传感器网络可靠性研究现状分析

传感器网络可靠性研究现状分析学号：139030023姓名：杨文祥摘要:无线传感器网络的应用越来越普及，必须提供无线传感器网络可靠性进行评估的保证。针对目前各种无线传感器网络可靠性的定义、无线传感器网络可靠性安全及其研究进行了分类，分别讨论了不同类别定义的无线传感器网络可靠性模型建立和进展情况。根据现有研究成果中存在的不足，对未来的研究发展提出了自己的看法。关键词:无线传感器网络；可靠性；模型建立Abstract:Theapplicationofwirelesssensornetwork(WSN)ismoreandmorepopular.WSNmustbeprovidedtoevaluatethereliabilityofassurance.AimingatallkindsofWSN,thedefinitionofreliability,reliabilityofWSNsecurityanditsresearch,weclassifythemanddiscussrespectivelyWSNmodelestablishmentandprogressofreliabilityofdifferentdefinedcategories.Accordingtothedefectsofexistingresultsoftheresearch,Iputforwardmyownviewsofthestudyofthefuturedevelopment.Keywords:wirelesssensornetwork(WSN),reliability,modelestablishment0引言近几年，无线传感器网络得到蓬勃发展，已广泛应用在军事、医疗等领域。无线传感器网络由大量的节点组成，一个稳定无线传感器网络的建立，如何选择合适的网络结构和高效的部署网络节点，其方案的可行性依赖于网络可靠性的分析与评价。网络中节点大多由能量有限的电池进行供电，环境变化、冲突干扰和网络结构等因素都可能导致用户无法通过无线传感器网络系统可靠地监控区域。因此，选择何种方法进行无线传感器网络可靠性的评估和评价标准的效率是构建无线传感器网络的首要问题。如何定义无线传感器网络的可靠性与无线传感器网络可靠性模型的建立是近年来研究的一个热点。据统计，目前对无线传感器网络可靠性的研究占无线传感器网络研究的5%。本文对无线传感器网络可靠性定义进行了归类分析，讨论了基于任务和寿命的2种可靠性定义的可靠性模型的研究进展，并就有待解决的问题和未来的重点研究方向提出了自己的意见。1无线传感器网络可靠性的定义对有线网络系统的可靠性研究技术已经十分成熟，无线传感器网络可靠性研究与有线网络有相似性，但也有其特异性。有线网络的可靠性只需要考虑点与点之间的连接有关，而无线传感器网络由大量能量有限的电池供电的传感器节点组成，对其可靠性进行评估时既需要考虑传感器节点问的连接性，还要考虑传感器节点本身的特点和传感器节点的覆盖性。在目前发表的学术文章中，并没有对无线传感器网络可靠性给出统一的定义。在可靠性理论中对可靠性的定义是“在规定的条件下，规定的时间内，完成规定功能的概率。”这一定义也可以用到无线传感器网络当中。在无线传感器网络中，“规定功能”是一个不确定的需求，它由用户确定，用户规定不同，得到的可靠性值是不相同的。已发表文献中对无线传感器网络可靠性的定义实际上是将规定的功能从两方面进行考虑，一方面从无线传感器网络不能实现规定的功能的角度；另一方面，从无线传感器网络能够实现功能的角度。模型的建立是以定义为基础的，这里，对各种定义方法进行简单分类，并分别研究其过程。2基于寿命的无线传感器网络可靠性当从无线传感器网络不能实现功能的角度考虑时，引入一个特殊时刻X，假设在时刻X之前系统不失效，在时刻X之后系统失效，那么，时刻实际上表示的是无线传感器网络的寿命。无线传感器网络不能实现功能的时刻就可以通过无线传感器网络到达寿命时刻表示。