面向惡意程序傳播的異質(zhì)wsnss穩(wěn)態(tài)可用度評估

面向惡意程序傳播的異質(zhì)wsnss穩(wěn)態(tài)可用度評估

開展智能城市、智能交通、智能健康、智能安全等應(yīng)用，是中國五大新興戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)之一。在具體構(gòu)建時(shí),其底層網(wǎng)絡(luò)通常使用傳感網(wǎng)實(shí)現(xiàn)HWSNs可用度表示HWSNs在感知數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)通信、數(shù)據(jù)匯聚時(shí)該網(wǎng)絡(luò)處于可用或可操作狀態(tài)的概率,是反映HWSNs性能的重要指標(biāo)之一。在實(shí)際計(jì)算時(shí),常用穩(wěn)態(tài)可用度表示,代表了網(wǎng)絡(luò)在長期或較長期運(yùn)行的情況下網(wǎng)絡(luò)處于可用或可操作狀態(tài)的概率。但是,要評估HWSNs的穩(wěn)態(tài)可用度并非易事。從傳感節(jié)點(diǎn)的角度來看,HWSNs的異質(zhì)性體現(xiàn)在能量、計(jì)算、通信、存儲、安全和基礎(chǔ)協(xié)議等方面;從外部環(huán)境看,這種異質(zhì)性體現(xiàn)在鏈路、空間地理位置和惡意程序攻擊等方面。甚至有時(shí)需要人為引入異質(zhì),如通過引入少量高性能節(jié)點(diǎn),可以顯著提高整個(gè)傳感網(wǎng)的數(shù)據(jù)處理和傳輸速率,減少其他傳感節(jié)點(diǎn)的能耗及節(jié)點(diǎn)對節(jié)點(diǎn)的傳輸延遲。面對HWSNs具有的節(jié)點(diǎn)異質(zhì)性、鏈路異質(zhì)性、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)異質(zhì)性等特點(diǎn),如何評估HWSNs的可用度已成為HWSNs能否成功應(yīng)用的關(guān)鍵問題。惡意程序已成為威脅HWSNs安全的主要因素。它們一旦利用節(jié)點(diǎn)的軟硬件漏洞在HWSNs中大范圍傳播后,就能竊聽、破壞節(jié)點(diǎn)感知的數(shù)據(jù),甚至阻塞通信信道、耗盡節(jié)點(diǎn)能量,使整個(gè)HWSNs處于癱瘓狀態(tài),從而嚴(yán)重影響整個(gè)HWSNs數(shù)據(jù)的機(jī)密性和整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的可用度。因此,迫切需要研究惡意程序在HWSNs中的傳播行為,評估在惡意程序傳播環(huán)境下HWSNs的可用度,以便采取措施增強(qiáng)HWSNs的可用度和抑制惡意程序的傳播。國內(nèi)外學(xué)者目前在傳感網(wǎng)可用度評估相關(guān)領(lǐng)域已經(jīng)提出了一些方法。Trivedi等人因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)惡意程序傳播與傳染病傳播相似,所以傳染病模型常用于建立惡意程序傳播的模型本文擴(kuò)展經(jīng)典傳染病模型,基于Markov鏈提出一種面向惡意程序傳播的HWSNs可用度評估方法。首先,考慮在惡意程序傳播環(huán)境下一個(gè)異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)可能存在的狀態(tài),通過增加狀態(tài)D(Dead,死亡)來描述由于能量耗盡、物理損壞或惡意程序攻擊使得節(jié)點(diǎn)功能喪失的情況,從而擴(kuò)展經(jīng)典SIR傳染病模型得到SIRD模型;其次,通過Markov鏈描述各狀態(tài)之間的動態(tài)轉(zhuǎn)換過程,給出一個(gè)異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)各狀態(tài)之間的狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率,得到各狀態(tài)變化的動力學(xué)方程;最后,給出一個(gè)異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)的穩(wěn)態(tài)可用度計(jì)算公式,然后針對典型的星形和簇形HWSNs拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),分別給出計(jì)算整個(gè)星形和簇形HWSNs穩(wěn)態(tài)可用度計(jì)算公式。1異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)關(guān)注自身狀態(tài)的轉(zhuǎn)換借鑒傳染病理論中經(jīng)典SIR模型的思想,在惡意程序傳播環(huán)境下的一個(gè)異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)在其整個(gè)生命周期內(nèi)可劃分為不同的狀態(tài)。