基于Greenshield模型的VANET异常节点检测机制

李 立,李晓东,任 刚

(1.郑州成功财经学院 信息工程系,郑州 451200; 2.中国科学院软件研究所,北京 100190)

0 概述

车辆自组网(Vehicle Ad Hoc Network,VANET)是一种以车辆作为通信节点的移动自组网,设计思想是为每一台车辆装备无线通信设施,处于一定通信范围内的各台车辆之间可以通过无线设备交互各自的位置、车辆速度等传感器感知的相关数据,通过自组网进行多跳数据通信。这样,司机可以获取更多其他车辆的状况信息以及实时路况信息,为安全驾驶和舒适驾驶服务。因此,车辆自组网在智能交通领域应用广泛[1-3]。

与其他移动自组网类似,车辆自组网中的所有节点都可以自由进出网络,而且由于车辆行驶速度更快,因此节点的进出更加频繁,网络的拓扑结构变化更快。所以,网络通信的安全性非常值得关注,如何基于车辆收到的信息来辨别信息的真假是当前车辆自组网的研究热点之一[4-6]。目前,常用数字签名和公共秘钥体系等策略来对信息进行校验。如文献[7]提出一种信任分类与动态管理方法,使用贝塔分布来描述节点的信任情况,基于贝叶斯理论构建信任模型,实现车辆自组网各节点的信任量化管理,提高网络安全性。文献[8]采用数字签名技术对公共消息进行鉴别,并利用hash链对通信跳数信息进行保护,提高数据通信的安全性。文献[9]采用公共秘钥体系对节点地址进行加密和鉴别,防止恶意节点攻击。文献[10]提出一种基于序列号的诱饵检测机制,通过诱饵检测可以在路由发现阶段孤立恶意节点,对抵御灰洞攻击非常有效。……