林旭斌

摘要：車栽自組織網(wǎng)絡(luò)是一種典型的移動自組織網(wǎng)絡(luò)，由于無線信道完全開放，易受惡意節(jié)點的攻擊?；谛湃文Ｐ偷穆酚蓞f(xié)議可以提供一條不包含惡意節(jié)點的可信路由，從而提高路由協(xié)議的安全性。該文提出了一種基于信任模型改進的AODV協(xié)議，利用信任模型的主觀邏輯評估車輛節(jié)點間的可信度，為選擇出安全可信路由提供決策依據(jù)。通過仿真驗證，TAODV路由協(xié)議算法提高了數(shù)據(jù)包傳遞率和平均吞吐量。

關(guān)鍵詞：VANET;AODV;信任模型;NS2

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）01-0018-03

1概述

在智能交通系統(tǒng)中，車載自組織網(wǎng)絡(luò)（Vehicular adhoc Net-work，VANETl是車輛節(jié)點沿著道路高速移動的移動自組織網(wǎng)絡(luò)（MANET）。即使在沒有通信基礎(chǔ)設(shè)施的地方，VANET也可以利用車輛之間進行數(shù)據(jù)通信。具有無中心、節(jié)點可以高速移動和網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)變化頻繁等特點，其車輛間的無線通信鏈路易受惡意節(jié)點的多種攻擊。因此，如何建立穩(wěn)定可靠的安全路由協(xié)議是VANET的主要挑戰(zhàn)之一。

按需距離矢量（Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing，AODV）是VANET中一種常用的路由協(xié)議。AODV主要由路由發(fā)起、路由選擇、路由維護三個部分組成。本文利用信任模型對AODV路由協(xié)議進行了改進，增加了AODV路由協(xié)議的安全性，提出了TAODV路由協(xié)議。該協(xié)議考慮車輛節(jié)點的歷史行為以及節(jié)點間的信任關(guān)系，引入信任推理模型。

2信任模型

1996年M.Blaze等人第一次提出“信任管理”的概念。信任模型通過對信任度量進行計算，定期量化和建立車輛節(jié)點間可信度，并根據(jù)評估的信任值采取相對應(yīng)的操作，例如路由選擇、訪問控制、檢測惡意節(jié)點等。本文選擇了五個信任屬性來量化車載自組織網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的信任度。

信號質(zhì)量度量，表示節(jié)點物理鏈路和周圍環(huán)境的狀態(tài)。信號質(zhì)量越差，則節(jié)點的周圍環(huán)境越差。信號質(zhì)量度量SQij的計算公式為

歷史信任，參考節(jié)點歷史信任記錄能夠更準確的評估節(jié)點信任度，避免節(jié)點短時間的惡意行為被永久拉黑，如節(jié)點因通信環(huán)境突然惡劣而后恢復(fù)正常通信的情況。

3TAODV路由協(xié)議改進實現(xiàn)

TAODV主要增加了監(jiān)聽模塊和信任模塊，為路由模塊選擇路徑傳輸數(shù)據(jù)流提供決策依據(jù)，三個模塊的功能關(guān)系如圖1所示。

在監(jiān)聽模塊中，首先需要將TAODV設(shè)置混雜模式來實現(xiàn)節(jié)點監(jiān)聽，才能夠?qū)崿F(xiàn)對鄰居節(jié)點的行為信息采集。信任模塊通過監(jiān)聽模塊獲取鄰居節(jié)點的行為信息，定期計算其相應(yīng)的信任值，并提供給路由模塊進行路徑?jīng)Q策。

TAODV的路由模塊是在AODV協(xié)議的路由算法基礎(chǔ)上，加入了對正向路徑信任和反向路徑信任的度量，通過路由請求RREQ包和路由回復(fù)RREP包實現(xiàn)。

3.1路由表

路徑信任，該度量表示使用潛在路徑傳輸數(shù)據(jù)包的可信度，即當發(fā)送節(jié)點準備向接收節(jié)點進行數(shù)據(jù)傳輸時，它需要發(fā)起路由發(fā)現(xiàn)并對路徑可信度進行評估。

由于信任的不對稱性，路徑信任分為正向路徑信任和反向路徑信任。前者表示發(fā)送方的主觀判斷，用于決定是否通過該路徑傳輸數(shù)據(jù)包;后者表示接收方的主觀判斷，用于判斷是否從該路徑接收數(shù)據(jù)流。其取值為路徑上任意相鄰節(jié)點間的最小可信度。

TAODV的路由表相較于AODV協(xié)議的路由表，在對路由路徑的參數(shù)中，除了跳數(shù)之外，增加正向路徑信任和反向路徑信任兩個路徑信任值。

3.2路由發(fā)現(xiàn)與維護

與AODV協(xié)議類似，TAODV通過路由發(fā)現(xiàn)報文RREQ和路由回復(fù)報文RREP實現(xiàn)發(fā)現(xiàn)路由建立。

