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1 ISSN -985 ODEN RUXUEW E-mal: Jonal of Softae Vol. Spplement Deembe 9 pp by Insttte of Softae the hnese Aademy of Senes. All ghts eseved. Tel/Fax: 无线传感器网络基于云团认证的虚假数据过滤机制 彭舸 林亚平 + 易叶青 ( 湖南大学计算机科学与通信学院 湖南长沙 48 ( 湖南大学软件学院 湖南长沙 48 False Data Flteng Mehansm Based on lod-blt Athentaton Model n Weless Senso Netoks PENG Ge LIN Ya-Png + YI Ye-Qng (Shool of ompte and ommnaton H nan Unvesty hangsha 48 hna (Shool of Softae H nan Unvesty hangsha 48 hna + oespondng atho: hn_ge@hotmal.om Peng G Ln YP Y YQ. False data flteng mehansm based on lod-blt athentaton model n eless senso netoks. Jonal of Softae 9(Sppl.: htm Abstat: Most of eent false data flteng mehansms n WSN added t-ma (Message Athentaton ode fo the data pakets these mehansms ae sally estted thn the t-theshold safe lmts and do not sppot dynam otng. Based on the dea of a vtal tnesses lste adoptng the petbaton-based polynomal tehnology ths pape poposes a athentaton algothm that made a nmbe of nodes thn a lod oopeate to geneate the etfaton polynomal adoptng the petbaton-based polynomal tehnology and neasng the dfflty of an attak. On ths bass the poposed false data flteng mehansm an vefy the valdty of data mmedately and sppot dynam otng. Theoetal analyss and smlaton expements sho that the ne method s not lmted by the t-theshold and save as moe enegy as the tansmsson mp neasng. ompaed th the othe mehansms the method enhanes the ant-tappng ablty. It s moe stable fo the netok th lo edblty and the long-dstane tansmsson applaton. Key ods: eless senso netok; false data flteng; lod-blt athentaton; polynomal 摘要 : 无线传感器网络中已有的虚假数据过滤机制一般是在数据包后附加 t 个消息认证码 (MA 这类机制通常受到 t 门限值的限制 且难以支持动态路由. 基于虚拟证人簇的思想 采用混淆多项式技术 用云团内部多个节点协作生成的方式构造认证多项式 加大了攻击难度 ; 在此基础上提出的虚假数据过滤机制 能够即时验证数据的有效性 并且支持动态路由. 理论分析和仿真实验结果表明 新算法不受 t 门限值的限制 随着传输跳数的增加 其节能效果更为明显 与已有的虚假数据过滤机制相比 抗俘获能力增强 更适用于可信度较低的网络以及远距离传输场景的应用. 关键词 : 无线传感器网络 ; 虚假数据过滤 ; 云团认证 ; 多项式 Sppoted by the Natonal Hgh-Teh Reseah and Development Plan of hna nde Gant No.6AAZ7 ( 国家高技术研究发展计划 (86; the Natal Sene Fondaton of H nan Povne of hna nde Gant No.9JJ697 ( 湖南省自然科学基金 ; the Poet Sppoted by Sentf Reseah Fnd of H nan Povnal Edaton Depatment of hna nde Gant No.6B47 ( 湖南省教育厅优秀青年科研项目 Reeved 9-5-; Aepted 9-7-