當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)被惡意程序發(fā)現(xiàn)具有安全漏洞但尚未被傳染惡意程序時(shí),其歸屬于狀態(tài)S;當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)被傳染惡意程序且節(jié)點(diǎn)自身受惡意程序控制而傳播惡意程序時(shí),其歸屬于狀態(tài)I;當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)受基站控制通過安裝安全補(bǔ)丁以彌補(bǔ)安全漏洞或移除節(jié)點(diǎn)上的惡意程序并能抵抗現(xiàn)有惡意程序的傳染時(shí),其歸屬于狀態(tài)R;當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)因能量耗盡、物理損壞或由于惡意程序攻擊使得節(jié)點(diǎn)功能喪失時(shí),其歸屬于狀態(tài)D?；谏鲜鰧?shí)際情況中異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)各狀態(tài)的分析,本文引入狀態(tài)D來擴(kuò)展經(jīng)典的傳染病模型SIR,從而得到一個(gè)更能確切反映異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)面對惡意程序傳播時(shí)狀態(tài)動態(tài)轉(zhuǎn)換的新模型SIRD,如圖1所示。顯然,圖1中各狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換只跟當(dāng)前狀態(tài)有關(guān),因此可將異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)狀態(tài)之間的動態(tài)轉(zhuǎn)換過程看作是一個(gè)Markov過程。假設(shè)HWSNs中各個(gè)異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)被均勻地灑播在感知區(qū)域,其分布密度為λ。對于任意的一個(gè)異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)i,記r式中:int(·)表示取整函數(shù)。記p對一個(gè)處于狀態(tài)S的異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)而言,當(dāng)其周圍沒有傳染節(jié)點(diǎn)或者周圍的傳染節(jié)點(diǎn)傳播惡意程序失敗時(shí),該節(jié)點(diǎn)仍處于狀態(tài)S。因此,一個(gè)易感異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)i仍處于狀態(tài)S的概率q式中:α表示惡意程序的傳播成功率。要使一個(gè)異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)從狀態(tài)S轉(zhuǎn)換為狀態(tài)R需要成功安裝安全補(bǔ)丁,而HWSNs中的入侵檢測系統(tǒng)(IDS)通常充當(dāng)了檢測惡意程序和掃描安全漏洞并安裝安全補(bǔ)丁的任務(wù)。記β和γ分別為IDS的檢測率和誤報(bào)率,則q對一個(gè)處于狀態(tài)R的異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)而言,當(dāng)其被惡意程序發(fā)現(xiàn)具有新的安全漏洞時(shí)將使其狀態(tài)轉(zhuǎn)換為S,記該概率為ζ,則q對一個(gè)處于狀態(tài)D的異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)而言,由圖1可知q至此,用于描述異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)i在時(shí)刻t各狀態(tài)之間動態(tài)轉(zhuǎn)換的Markov過程的狀態(tài)轉(zhuǎn)換矩陣M2穩(wěn)態(tài)可用度計(jì)算記一個(gè)異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)i在時(shí)刻t的瞬時(shí)可用度函數(shù)為ξ即在實(shí)際計(jì)算一個(gè)異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)的穩(wěn)態(tài)可用度時(shí),常通過計(jì)算描述異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)狀態(tài)之間動態(tài)轉(zhuǎn)換的Markov過程的穩(wěn)定點(diǎn)來得到具體值。記得到的等式中的任意3個(gè)等式聯(lián)合構(gòu)成。為方便描述,記3計(jì)算hwns的靜態(tài)可用性3.1基于hwsns的部署如圖2所示,一個(gè)星形HWSNs通常包含一個(gè)Sink節(jié)點(diǎn)和若干根據(jù)實(shí)際需要部署的普通異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)。這種結(jié)構(gòu)非常適合小規(guī)模HWSNs的部署,并采用如DIRECT協(xié)議等的單跳路由協(xié)議。當(dāng)一個(gè)普通異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)感知到數(shù)據(jù)后將不通過任何中繼節(jié)點(diǎn)直接將數(shù)據(jù)傳輸?shù)絊ink節(jié)點(diǎn)匯聚后轉(zhuǎn)發(fā)到基站。而要使一個(gè)星形HWSNs成功運(yùn)行,其中至少要有一定量的普通異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)能正常工作。