用）（XR表示无线传感器网络可靠性函数，它可以通过计算无线传感器网络系统存活到时刻X的可能性[1-5]得到，用公式表示PXR）（为[在(0，X)时刻之间系统不失效]。在此，无线传感器的可靠性是基于其自身寿命的。无线传感器网络的寿命也是近几年的一个研究热点，它与无线传感器网络的连通性和覆盖性都密不可分。基于连通性的无线传感器网络寿命定义有以下几种：1)无线传感器网络寿命[6,7]是第一个节点死亡时刻；2)网络中节点死亡数目到达某一定阈值[8]的时刻；3)网络中出现第一个分区[9]的时刻；4)包传递率低于某一阈值[10]的时刻。联合连通性和覆盖性定义无线传感器网络寿命的文献[11]。基于寿命的无线传感器网络可靠性模型的建立是以上述定义方法为基础的，并随着寿命研究的发展而发展。基于寿命的无线传感器网络的可靠性模型建立的工具常用的有可靠度表格[12]、马尔科夫链[12]等。实际上，在无线传感器网络寿命定义相同的情况下，采用任何一种工具得到的可靠性模型应该都是相同的。可靠度表格表明了无线传感器网络系统的可靠性与每一个传感器节点或者每一个传感器节点间的连接的可靠性的依赖关系。此种方法依据无线传感器网络寿命的定义中的第二种定义方法，但并未规定阈值的确切值，只是通过无线传感器网络的失效分布函数来统计表示出无线传感器网络的寿命，阈值可在0~1之间变化。文献[1]中定义无线传感器网路的寿命只是与传感器节点的寿命有关，并假定传感器节点的失效分布服从指数分布，那么，无线传感器网络的寿命就是一个与传感器节点失效分布有关的统计量。文中使用了基于元件(CNR)的方法计算无线传感器网络可靠性，分别求出了串联、并联和几种树形结构的基于寿命的可靠性模型，CNR方法实际上就是可靠度表格方法。在文献[2]中定义无线传感器网络可靠性不仅与传感器节点失效有关，还与传感器节点间的连接失效有关，文中用可靠度表格的方法最先得到ZigBee协议的星形、树形的基于寿命的可靠性模型，然后提出了一种网状网分割算法，利用现有的模型建立网状网的无线传感器网络可靠性模型。文中认为传感器节点失效与连接失效是相互独立的，在建立无线传感器网络可靠性模型时将两者直接相乘。无线传感器网络系统的马尔科夫模型[3]基于2个基本概念：系统的所有可能状态和各种状态之间的转换。系统的失效状态用F表示，那么，系统的可靠性被定义为系统在除了F之外任何状态的可能性，即可靠性函数)(1FPXR）（，文中认为网络中第一个失效节点出现时系统进入失效状态。提高无线传感器网络的可靠性可以通过使用备用传感器节点来实现，在假定只有2个并联传感器节点的无线传感器网络中，文中使用了几种不同的冗余方式，并给出其马尔科夫模型和对应的无线传感器网络可靠性模型，最后仿真比较了各种备用对可靠性的影响。文献[4]作者扩大了无线传感器网络的规模并增加了冗余节点的数量，提出用马尔科夫矩阵方法计算可靠性模型的新方法，简化了无线传感器网络可靠性模型的计算过程，并且，该作者将此模型应用到了风车发电的风力发电厂中[5]。3基于任务的无线传感器网络可靠性无线传感器网络实现规定的功能，也就是从系统一直可以执行规定任务的角度考虑，那么，定义无线传感器网络的可靠性可以从系统执行的任务角度考虑。一些学者根据自己的要求对无线传感器网络可靠性进行了定义并建立了相应的模型。PurohitN等人[13]假定了一个具有n个相同传感器节点和一个Sink节点的无线传感器网络，每个传感器节点都配有X只传感器，且这些传感器节点都可以实现信息采集和路由的功能。文中定义一个事件，表示至少一个传感器节点的至少1只传感器可以感知环境并可以将感知到的数据通过Sink节点传输到服务器，事件A发生的概率就是该无线传感器网络的可靠性。PurohitN等人依次建立了终端节点、路由节点、Sink节点的软件和硬件以及事件A的可靠度表格，最终建立了该无线传感器网络的定量可靠性模型。此文中只是考虑了无线传感器网络节点问的连通性，而没有考虑到无线传感器网络的覆盖性问题[14]。