2 4 Jonal of Softae 软件学报 Vol. Spplement Deembe 9 随着无线传感器网络 ( 简称 WSN 被越来越多地应用于军事 商业 检测等数据敏感领域 其安全问题引起 人们极大的关注 [ 4]. 由于无线传感器网络工作环境特殊 且节点能力有限 容易受到虚假数据攻击 (false data attak 即攻击者通过获得的密钥信息和妥协节点捏造虚假事件 篡改正在传送的数据包或者发送重复数据包 等. 这种攻击不仅会使用户接收到错误的报告 而且浪费 WSN 有限的网络资源 造成严重后果 [56]. 由于传感器网 络的主要任务是采集数据 因此 如何在 以数据为中心 的无线传感器网络中 识别和过滤虚假数据 保证收集到 的数据具有新鲜性 完整性 真实性是至关重要的. [7 ] 已有的能够识别和过滤虚假数据的数据认证机制一般都是借鉴数字签名的思想 在发送的数据包后 额外附加 t 个 MA 信息来实现虚假数据的识别和过滤. 然而 这类方法的安全性受到 t 门限值的限制 即一旦攻击 者俘获超过 t 个节点 就可以联合利用预置在节点内的秘密信息伪造虚假数据包 已有的这些安全措施将难以防 范 [5]. 另外 无线传感器网络通常采用睡眠调度算法 节点也会由于被俘或者能量耗尽等物理原因而失效 这常常 会引起路由变更 [6] [7] 然而上述机制通常假设在每一轮数据采集的过程中 数据的传输路径是固定不变的. 因 此 需要研究一种不受 t 门限值限制并且支持动态路由的数据认证机制. 为此 本文采用虚拟证人簇的思想 提出了一种基于云团认证的虚假数据过滤机制 能够突破 t 门限值的限 制. 另外 将整个网络按云团划分 节点根据所属云团预置密钥信息 确保在每个簇中都能找到有效的中转节点 使得该认证机制能够支持动态路由. 本文第 节概述相关工作. 第 节给出基于云团认证的虚假数据识别和过滤算法. 第 节在理论上对认证 机制的安全性能和系统开销等方面进行定性分析. 第 4 节进行相应的仿真实验. 第 5 节对本文的工作进行总结. 相关工作 针对 WSN 中的虚假数据攻击 Zh 等人率先提出了 IHA [7]. 该方案在发送的数据包后附加 t 个 MA 来实施认 证 并通过建立关联路径在数据包传输过程中进行交叉逐步认证 以尽早地对虚假数据进行过滤 达到节约网络 资源的目的. 由于每个数据包后附加了 t 个 MA 攻击者要想伪造虚假数据就必须获得 t 个不同密钥集的密钥 从 而增加了攻击难度. 不足之处在于 : 关联路径的建立是在网络的初始阶段完成 一旦节点失效 路径维护将带来 巨大的通信开销. 几乎同时 Ye 等人提出了 SEF [89] 的虚假数据过滤机制 该方案采用基于概率的方法 通过在每个节点中存储 多个密钥来实现认证 无须建立和维护关联路径. 不足之处在于 : 这种机制的抗俘获能力差 容易由于少数节点 被俘获而泄露较多的密钥信息 最坏情况下 整个网络只能容忍 t 个妥协节点. L 等人认为攻击者不仅可以在网络中注入虚假数据 同时也可以篡改附加的 MA 信息 从而使其他的中转 节点将本来正确的数据误认为是虚假数据包而进行删除 于是基于簇组织和选票机制 提出了 PVFS [] 以同时 抵制两种攻击. 该方案的中转节点以一定的概率对数据进行验证 采用 Sloom Flte 记录真假选票数 真选票数达 到某一阈值的数据包无须再认证 从一定程度上降低了总体开销. 但 PVFS 算法并没有从根本上解决之前的问 题 相反地 攻击者可以篡改已经达到阈值 无须再次验证的数据包 而逃脱认证机制的过滤. Ma 等人认为上述一些方法受 t 门限值的限制 提出一种不受门限值限制的虚假数据过滤机制 [] 该方案假 设存在一种比普通节点能量强得多的节点作为簇头完成数据聚合 虽然不受 t 门限值的限制 但该方案的假设过 高. 此外 文献 [ 5] 等认为上述的虚假数据过滤算法都是基于对称密钥机制 其安全性不够 于是 基于公开密 钥技术提出一些虚假数据过滤算法. 但公钥密钥机制对计算和存储的要求较高 对于资源有限的 WSN 来说 大多 数学者认为不适宜采用公钥认证机制. Zhang 等人在文献 [6] 中 提出了一种轻量级的 可直接认证的数据认证技术. 该方案采用多项式技术对消 息进行即时认证 能够容忍大量的妥协节点 ; 与基于公钥数字签名技术的机制相比 降低了计算开销. 该方案在 验证数据完整性方面体现出了良好的应用价值 但对于源节点数据的真实性却没有充分考虑 : 如果源节点是一 个被俘获的节点 那么攻击者就可以通过源节点发送虚假数据 而系统难以通过认证识别这类虚假数据.