記普通異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)總數(shù)為N,要求能正常工作的普通異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)為K,則該結(jié)構(gòu)屬于K-out-of-N系統(tǒng),因此,其穩(wěn)態(tài)可用度(記為3.2多跳路由協(xié)議如圖3所示,一個(gè)簇形HWSNs通常包含若干簇頭節(jié)點(diǎn),每個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)管理若干普通異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)。這種結(jié)構(gòu)適合中大規(guī)模HWSNs的部署,并采用如LEACH協(xié)議等的多跳路由協(xié)議。當(dāng)一個(gè)普通異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)感知到數(shù)據(jù)后,先發(fā)送到對應(yīng)的簇頭節(jié)點(diǎn),然后該簇頭節(jié)點(diǎn)對接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后發(fā)送到Sink節(jié)點(diǎn),最后由Sink節(jié)點(diǎn)發(fā)送到基站。從圖3可以看出,同一個(gè)簇內(nèi)的普通異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)到簇頭節(jié)點(diǎn)的通信屬于并行系統(tǒng),從一個(gè)普通異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)到簇頭節(jié)點(diǎn)再到Sink節(jié)點(diǎn)的一條路由屬于串行系統(tǒng),整個(gè)簇形HWSNs中所有的路由構(gòu)成了一個(gè)并行系統(tǒng)。因此,一個(gè)簇的穩(wěn)態(tài)可用度(記為ξ珓式中:X式中:式中:Z表示整個(gè)簇形HWSNs的路由數(shù)。4)穩(wěn)定性檢驗(yàn)由式(20)~式(23)可知,計(jì)算一個(gè)異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)的穩(wěn)態(tài)可用度涉及多個(gè)參數(shù),其中β和γ作為IDS的檢測率和誤報(bào)率,屬于可變參數(shù),而其他參數(shù)值一旦確定選用的傳感節(jié)點(diǎn)和要部署的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)后將是固定的。因此,使用MATLABR2010b,實(shí)驗(yàn)首先說明β和γ對一個(gè)異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)穩(wěn)態(tài)可用度的影響,然后分別從星形和簇形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)評估整個(gè)HWSNs的穩(wěn)態(tài)可用度。根據(jù)傳感網(wǎng)IDS的實(shí)際情況,實(shí)驗(yàn)設(shè)定β和γ參數(shù)的變化范圍分別為80%~98%和2%~19%。4.1ids檢測率和誤報(bào)率如圖4所示,提高IDS檢測率或降低誤報(bào)率都能提高異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)的穩(wěn)態(tài)可用度,這與實(shí)際事實(shí)相符。因?yàn)镮DS檢測率越高,異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)上的惡意程序越容易被成功檢測,從而使節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換到R。而IDS誤報(bào)率越低,異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)從R轉(zhuǎn)換到I的概率越低,也就是說,整個(gè)HWSNs中節(jié)點(diǎn)狀態(tài)為R的比例越高。所以,IDS的檢測率越高或誤報(bào)率越低,都將使異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)的穩(wěn)態(tài)可用度越高。4.2星形hwsns的穩(wěn)態(tài)可用度由式(24)可知,星形HWSNs的穩(wěn)態(tài)可用度與HWSNs中異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)總數(shù)和要求能正常工作的普通異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)密切相關(guān),因此,通過實(shí)驗(yàn)來進(jìn)一步說明它們之間的關(guān)系。圖5給出了星形HWSNs的穩(wěn)態(tài)可用度評估結(jié)果,其中,異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)總數(shù)分別為20、25和30。