P-ACO算法：蚁群优化结合P2P信任模型检测无线传感器网络Sinkhole攻击

"ACO结合P2P信任模型的无线传感器网络Sinkhole攻击检测" 无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）是现代物联网技术中的关键组成部分，它们由大量低功耗、微型化的传感器节点组成，用于环境监控、军事侦察等多种任务。然而，由于其开放性与分布式特性，WSNs面临着多种安全威胁，其中Sinkhole攻击是一种严重的问题。Sinkhole攻击是指攻击者通过伪装成网络中的可信节点或中心节点，吸引并消耗大量传感器节点的能量，导致网络通信瘫痪。 针对这一威胁，本文提出了一种名为P-ACO（基于蚁群优化和P2P信任模型的Sinkhole攻击检测）的新型检测算法。蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟自然界蚂蚁寻找食物路径行为的优化算法，被用来检测网络中的异常路由行为，即Sinkhole攻击。ACO算法通过对路由路径上的节点进行分析，寻找可能存在的能量异常消耗，从而生成传感器节点的警报信息。 接下来，研究使用布尔表达式进化标记生成算法来分配密钥给警报节点，这些节点组成一个警报群体，它们之间的通信基于密钥进行，增强了安全性。通过密钥交换和使用，可以标记出在网络中行为可疑的节点。 随后，P2P信任模型被引入来计算这些可疑节点的信任度。每个节点的信誉值是根据其与网络中其他节点交互的历史行为来评估的，这有助于识别那些试图破坏网络的节点。如果某个节点的信任值低于预先设定的阈值，那么它将被视为可能的攻击节点。 P-ACO算法对比了传统的二分查找算法和基于规则匹配的神经网络（Rule Matching Neural Network, RMNN）算法。实验结果显示，P-ACO在匹配过程中的搜索次数更少，从而提高了算法执行效率。此外，P-ACO在Sinkhole攻击检测的准确性上也优于RMNN，表明其在实际应用中具有更高的效能。 这种结合ACO和P2P信任模型的方法为WSNs的安全防护提供了一种新的解决方案，有效地提升了对Sinkhole攻击的检测能力，同时减少了计算资源的消耗。通过这种智能优化和信任评估相结合的方式，可以更好地保护无线传感器网络免受恶意攻击，保障网络的稳定运行。