；其次，簇头节点根据支持向量机算法和簇成员间的信任证据计算信任预测模型，簇成员节点根据信任预测模型计算邻居节点的信任值；最后，通过设置从簇头对主簇头进行监督，以降低主簇头被攻击时对网络功能造成的损失。本发明能够有效解决水下节点稀疏性导致信任证据不足的问题，并通过支持向量机算法训练出信任预测模型，可能获得更加精确的信任值，从而更加高效的检测出网络中的恶意节，以确保网络功能正常运行。

主权项

1.一种基于支持向量机的水声传感器网络信任模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：邻居节点的信任证据计算通过分析邻居节点的历史交互信息，计算反映邻居节点可信任程度的信任证据；步骤二：信任预测模型的计算主簇头周期性向簇成员节点请求信任证据，簇成员将记录的邻居节点信任证据发送给主簇头，主簇头基于历史信任证据，通过机器学习算法训练出信任预测模型，并将训练出的预测模型广播给簇成员节点，簇成员节点依据所述信任预测模型计算邻居节点的信任值，作为判断邻居是否可信的依据；步骤三：簇头的监督与更新初始的主、从簇头由水面基站选取，主簇头负责簇内信任模型的计算，从簇头负责监督主簇头是否可信；主簇头在计算簇成员信任值的过程中，若发现从簇头信任级别低于阈值，会对从簇头进行更新；从簇头会周期性向簇内节点进行请求，若簇成员有与主簇头的交互信息，则将信息回复从簇头，从簇头根据接收到的交互信息计算主簇头的信任值；若主簇头信任值低于信任阈值，则向基站发送主簇头不可信通知，基站对主簇头进行更换；当主簇头剩余能量降低到能量阈值以下时，主簇头会在与从簇头共同邻居中选取能量高、信任值高的节点成为新的主簇头；当从簇头剩余能量低于信任阈值时，从簇头会通知主簇头，主簇头将从自己的邻居节点中选择剩余能量高、信任值高的节点成为新的从簇头；簇头更新后，都由主簇头向簇成员发布更新消息，并通知基站。