TAODV的RREQ包中增加了反向路徑信任和路徑信任需求兩個新字段。反向路徑信任的值初始化為1，且隨RREQ數(shù)據(jù)包傳輸而變化，每經(jīng)過一個節(jié)點就更新一次該節(jié)點對上一節(jié)點的信任值和路徑信任字段，并更新路由表中反向路徑信任字段，取此路徑上鄰居節(jié)點間的最小可信度。

TAODV的RREP包中增加了三個新字段正向路徑信任、反向路徑信任和路徑信任需求，正向路徑信任的值初始化為1，取RREP中在路由回復(fù)中鄰居節(jié)點間的最小可信度。路徑信任需求在RREQ和RREP控制包傳輸中保持不變。

當正向路徑信任和反向路徑信任的值小于路徑信任需求時，則不會創(chuàng)建相應(yīng)到下一跳的RREQ包和RREP包。

3.3路由選擇

在TAODV協(xié)議中，當源節(jié)點收到目的節(jié)點或者有到目的節(jié)點路由的中間節(jié)點的RREP報文后，就會建立起到目的節(jié)點的路由。源節(jié)點在進行路由選擇的時候，將從滿足路徑信任需求的路徑中選擇跳數(shù)最少的可信路由進行數(shù)據(jù)傳輸。

4協(xié)議性能仿真與分析

將基于信任模型的改進算法TAODV與AODV協(xié)議進行仿真對比，驗證改進算法的性能提升。

4.1仿真性能指標

本文使用分組投遞率、平均端到端時延和平均吞吐量作為評價協(xié)議性能的指標。

4.2仿真環(huán)境與參數(shù)

本文使用網(wǎng)絡(luò)仿真軟件NS2（Network Simulator Version 2）對改進的TAODV協(xié)議和原AODV協(xié)議進行了仿真。

在城市場景交通下，實驗仿真在相同數(shù)量節(jié)點和相同惡意節(jié)點數(shù)下，節(jié)點不同最大速度情況下分組投遞率、平均端到端時延和平均吞吐量的性能。

仿真環(huán)境的參數(shù)設(shè)置如表1所示，仿真界面如圖2所示。

4.3仿真結(jié)果與分析

圖3是AODV和TAODV路由協(xié)議的數(shù)據(jù)包投遞率在不同最大移動速度情況下的性能對比圖。隨著車輛節(jié)點移動性的增強，兩種路由協(xié)議的數(shù)據(jù)包投遞率呈現(xiàn)不同程度的下降。改進后的AODV協(xié)議在路由選擇中能夠避開惡意節(jié)點的黑洞攻擊，有效提高了數(shù)據(jù)包傳遞。因此，TAODV協(xié)議提高了網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)包投遞率。

圖4是平均端到端通信時延在不同最大移動速度下的曲線。隨著節(jié)點移動性的增強，兩種協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)中可進行通信的鏈路變化更加頻繁，鏈路中斷的概率有所增加，故平均時延均有所增加。在平均端到端時延方面，當節(jié)點移動性較低時，對改進后的TAODV路由協(xié)議的平均端到端時延表現(xiàn)更為理想;當節(jié)點移動性較高時，改進后的TAODV相比AODV的端到端時延表現(xiàn)更好，主要是在路徑選擇時考慮避開惡意節(jié)點和鏈路的信號質(zhì)量因素，通信鏈路更加穩(wěn)定，減少了數(shù)據(jù)包重傳。

圖5是網(wǎng)絡(luò)吞吐量在不同最大移動速度情況下的變化曲線。隨著節(jié)點移動性增強，AODV路由協(xié)議的受節(jié)點移動性影響比較大，而TAODV相對受到影響比較小。從圖中可以看出，改進后的協(xié)議具有更高的平均吞吐量，這是因為TAODV路由算法的能夠避免惡意節(jié)點的攻擊行為、通信鏈路更加穩(wěn)定，提高了平均吞吐量。

5結(jié)束語

本文主要對車載自組織網(wǎng)絡(luò)中的AODV路由協(xié)議進行了研究和改進，基于信任模型改進AODV路由協(xié)議TAODV，提高了其抵御惡意節(jié)點行為的安全性。最后通過分析仿真結(jié)果表明：改進后的AODV協(xié)議在數(shù)據(jù)包投遞率和平均吞吐量上都有明顯改進，特別是在車輛節(jié)點移動速度較高時，TAODV能夠保持較高的數(shù)據(jù)包投遞率和網(wǎng)絡(luò)平均吞吐量。