3 彭舸等 : 无线传感器网络基于云团认证的虚假数据过滤机制 4 基于云团认证的数据过滤机制 本节基于虚拟证人簇的思想 提出一种基于混淆多项式的云团协作认证码生成算法 在此基础上 提出一种 基于云团认证的虚假数据过滤机制.. 基本假设和认证信息的预置.. 基本假设 假设无线传感器网络被部署在类似于战场的敌对环境中 用于监测敌方的坦克和军队等 采用 Ma 系列 的节点 每个节点都有足够的缓存空间用来存放数据 密钥等. 节点一般是通过飞行器投放的 假定同一簇的节 点是一起投放的 并且它们的物理位置彼此靠近 大部分节点能直接通信 因此 在同一个簇内节点所采集的数 据往往具有较高时空相关性 [7]. 假设在节点投放之前 簇内随机生成 k 个云团 (lod lste 每个节点属并且只 属于一个云团. 假设网络刚部署后有一段时间是安全的 节点将在这段时间内将完成相应的初始化操作. 邻居节 点之间通过建立对偶密钥加密节点之间的交换信息 如文献 [89]. 本文假定基站 (snk 部署在一个相对安全的 [6 6] 位置难以被攻击者俘获 为了保证基站的安全 基站距离监测区需有一定的距离 数据需要经过多跳 (hop 才 能从监测区传回基站 ; 传输路径可以按 GPRS [] 或 GEAR [] 即在相邻且距基站最近簇中选择下一跳的传输节 点 如果相邻的簇到基站的距离一样 则采用右手法则 []... 认证信息的预置 网络部署之前 基站在有限域 ( L F 上 随机选择认证 Hash 函数 H (. K ( x (... k k 个秘密数 θ 以及系统多项式 ( f xyz. 其中 ( k 个云团认证多项式 K x 是次数为的单变量多项式 θ 是 k 长度为 的随机数 f ( xyz = A kxyz 其中 A k是多项式系数 系统参数 d x d y d z 分别是 dx dy k dz xyz 的度数 该三元多项式可理解为 f( 发送节点 ID 认证节点 ID 报告认证信息. 节点将预置 方面的信息 :( 网络唯一的节点标识 ID;( 每个节点根据自身 ID 结合系统认证多项式 ( f xyz 生成各自的消息认证函数和验证函数 例如 : 节点 生成消息认证函数 ath( y z f ( x z ve f x z = f ( x z 其中 和 是长度为 的随机数.( 节点 p 息验证函数 ( 号 预置与基站共享的云团认证多项式 K ( p 在有限域 ( L d γ F 上随机选择一个二元多项式 ( = 和消 根据所属的云团序 x 和秘密数 θ γ 为簇序号. 在网络部署之后的初始化过程中 节点 = 其中 μ n d μ e x y A x y < 是与参与协作认 证的节点个数相关的系统参数. 节点根据邻居节点的 ID 为云团内部所有的邻居节点 =... n 计 ( ( ( 并将 K ( x 和 e ( x y 删除 仅保留 ( p p ( p ( ( 算多项式分量 e x = e x 如图 (a 所示 节点 p 保留该分量. 随后 节点计算 K x = e x K x σ K x. p p p7 p7 e7(x e(x p e(x p e7(t p p p6 e 6(x e5(x e4(x e (x p p6 e4(t e(t p p5 p5 p4 p4 (a 云核节点分配多项式 (b 云核节点收集多项式分量 Fg. ollaboaton etfaton thn the lod (n=8 μ = 图 云团内部协作认证 取 n=8 μ =

4 4 Jonal of Softae 软件学报 Vol. Spplement Deembe 9. 基于混淆多项式的云团协作认证码生成算法 本小节提出了一种基于混淆多项式的云团协作认证码生成算法. 通过云团内部多个节点协作认证 攻击者 若想伪造一个认证信息 需要俘获云团内部的多个节点 加大了攻击难度 ; 由于采用混淆多项式技术 引入了随 机因子使得该算法具有后向安全性 增强了节点的抗俘获能力 因此该算法能够突破 t 门限值的限制 从而提高 了系统的安全性能... 混淆多项式 在描述云团协作认证码生成算法之前 先介绍一下混淆多项式技术的基本原理 [45]. K ( x 为有限域 ( L F 上 一个 d 次的单变量多项式 如果攻击者得到 d + 个不同的变量及其所对应的 函数值 例如 : x K( x x K( x... xd K( xd K ( x K( x σ t 位不同 因此取 ( = 其中 t 应的函数值 ( + + 则可以通过联立线性方程组 解出 K ( x σ 是长度为 的随机数. 对于某个确定的 T 而言 K ( T 和 K ( T. 假设 的高 L 位相同 低 K x 的高 L 位为云团认证码. 即使攻击者得到某个时间段内的 d + 个不同的变量及其所对 K 也只能求出 K ( x 得到当前时段的认证码 而无法推出以后时间段的认证码. 即本文所 说的 后向安全性... 云团协作认证码生成算法定义 ( 云核节点. 某时间段内 发起云团内部协作认证的节点称为云核节点 云核节点随机指定. p nlea 下面 我们以图 (b 为例 描述云团内部节点协作认证的过程 : Step. 云核节点 p γ 在云团内部广播数值 T 该值是由源节点形成聚合数据的实时时间决定的 ( 在第.. 