ShresthaA等人[15]考虑了一种簇结构的无线传感器网络，定义无线传感器网络的可靠性是监控区域内的每一个点至少被K个节点覆盖，并且，这K个节点中的每一个都至少存在一条通往Sink节点的路径的概率。在可靠性模型建立过程中考虑了共因失效(CCF)[15]因素，使用了简化的二元决策图方法。虽然作者的定义中不仅考虑到了传感器节点间的连接性，并且考虑了传感器节点的覆盖性，但最终只是给出了基于覆盖簇结构的无线传感器网络可靠性模型。HamedYousefiH等人[16]在文献[15]的基础上，建立基于K节点覆盖、节点问连接失效和路径失效的可靠性模型。文中定义无线传感器网络的可靠性是Sink节点成功探测事件的概率，也就是各个簇头节点探测事件的概率与簇头节点聚合的数据成功传输到Sink节点的概率的乘积，而簇头节点探测事件本身是与覆盖有关的函数，被定义为源簇是K节点覆盖，并且，簇头成功收到至少K个包的概率。文中分别求出了以上3个部分的函数表达式，并最终得到基于簇的无线传感器网络可靠性模型。4无线传感器网络可靠性的安全分析早期的研究集中在新的网络协议发展方面，新的协议具有比其他ad-hoc网络更严格的性能要求，包括节能、自组织能力、高数量节点的可测量性等。然而，传感器网络的多数应用面临严峻的安全问题，包括窃听、传感器数据伪造、拒绝服务攻击和传感器节点物理妥协，这使得安全问题和其他传感器性能问题同样重要。以下具体分析对传感器网络安全威胁攻击，并提出适当的解决机制，以适应这种新出现的特殊的ad-hoc网络分类。4.1路由安全许多传感器网络路由协议是相当简单的，并且不把安全放在主要目标。因此，这些协议比在一般ad-hoc网络更易受攻击。Karlof等介绍了如何攻击ad-hoc网络和端对端网络，同时也介绍了sinkholes和HELLOflood攻击，我们简要地介绍攻击传感器网络的这两类攻击。sinkholes攻击－根据路由算法技术，sinkholes攻击设法诱使几乎所有通往衰竭节点的数据，在对方中心创造一个“污水池”。例如，攻击者可能欺骗或重放一个虚假信息给通过衰竭节点的一条高质量路线。如果路由协议使用一个端到端承认技术来核实路线的质量，一个强有力的laptop类攻击者可能供给一条特高品质路线，以单跳方式提供足够的能量到达目的地，就象早期的rushing攻击。因为sinkholes攻击意味很大数量的节点，他们能够引起许多篡改交通流通的其他攻击，例如有选择性的向前。我们应该提及传感器网络由于自身的特别通信范例，对这类攻击是特别脆弱的，所有节点必须发送感知数据到一个接收节点。因此，一个减弱的节点只有提供一条唯一优质路线给接收节点，为了感应潜在的大量节点。sinkholes攻击是很难防范的，特别是在集成的路由协议，结合数据信息例如剩余能量。另外，geo-路由协议作为抵抗sinkholes攻击众所周知，因为它的拓扑结构建立在局部信息和通信上，通信通过接收节点的实际位置自然地寻址，所以在别处诱使它创造污水池变得就很困难了。HELLOflood攻击－这类攻击对他们的邻居节点发送多数路由协议必需的hello数据包。收到这样数据包的节点也许假设，它在发送者的范围内。Laptop类攻击者在网络中能寄发这种数据包到所有传感器节点，以使他们相信减弱的节点属于他们的邻居。这导致大量的节点发送数据包到这个虚构的邻居。传感器网络中的几个路由协议，例如directeddiffustion，LEACH，andTEEN[17]，易受这类攻击，特别是当hello包包含路由信息或定位信息进行交换。一种简单的方式减少hello泛洪攻击是验证链接是否是双向的。然而，如果攻击者有一台高度敏感接收器，一个信任的接收节点为了防止hello攻击，对每个节点来说也许只选择有限的邻居节点。解决方法：SPINS安全框架协议-SPINS提出用于优选的二个传感器网络安全协议框架，即SNEP和μTESLA。SNEP通过一个链接加密功能实现加密作用。这个技术