基于wsn的病毒传播模型分析

基于wsn的病毒传播模型分析

随着物联网技术的发展，无线传感器网络已广泛应用于运输、环境、军事研究和其他领域。在已有的针对WSN恶意程序传播的研究中，人们在建立传播模型时通常直接给定节点的感染概率和治愈概率，而没有考虑其背后的微观机理。而对于一个真实的WSN网络来说，感染概率和治愈概率与攻击方和防御方所采取的策略有关，基于这个原因，本文从博弈论的角度分析攻防双方的策略，并基于该策略来确定感染概率和治愈概率，从而揭示博弈参数对传播效率的影响。1合法节点与恶意节点的进攻策略WSN中含有恶意节点与合法节点，其中恶意节点是指感染了病毒的节点，会向合法节点传播病毒;合法节点会利用IDS对接收的信息进行检测。合法节点利用IDS对信息进行检测需要消耗一定的能量，由于节点能量有限，合法节点若对接收的所有信息都进行检测，则很快会因能量耗尽而无法工作，为了延长其使用寿命，合法节点会以一定的概率对接收的信息进行检测。对于恶意节点来说，如果其频繁地发起攻击，则很快会暴露自己的身份，所以恶意节点也会以一定的概率发起攻击，由此可见，合法节点与恶意节点之间的攻防过程其实是一种博弈。本文利用博弈理论分析它们之间的攻防策略。定义1WSN中攻防双方的博弈模型可以表示为一个三元组Ξ=[N，{S为了使博弈有意义，模型需满足a≥e定理1WSN中的攻防博弈模型存在混合纳什均衡策略。证明假设恶意节点以概率x进行攻击(传播病毒)，以概率1-x不进行攻击(传播正常信息)，合法节点以概率y进行检测，以概率1-y不进行检测，则根据收益矩阵，合法节点的期望收益Eu恶意节点的期望收益Eu由以上分析可知，合法节点会根据恶意节点的攻击概率决定是否进行检测，而恶意节点也应该根据合法节点进行检测的概率决定是否发起攻击，2基于博弈的网络节点感染比例仿真由博弈模型可知，恶意节点和合法节点作为理性个体分别会以概率x令t对式(10)进一步求解可得由式(12)可知，病毒的传播过程最终由博弈模型的收益参数决定。通过对式(12)进行数值模拟，得到博弈参数与网络节点感染比例之间的关系，如图1～3所示。当a>b时(图1)，网络节点的感染比例会随时间的推移达到1，意味着网络中所有节点最终都会被病毒感染，并且此时病毒传播的速度随检测能耗e3节点半径有限前面的理论模型虽然可以较好地描述WSN中恶意程序传播的过程，但仍然存在一些局限。例如，真实的传感器节点的通信半径是有限的，节点只能与其附近的节点通信，而理论模型没有考虑这个问题;另外对于有些传感器网络来说，节点可以移动，因此网络是动态变化的，现有的理论模型也无法处理这个问题。为了使研究结果与真实场景更接近，本节使用元胞自动机方法对WSN的病毒传播过程进行模拟。3.1传感器网络结构a)生成一个如图4所示的100×100的网格，随机选择比例为pb)任意两个传感器节点之间的距离如果不超过r则产生连接关系，由此确定传感器网络的结构。c)在初始时刻，随机设置比例为ie)当恶意节点向恶意节点发送信息时，信息会被丢弃，而当恶意节点向合法节点发送信息时，合法节点会以概率yf)若t小于预设的模拟步数，则t的值增加1，并转入步骤d)继续执行，否则，结束运行。3.2模拟结果设定参数p4讨论4.1理论模型与元胞自动机的对比从整体规律上看，前面的理论研究结果和元胞自动机模拟的结论是一致的，但是在细节上还是会有一些差异，例如:在a>b时，理论模型中病毒的传播速度要大于元胞自动机模拟的传播速度，其原因如下:a)理论模型中任意两节点之间是直接相连的，节点之间可以充分混合，而元胞自动机模型中只有距离相近的节点才能直接通信，当某个节点附近的节点都已经被感染时，就不能进一步传播病毒;b)在元胞自动机模型中，随着传播的进行，恶意节点之间会聚集成簇，这种聚集效应也会阻碍病毒迅速传播。4.2．病毒的消失本文的研究揭示了博弈驱动下的WSN的病毒传播特点:当合法节点检出病毒的收益a大于其被病毒感染的损失b时，病毒传播的范围会不断扩张，直至所有节点都被感染;反之，病毒传播的范围会不断缩小，直至病毒消失。由第2章的博弈模型可知，在攻防博弈中，恶意节点会以概率x5混合纳米法测定wsn中病毒传播结果本文从博弈论的角度对WSN中的病毒传播过程进行了研究，得到了以下结论:a)WSN中恶意节点与合法节点之间的攻防博弈模型存在混合纳什均衡解;b)WSN中病毒传播结果与攻防博弈的收益参数有关，当合法节点检测出病毒的收益大于其被病毒感染的损失时，感染比例会持续增加，直至所有节点都被