中将有介绍. Step. 节点 p γ 计算 ( Step. 当 p 收集到 { } e T 并将 ( e T 发送给. μ + 个分量 ( p {... e T μ} e ( T = μ 重构 μ 次多项式 e ( T y 如图 (b 收集到 = 可以通过计算解线性方程组 p { e ( T } { 4 e 4( T } 和 { 7 7( } Step 4. p 计算 K ( x = e( x K ( x = K ( x σ 可知 K ( x 和 K ( K ( x 的高 L 位为云团认证码 记为 V = K (.. 基于云团认证的虚假数据过滤机制 x mod μ = B ( = e T. x 的高 L 位相同 因此 取 本节提出了一种基于云团认证的虚假数据过滤机制 图 为该机制的原理图. 由于数据包需要附加 t 个云 团的认可才被认为有效 因此源节点在形成聚合数据以后需要征集 t 个由上述方法生成的云团认证码 作为参 V V4 云团内部协同认证 p p S V6 p V p4 V7 了中转节点认证的虚假数据. 以下将详细介绍该机制的具体实现. V4 源节点征集认证信息 V 簇 4 中转节点发起云团协作验证 Fg. A false data flteng mehansm based on lod-blt athentaton model 图 基于云团模型的虚假数据过滤机制 取 t=4 μ = 数据包的生成 V7 源节点云核节点 6 6 snk 数计算出系统认证多项式 形成最终的数据包 然后经过多跳传送到基站. 在中转路由的过程中 中转节点可以发起云团内部节点协作 以一定的概率对数据包进行认证 并对虚假数据进行过滤 以达到节省网络资源的目的. 基站重构系统认证多项式 能够识别和过滤逃脱

5 彭舸等 : 无线传感器网络基于云团认证的虚假数据过滤机制 4 定义 ( 作证云核节点集. 源节点 S s s k 形成聚合数据后 随机选取 t( t k 同的邻居节点的集合为作证云核节点集 记为 VP = { p } p... pt p v v k v s. 定义 ( 作证云团集. 作证云核节点所属云团的集合 记为 V { v v... vt p VP p v } =. + < 个所属云团各不相 根据假设 同一个簇内节点所采集的数据往往具有较高时空相关性 因此 我们让同一个簇内的邻居云团对 源节点数据的正确性和真实性做出评判 并生成云团认证码. 如图 所示 源节点 S v 可以选取 = { } V { v v v v } VP p p p p 4 =. 4 7 数据包的具体生成过程如下 : Step. 源节点 S 生成聚合消息 M 将 { H( M T } 发送给 p VP (... t 时刻早 则有 T < T. T Step. 节点 p VP 将收到的数据与自身的数据 = 为当前时间 如果时刻 T 比 M 比较 计算 ( ( T Dff = H M H M 若 Dff ε 则认为 聚合数据 M 是真实的 发起云团内部协作认证 生成认证码 V 发送给 S; 若 Dff > ε 则说明聚合数据 M 是可疑 的 发送一个拒绝消息 其中参数 ε 表示相关性的误差范围 用户可以根据需要进行设置. 如果存在 ( k t 个 证人节点发送的拒绝消息 则源节点将重新选择 个认证云核节点 更新 VP 和 V. 若收到了 (>k t 个拒绝消 息 则令源节点 S 停止发送数据 并删除已收集和处理的数据 算法结束. Step. S 计算 Vtotal = V V... V 将发送给 v v total p VP =... t. v t Step 4. p VP 计算 V = V V +θ 发送给 S. total v v v v V ( Step 5. 源节点 S 生成最终的数据包 S EV ( M MA M ( y T V V V... V 其中 V 为 S 所在云团 q v v v t q 的实时认证码 由 S 发起云团内部协作生成 系统认证函数为 MASM ( y = f S y H Vtotal EV ( M S q... 中转节点的认证 如图 所示 数据包从源节点 S 到基站的传输路径为... 6 由于每个节点属于并且只属于一个 v 云团 当中转节点所属云团序号属于作证云团集 例如 q k q V 时 节点将发起云团内部协作 求出云团实时认证多项式 K q ( T 继而得到云团认证码 V v q q 对数据包进行认证. 由于 V =t 则 q V 的概率 为 t / k 所以节点 v 对数据包的认证概率为 pv = t / k. 中转节点接收到数据包以后的处理过程如下 : Step. 比较数据包中的 T 与节点中的记录 T 若 T T 则认为该数据包为重复数据包 将其删除 并向基站报告 算法结束 ; 若 T > T 则执行下一个步骤. Step. 将 T 更新为 T 的值 判断所在云团序号 q 是否属于作证云团集 V 若属于则执行下一个步骤 若不属于则将数据包直接转发给下一个节点. 4 4 Step. 假设 q V 如图 中的 { 4 5} 以 4 为例 已知 4 v 可以推出 V total = V θ 4 V v v v 4 v v v 4 ( V = V = K T mod. } 4 Step 4. 计算 vef S H V E ( M MA ( 4 total V S M 4 q L = 如果 (... (... 4 S 4 S L 则认为该数据包有效 转发给下一个节点 ; 否则 将数据包删除 并向基站报告. v { 6

