基于Bayes认知信任模型的MANETs自聚集算法  

作　　者：王伟[1,2] 曾国荪[1,2] 

机构地区：[1]同济大学计算机科学及技术系,上海200092 [2]国家高性能计算机工程技术中心同济分中心,上海200092

出　　处：《中国科学：信息科学》2010年第2期228-239,共12页Scientia Sinica(Informationis)

基　　金：国家高技术研究发展计划(批准号:2007AA01Z425,2009AA012201);国家重点基础研究发展计划前期研究专项(批准号:2007CB316502);国家自然基金(批准号:90718015,70903051);NSFC-微软亚洲研究院联合资助(批准号:60970155);教育部博士点基金项目(批准号:20090072110035);上海市优秀学科带头人计划项目(批准号:10XD1404400);高效能服务器和存储技术国家重点实验室开放基金项目(批准号:2009HSSA06)

摘　　要：随着移动自组网络(MANETs)的出现,移动节点能够组成特定的动态网络而无需基础网络设施,而在任意两个节点进行交互前,必须同时满足对方的安全和隐私需求.文中提出了一种既能提高MANETs安全效率同时又能保证网络可扩展性的方法.该方法借鉴脑信息学中基于认知的启发式方法,利用Bayes统计分析评估节点的信任等级,对移动节点按照信任机制进行自聚集,进而构建新的网络拓扑结构.仿真结果表明,每个节点都能根据其信任度生成并参与到合适的聚类中,提高了整个网络的可靠性和可扩展性.文中最后还使用复杂网络理论分析了该方法优越性的内在机制,并用实验说明了该方法的高可扩展性.

关 键 词：信任模型 MANET 自聚集 BAYES方法 认知模型 

分 类 号：TN929.5[电子电信—通信与信息系统]