從圖5可以看出,星形HWSNs的穩(wěn)態(tài)可用度隨HWSNs中要求正常工作的普通異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加而降低,但隨HWSNs中異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)總數(shù)的增加而升高。例如,當(dāng)要求正常工作的普通異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)從10增加到15時(shí),對于N=20、N=25和N=30等3種情況,星形HWSNs的穩(wěn)態(tài)可用度分別從約0.5881降低到約0.0207、從約0.8852降低到約0.2122和從約0.9786降低到約0.5722。實(shí)驗(yàn)結(jié)果反映出構(gòu)建星形HWSNs過程中若要求增加正常工作的普通異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)時(shí),應(yīng)適當(dāng)增加冗余的異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)數(shù),以達(dá)到用戶可接受的HWSNs穩(wěn)態(tài)可用度。4.3簇形hwsns的穩(wěn)態(tài)可用度隨整理方法的變化由式(27)可知,簇形HWSNs的穩(wěn)態(tài)可用度與簇中普通異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)和整個(gè)簇形HWSNs的路由數(shù)密切相關(guān),因此,通過實(shí)驗(yàn)來進(jìn)一步說明它們之間的關(guān)系。圖6給出了簇形HWSNs的穩(wěn)態(tài)可用度評估結(jié)果,其中,簇中普通異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)和整個(gè)簇形HWSNs的路由數(shù)都從2變化到6。從圖6可以看出,簇形HWSNs的穩(wěn)態(tài)可用度隨簇中普通異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)和整個(gè)簇形HWSNs的路由數(shù)的增加而升高,但具有不同的變化趨勢。例如,當(dāng)簇中普通異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)為4、整個(gè)簇形HWSNs的路由數(shù)從2變化到6時(shí),簇形HWSNs的穩(wěn)態(tài)可用度從0.8311變化到0.9952,增加了約19.74%;而當(dāng)整個(gè)簇形HWSNs的路由數(shù)為4、簇中普通異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)從2變化到6時(shí),簇形HWSNs的穩(wěn)態(tài)可用度從0.7131變化到0.9980,增加了約39.95%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果反映出當(dāng)構(gòu)建簇形HWSNs時(shí),在簇中增加冗余的異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)比在整個(gè)簇形HWSNs中增加路由數(shù)更能有效提高整個(gè)簇形HWSNs的穩(wěn)態(tài)可用度。5異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)穩(wěn)態(tài)可用度評估HWSNs穩(wěn)態(tài)可用度評估能反映網(wǎng)絡(luò)在長期或較長期運(yùn)行的情況下HWSNs數(shù)據(jù)感知、通信、匯聚等功能處于可用或可操作狀態(tài)的概率,是評估HWSNs性能的重要指標(biāo),為此,本文提出了一種面向惡意程序傳播的HWSNs穩(wěn)態(tài)可用度評估方法。本文擴(kuò)展得到的SIRD模型比SIR模型更確切地反映了異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)的狀態(tài),能描述節(jié)點(diǎn)因能量耗盡、物理損壞或惡意程序攻擊導(dǎo)致功能喪失的情況。通過Markov鏈描述了節(jié)點(diǎn)各狀態(tài)之間的動態(tài)轉(zhuǎn)換,得到的狀態(tài)動力學(xué)方程能反映各狀態(tài)的動態(tài)變化過程。得到了能反映異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)穩(wěn)態(tài)可用度的計(jì)算公式,并進(jìn)一步推理得到了能反映星形和簇形HWSNs穩(wěn)態(tài)可用度的計(jì)算公式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明了IDS檢測率和誤報(bào)率對提高異質(zhì)傳感節(jié)點(diǎn)穩(wěn)態(tài)可用度的影響,分別給出了提高星形和簇形HWSNs穩(wěn)態(tài)可用度的建議,為高可用的HWSNs設(shè)計(jì)、部署和維護(hù)提供了理論依據(jù)。本文提出的方法適用于評估面向惡意程序傳播的HWSNs穩(wěn)態(tài)可用度,實(shí)現(xiàn)了星形和簇形這兩種典型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下HWSNs穩(wěn)態(tài)可用度的評估。然而,面對復(fù)雜的HWSNs穩(wěn)態(tài)可