6 44 Jonal of Softae 软件学报 Vol. Spplement Deembe 9.. 基站的认证 基站拥有所有云团的认证多项式和云团秘密数 因此基站可以全面地校验数据包 进一步识别并过滤逃逸 中转节点认证过滤的虚假数据. 基站认证与中转节点认证的方式不同 具体认证步骤如下 : Step. 比较数据包中的 T 与基站中的记录 T 若 T T 则认为该数据包为重复数据包 将其删除 算法结 束 ; 若 T > T 则将 T 更新为 T 的值 执行下一个步骤. Step. 根据 V 计算相应的云团认证码 V snk K ( T v = v snk mod 其中 v V. snk snk Step. 计算 Vtotal = V snk V snk... V snk MA SM ( y = f S y H Vtotal EV ( M 则有 v v v t q MASM ( y MASM ( y = S L L 如果 S {... (... } 则执行下一步 ; 否则 将数据包删除 算法结束. 算法分析 本文提出的基于云团认证的虚假数据过滤机制 由源节点结合多个云团认证码 构造出系统认证多项式 在 确保数据完整性的同时 提供了真实性 新鲜性认证 ; 采用混淆多项式技术 通过云团内部节点协作认证 突破了 t 门限值的限制 提高了系统的安全性能 而且多项式运算 与基于公钥数字签名技术相比 计算开销较低. 另外 本 文提出的机制允许同一个节点沿不同的路径传输连续数据包 无需建立和维护关联路径 节省了能耗 增强了机 制的可用性.. 安全性分析 本节通过计算俘获云团认证多项式所需的时间复杂度和攻破系统认证机制的概率上界 分析了系统的抗 俘获能力 ; 并且 用虚假数据传输距离的期望值描绘了算法对虚假数据的过滤能力... 攻击时间复杂度和概率分析基于云团认证的虚假数据过滤机制具有良好的抵抗攻击的能力. 攻击者想要伪造数据包 关键在于获得 t 个有效的实时云团认证码. 由于初始化阶段已经将最初的云团多项式 K ( x 删除 认证码生成使用的是混淆后 的云团多项式 根据第.. 节中的分析 即使攻击者获得了 n d + 个 x K ( x 成功破解了当前的云团认 ( 证码 K ( x 也无法获得下一时段有效的云团认证码 所以攻击者只能通过猜测来破解 K ( 者通过俘获云团内部节点 ( p 以及该节点的 x. 另一方面 攻击 μ + 个邻居节点 协作生成实时混淆多项式 K ( T e ( T K T 也可以获得有效的云团认证码. 下面 我们分别对这两种攻击进行分析. σ x d 由于 K ( x = D x 破解 ( = {... }(... d = 结合 = K x 即求出系数向量 D. 攻击者可以选取 d + 个不同的随机数 d + 个 ( ( x K x 联立线性方程组 : Dx K ( x d = = σ x = d. 求系数向量分两步 首先需要求出 然后除去 σ 对 D 的干扰. 线性方程组有 d + 个未知数 所以求得 D D x D 的时间复杂度为 Ω ( d + ; 由于 σ 是长度为 的随机数 已知 D 和相应的 σ 要确定 D 其时间复杂度为 Ω ( x ( 个 ( ( ; 所以总的时间复杂度为 d Ω + 5. 如果选取常用参数 = 5 d = 5 则时间复杂度为. 如果攻击者得到的是 n d + ( x V x 则攻破 K ( 以选取 d + 个不同的随机数 σ {... }( =... d d 组 : = ( = Dx V x σ x x x... d x ( ( ( x 的复杂度同样为 d Ω +. 因为攻击者可 与 d + 个 ( x V x 串联 联立线性方程 ( =. 计算出 再除去 σ 对的干扰 其时间复杂度为 d Ω +. 如果攻击者通过俘获云团内部节点 D x D ( p 以及该节点的 μ + 个邻居节点 就可以得到

