物联网中基于节点评估的精确定位算法研究与实现

作     者：黄啸林 

作者单位：河南大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王光辉;盛明

授予年度：2024年

学科分类：0839[工学-网络空间安全] 08[工学] 

主      题：物联网 信任值评估 安全值评估 精确定位 

摘      要：物联网技术的快速发展导致连接设备和数据交换量激增,从而引发了一系列新挑战,尤其是在高精度定位数据方面。主要原因包括两方面:一是存在不诚实节点,这些恶意节点可能通过协作篡改数据,损害数据的完整性和来源的可追溯性;二是定位节点的安全性能较差,容易遭受恶意节点通过漏洞攻击,进而影响定位结果的精确性。为了解决这些问题,本论文提出了一种安全、可靠且精确的定位算法,对提高定位精度进行了深入的探讨,并提出了相应的解决方案。论文的主要贡献包括: (1)针对物联网众包定位系统中存在不诚实节点上传虚假位置信息,从而导致定位精确度降低的问题,将信任评估与区块链技术结合,设计一个基于信任值评估的精确定位算法。首先,改进了一个结合节点信任评估机制的私有区块链信任管理框架。该框架分为三个层次:感知层、区块链层和应用层,并通过在相邻节点间共享定位节点的信任值,促进了去中心化区块链的生成。这样不仅确保了信任值的可追溯性,还防止了信息的模仿、篡改和拒绝服务攻击。在此基础上,提出了一种基于信任值评估的精确定位算法。在该算法中,节点被划分为多个组,组内节点相互进行信任评估。每个组的主节点负责根据信任值阈值识别并排除恶意节点,然后将剩余节点的信任值和位置估计信息打包上传至区块链,保证了可信性的同时,并最终将位置信息传递给目标节点以获得精确的位置,通过仿真实验与现有定位方案进行对比,定位结果精度提升了18%。 (2)针对物联网定位场景中存在不安全的节点,它们由于安全漏洞容易受到恶意节点攻击,从而导致定位精确度降低的问题,基于攻击图理论,设计了一种基于安全值评估的精确定位算法,抵御了漏洞攻击并且保证了定位结果的精确性。具体地,引入攻击图理论,以图形化地展现和分析攻击者可能采取的所有潜在的攻击路径,恶意节点进行攻击也会考虑定位节点上的漏洞威胁指数以及节点自身的价值指数,这些指数的值越大,节点被攻击的概率也会越大。对攻击路径和攻击概率进行综合计算,从而实现节点的安全评估。进一步地,提出了一种精确且安全的定位算法,该算法通过评估节点的质量安全值来抵御潜在的漏洞攻击。在执行定位任务时,优先选用那些具有较高质量安全值的节点,这样做不仅增强了定位结果的精确性,也确保了整个定位过程的安全性。通过与现有定位方法进行仿真对比实验,结果显示本算法将定位精度提高了30%。 (3)基于上述设计的基于定位节点信任值和安全值评估的精确定位算法,本文设计并部署了一个实际定位系统,对设计的定位算法的精确性和可用性进行验证。该系统由三个核心组件构成:用户认证模块、定位算法选择以及用户管理界面,组成了一个实用的定位服务平台。通过整合研究中设计的定位算法,系统显著提升了用户的定位体验。在现实应用场景中进行的一系列严格测试,证明了系统的精确性和适用性。