风险评价信任模型在无线传感器网络中的应用

"该资源是一篇2011年发表在《中南大学学报(自然科学版)》上的学术论文，作者包括严斌宇、刘方圆、董敏坚、周激流和卢苇。论文主要探讨了无线传感器网络中的一种基于风险评价的信任模型(Riskevaluationbasedtrustmodel, RBTM)，旨在解决现有模型对恶意节点攻击处理不足的问题。" 在无线传感器网络(WSNs)中，信任模型是保障网络安全性的重要组成部分。传统的信任模型通常未能充分考虑风险因素，这使得它们在面对恶意节点攻击时显得无力。论文提出的RBTM模型则弥补了这一缺陷。RBTM模型由三个核心模块构成：检测模块、信任计算模块和决策模块，这些模块共同工作以适应上下文环境的变化。 检测模块负责识别网络中的异常行为，而信任计算模块则在评估节点间信任度时引入了推荐信誉值和风险值两个关键指标。推荐信誉值反映了节点过去行为的可靠性，而风险值则是通过风险评估函数和风险信誉调节函数来计算，以量化潜在的威胁和风险。这种结合信誉和风险的计算方式提高了模型的灵敏性和准确性。 研究结果显示，RBTM模型能够有效地抵御恶意节点的攻击，其灵敏性高于现有的信任模型，从而显著提升了恶意行为的检测成功率。此外，RBTM模型还促进了节点间更高效、更可靠的信任关系建立，这对于WSNs的安全通信至关重要。 论文关键词涵盖了无线传感器网络、信任模型、框架和风险评价，表明了研究的核心内容和技术范畴。根据中图分类号，可以判断这属于计算机科学和技术领域的研究，具体涉及无线通信和网络安全。 文献标志码"A"可能表示该论文是原创性的科学研究，具有较高的学术价值。文章编号1672−7207(2011)06−1657−06则为该论文在期刊中的唯一标识，便于后续引用和检索。 这篇论文提出了一种创新的信任模型，通过引入风险评价机制，增强了WSNs的自我保护能力，对于理解网络信任管理和安全防御策略有重要的理论和实践意义。