7 彭舸等 : 无线传感器网络基于云团认证的虚假数据过滤机制 45 { e (... p T = μ} 联立方程组解出 ep ( x 计算 K ( T e ( T p K ( T p p 团认证码 V = K ( T p = 从而计算出连续有效的云 mod. 但攻击者需要在同一个云团中俘获 μ + 个节点. 假设整个簇有 N 个节点 若节 点被俘获的概率是相同的 对于随机性俘获攻击 俘获的 μ + 个节点恰好在云团 的 n 个节点中 其概率为 μ + n! ( N ( μ +! n P = = μ + N N!( ( n μ +!. 所谓系统认证机制失效 是指在持续一段时间内 攻击者发布的任意数据 都能逃脱中转节点的过滤 并且被基站接受. 因此攻击者必须得到 t + 个有效地云团认证码 其中包括源节点的云团认证码 即攻击者至少要俘获 ( t + ( μ + 个节点. 最有效的攻击是攻击者俘获的 ( t + ( μ + 个节点 恰好分属于 t + 个云团 且每个云团中有 μ + 个 假设这种情况存在的概率为 P s 则 P s 为随机性俘获攻击中系统被攻破的概率上界. 首先选择 t + t t 个序号各异的云团 其概率为 m + + k 在某个云团内部俘获 μ + 个节点的概率为 μ + n 若整个网络有 N 个节 ( t + ( μ + 点 则俘获 ( t + ( μ + 个节点的概率为 N 所以 t+ t+ μ + t + m!!(( (!( ( (! k m k n t + μ + N t + μ + n Ps = = ( t + ( μ + ( t +!( μ +!( k ( t +!( n ( μ +! N!. N 攻击者也可以采用强力攻击 MAm ( y 最多可能有 ( dx + ( dz + 项 其恰好构造出 MAm ( y 的概率为 ( dx ( dz / L + + 这个概率基本上是可以忽略的. 以上分析从俘获某个云团认证多项式的时间复杂度和攻破系统认证机制的概率上界两方面 说明了无论是外部窃取还是内部俘获 要想攻破本文提出的虚假数据过滤机制是困难的. 在同等情况下 当参数 t 和 μ 增大时 Pv 和 P s 减小 攻击难度增大 系统安全性更高 但随着参数 t 和 μ 的增大 参与认证的节点数目增加 通讯开销也随之加大 所以 需要合理选取系统参数 关于这个问题将在第 4 节进一步分析和说明... 过滤能力分析攻击者通过俘获节点发送虚假数据时 不仅干扰用户决策 同样也会浪费大量的通信能量 所以 要尽早地识别并且过滤掉虚假数据 以节省有限的网络资源. 定理. 假设虚假数据数据经过第 h 个中转节点被过滤掉 本文所提出的认证机制下 虚假数据传输距离的 期望值 Eh ( = / pv L. 证明 : 如果攻击者修改消息密文 ve f S H V ( v total EV M q 与 M m ( v E M E M ( ( V V q q A 或者 ( 为变量的消息密文为虚假数据时 该差值可能是 {... L } 中转节点进行认证时 要判断 { } MAm v 的差是否属于 L ( L 作 之间的任意数 所以虚假数据通过验证的概率为 + L L =. 由于中转节点对数据包进行认证的概率为 pv 则虚假数据被过滤的概率为 pot p = v L. h 数据经过第 h 个中转节点被过滤掉的概率为 p = p ( p 由此可得 : E h p p k h ot ot = lm p p = / p k k ( ( k = lm ot ot ( ot ot ot. 由于采用基于概率的认证 该认证机制不能保证在中转路由阶段过滤掉所有的虚假数据 但随着中转跳数 的增加 过滤概率也会增加 也就是说单个节点的过滤能力是有限的 但整个中转路由的节点协作过滤能力则是 较强的. 而且 基站通过重构认证多项式 几乎能够识别和过滤掉所有已经逃脱中转节点过滤的虚假数据. 另一 方面 由于认证多项式以与实时时间相关的值 T 为参数 所以本文的机制不仅能有效识别和过滤被篡改的数据 还能有效地识别和过滤重复数据包 具有一定的抵抗重放攻击的能力.

8 46 Jonal of Softae 软件学报 Vol. Spplement Deembe 9. 动态路由 本文提出的认证机制采用 GPRS 或 GEAR 算法选择数据的传输路径 由转发节点从邻居簇中选择与基站距 离最近簇 然后在该簇中随机选取一个节点担任下一跳传输节点. 由于中转节点是以一定的概率 在所属云团内 部发起协作来生成相应的云团认证码 不需和参与数据包生成的节点进行交互. 因此 该方案与 IHALEDS 等方 案相比 无须建立关联路径 ; 当某中转节点失效时 可以随机选取同一个簇内任意一个有效节点来担任中转节 点 该节点将以同样的概率对数据包进行认证. 因此 该认证机制无须耗费多余的能量来建立和维护关联路径 能够支持动态路由.. 能耗分析 无线传感器网络资源有限 如何降低能耗是 WSN 应用中所考虑的一个重要问题. 为了方便讨论 假定网络 部署后形成多个单跳簇 不记成簇开销. 假设整个网络的节点个数为 N 分为 m 个簇 每个簇有 k 个云团数 每个 云团的平均节点个数为 n 则有 N = mkn 则节点 ID 长度为 IDnode = log N bts. 簇 ID 长度为 IDlste = log m bts. 云团 ID 长度为 IDlod = log k bts... 通信开销 通信开销主要分为 部分 :( 云团认证码生成阶段 需要交换的数据为 ( μ ( ( 簇内数据包生成阶段 l = L+ t ( L + ID + ( L ( ( l IDnode M dy L L t L IDlod l = L+ + d+ L+ IDn ode bts; lod bts;( 网内数据包传输阶段 数据包总长度为 = bts 这部分的通信开销还需要结合节点的过滤概率和传输跳数来 计算... 计算开销计算开销主要分为两部分 :( 在密钥预置阶段 每个节点需要为 n 个邻居节点分配一个次多项式 并计算出混淆后的云团多项式 { } μ + 个分量 e ( T... μ.. 存储开销 K ( t 这需要 ο ( nd = 和 K ( t 需要联立方程组解出 ( 次乘法.( 在云团认证码生成阶段 当云核节点收集到 d e T 计算复杂度为 ( 每个节点需要存储自身 ID 所属云团 ID 和簇 验证函数和验证函数 bts 云团秘密数 一个 4 仿真实验 node 次多项式 d ( lod ID lste ( dd y z K t 个邻居节点的分量 所需存储开销为 n d n ( ο μ. + L+ ( dd + L + L bts. 为了评价和分析本文提出的云团认证过滤机制的性能 本节在 MATLAB 平台上 将该机制与具有代表性的 IHASEF 和 PVFS 在能量开销方面进行了模拟仿真 ; 并通过对比实验 讨论了该机制的参数的选取问题. 在一个 m 的检测范围内节点随机分布 参数 N = 5 m = 5 k =. 假设源节点发送 个数据包 其中重复包占的百分比为 α 虚假数据包占的百分比为 β 每个数据包需要 征集 4 个认证信息 则云团内部参与协作的节点个数为 5; 另外按照文献 [8] 将密钥池的大小设为 5 每个节点 选取的密钥数为 按照文献 [] 路径认证的平均概率为.65 假定攻击者俘获了 个有效的认证密钥.L 取 bts 取 5 btsd 和 dy 均取 5 bts. 忽略计算开销 通信开销用文献 [5] 提出的一阶无线模型 (fst ode ado model 进行估算 其中发送数据的能耗参数 ε = pj / bt / m 接收数据的能耗参数 E = 5nJ / bt 节点通信 距离 d = 45m. amp ele x z

9 彭舸等 : 无线传感器网络基于云团认证的虚假数据过滤机制 47 4 x 8 4 x 8 (n o n p t m n s o g y Ene gy ons m pton (n E ne E( 云团认证 E(IHA E(SEF E4(PVFS (n Enegy onsmpton (n o n p t m n s o g y E ne E( 云团认证 E(IHA E(SEF E4(PVFS (n Enegy onsmpton (n o n p t m n s o g y E ne Nmbe of hops x 8 E( 云团认证 E(IHA E(SEF E4(PVFS (a α=% β=5% o n (n (n p t m n s o onsmpton g Enegy y E ne Nmbe of hops 4 x 8 E( 云团认证.5 E(IHA E(SEF E4(PVFS.5.5 (b α=% β=5% Nmbe of hops Nmbe of hops ( α=% β=6% (d α=% β=7% Fg. Enegy onsmpton ompason 图 本文的算法和文献 [78] 的能耗对比 图 描绘了本文提出的云团认证过滤机制和 SEFIHAPVFS 机制在能耗方面的差异. 结果表明 本文提出的 机制在前几跳传输时 能耗略高于另外 种算法 ; 大约从 4 跳左右开始 比其余算法能耗要低 并且随着跳数的增 加 优势逐渐明显. 主要原因是 : 基于云团的认证机制在数据包形成的过程中需要更多的节点参与认证 带来了 较大的通信开销. 但另一方面 在最终的数据包中 云团认证过滤机制用较短的云团序号来代替较长的节点 ID 来标识认证信息 减少了需要传输的数据长度 这部分能耗随着数据的传输距离增大成线性增长 ; 而且 本文提 出的算法能够识别和过滤重复数据包 其他 种机制都没有这种功能 比较图 (a 图 (b 在同等情况下 随着 重复数据包所占比例的增加 基于云团认证的机制能耗进一步降低 而其他 种机制并无变化. 由此推断 本文提 出的算法具有抗重放功能. 另外 由图 (a 图 ( 图 (d 比较发现 在同等情况下 随着虚假数据比例的增加 基于云团认证的机制优势更加明显. 综上所述 本文提出的认证机制在网络可信度较低 即虚假数据所占比例较 大的网络 以及远距离传输场景中比较适用. 参数的选取将直接影响到系统性能 因此 如何选择合适的参数 至关重要. 我们通过对比实验 主要讨论选 取不同的参数 t 和 μ 对系统性能的影响. 假设源节点发送了 个数据包 其中 α = β =9% 图 4 描绘了选取不同的参数 t 系统能耗的差异. 随着 t 的增大 参与认证的节点数量增加 数据包形成过程中的能耗也相应增加 所以在前几跳中 能耗随 t 值的增大而 增加. 另一方面 t 增大时 系统的过滤能力增强 虚假数据被更早过滤掉 反而节省了能量 所以随着跳数的增加 t 值较大的曲线增长速度反而比 t 值较小的曲线要慢. 因此 我们可以根据具体的应用选取合适的 t 值.

10 48 Jonal of Softae 软件学报 Vol. Spplement Deembe 9 (n Enegy onsmpton (n o n p t m n s o g y E ne 4 x E(t= E(t= E(t=4 E4(t=5 E5(t=6 率概的获俘被式项多证认团云 8 x Nmbe of hops 云团内部参与认证的节点个数 Fg.4 Dffeent system onsmpton nde the dffeent t 图 4 不同参数 t 下的系统能耗 Fg.5 Dffeent ant-tappng ablty nde the dffeent μ 图 5 不同参数 μ 下的抗俘获能力 图 5 描绘了就某个云团而言 不同的 μ 值对应的云团认证多项式被俘获的概率 P. 如图所示 当 μ 取 即参 与认证的节点个数为 4 时 攻击者俘获认证多项式的概率低于 6 当 μ 取 即参与认证的节点个数为 5 时 攻 击者俘获认证多项式的概率低于 7. 而对于整个系统而言 P s 趋近于 因此 本文提出的认证机制能够不受 t 门限值的限制. 5 结论 本文提出了一种适用于无线传感网络的云团认证算法 为传感数据的真实性 完整性 新鲜性提供保证. 在 此基础上 提出了一种虚假数据过滤机制 与已有机制相比 该机制更适用于可信度较低的网络 以及远距离传 输场景的应用. 主要特点表现在 :( 采用混淆多项式技术 由云团内部多节点协作认证 与已有基于 MA 的认 证算法相比 不受 t 门限值的限制 ;( 允许源节点沿不同的路径发送连续数据包 支持动态路由. 另外 本文提出 的认证机制不仅能有效地识别和过滤虚假数据包 还具有一定的抵抗重放攻击的能力. Refeenes: [] 任丰原 黄海宁 林闯. 无线传感器网络. 软件学报 4(7:8 9 (n hnese th Englsh abstat /4/8.htm [] 李建中 李金宝 石胜飞. 传感器网络及其数据管理的概念 问题与进展. 软件学报 4(:77 7 (n hnese th Englsh abstat /4/77.htm [] 裴庆祺 沈玉龙 马建峰. 无线传感器网络安全技术综述. 通信学报 78(8: (n hnese th Englsh abstat. [4] 崔莉 鞠海玲 苗勇. 无线传感器网络研究进展. 计算机研究与发展 57(:6 74 (n hnese th Englsh abstat. [5] L P Ln YP Zeng WN. Seah on sety n senso netoks. Jonal of Softae 67(: (n Englsh th hnese abstat. [6] Ye F Yong G. A dynam en-ote sheme fo flteng false data neton n senso netoks. In: Po. of the IEEE INFOOM [7] Zh S Seta S Jaoda S. An nteleaved hop-by-hop athentaton sheme fo flteng of neted false data n senso netoks. In: Po. of the IEEE SSP [8] Ye F Lo H L S et al. Statstal en-ote flteng of neted false data n senso netoks. In: Po. of the IEEE INFOOM [9] Ye F Lo H L S et al. Statstal en-ote flteng of neted false data n senso netoks. IEEE Jonal on Seleted Aeas n ommnaton 5(4: [] L F W J. A pobablst votng-based flteng sheme. In: Po. of the IEEE IWM

11 彭舸等 : 无线传感器网络基于云团认证的虚假数据过滤机制 49 [] Ma M. Reslene of snk flteng sheme n eless senso netoks. ompte ommnatons 6(: [] Malan DJ Welsh M Smth MD. A pbl-key nfastte fo key dstbton n Tnyos based on ellpt ve yptogaphy. In: Po. of the IEEE SEON [] Wato R Kong D t S et al. Tnypk: Seng senso netoks th pbl key tehnology. In: Po. of the IEEE SASN [4] D W Wang R Nng P. An effent sheme fo athentatng pbl keys n senso netoks. In: Po. of the IEEE MOBIHO [5] Wang H L Q. PDF: A pbl-key based false data flteng sheme n senso netoks. In: Po. of the IEEE WASA [6] Zhang W Sbamanan N. Lghteght and ompomse- eslent message athentaton n senso netoks. In: Po. of the IEEE INFOOM [7] 周四望 林亚平 张建明 欧阳竞成 卢新国. 传感器网络中基于环模型的小波数据压缩算法. 软件学报 78(: (n hnese th Englsh abstat. [8] L D Nng P. Establshng pase keys n dstbted senso netoks. In: Po. of the AM S [9] D W Deng J. A pase key pe-dstbton shemes fo eless senso netoks. In: Po. of the AM S [] Kap B Kng HT. GPSR: Geedy pemete stateless otng fo eless netoks. In: Po. of the IEEE MOBIHO [] Y Y Govndan R Estn D. Geogaphal and enegy aae otng: A esve data dssemnaton potool fo eless senso netoks. Tehnal Repot ULA-SD TR-- ULA ompte Sene Depatment. [] Ren K Lo W Zhang Y. LEDS: Povdng loaton-aae end-to-end data sety n eless senso netoks. In: Po. of the IEEE INFOOM [] Zhang W Tan M Zh S et al. A andom petbaton-based sheme fo pase key establshment n senso netok. In: Po. of the IEEE MOBIHO [4] Zhang W ao G. Gop ekeyng fo flteng false data n senso netoks: A pedstbton and loal ollaboaton-based appoah. In: Po. of the IEEE INFOOM [5] Henzelman WR handakasan A Balakshnan H. Enegy-Effent ommnaton potool fo eless mosenso netoks. In: Po. of the d Annal Haa Int l onf. on System Senes 彭舸 (985- 女 湖南湘乡人 硕士生 主 要研究领域为无线传感器网络安全. 易叶青 (976- 男 博士生 主要研究领域 为数字水印 无线传感器网络安全. 林亚平 (955- 男 博士 教授 博士生导 师 主要研究领域为计算机网络 机器 学习.

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