传感器网络中不依赖MAC认证的虚假数据过滤机制研究

传感器网络的主要任务是收集传感数据，如何有效过滤虚假数据，是一个具有挑战性的问题。已有虚假数据过滤算法一般是在数据包后附加t个认证码，这类算法不具备"鲁棒但脆弱"的特性、难以支持网内有损数据处理、抗干扰能力差且通信开销大。本项目结合无线传感器网络节点协同工作、分簇采集数据和网内进行数据处理等特点，利用数字水印技术在数据认证方面的优势，研究不依赖MAC认证的虚假数据过滤机制。项目依据传感器网络的特点和虚假数据过滤的需求，建立分布式协同水印的理论模型；然后研究分布式协同水印的鲁棒性和脆弱性问题；在此基础上，提出基于分布式协同水印的虚假数据过滤算法，针对传感器网络中的重放攻击和网络节点的动态增加与撤离等特点，进一步研究分布式协同水印所需的密钥预置机制、水印实时更新机制和抗重放攻击策略等，最终形成不依赖MAC认证的虚假数据过滤机制。项目采用仿真和实验相结合的方法对提出的模型、算法和机制进行评价。

传感器网络的主要任务是收集传感数据，如何有效过滤虚假数据，是一个具有挑战性的问题。已有虚假数据过滤算法一般是在数据包后附加t个认证码，这类算法不具备“鲁棒但脆弱”的特性、难以支持网内有损数据处理、抗干扰能力差且通信开销大。本项目结合无线传感器网络节点协同工作、分簇采集数据和网内进行数据处理等特点，利用数字水印技术在数据认证方面的优势，提出了不依赖MAC认证的虚假数据过滤机制；依据传感器网络的特点和虚假数据过滤的需求，建立了分布式协同水印的理论模型；然后研究分布式协同水印的鲁棒性和脆弱性问题；在此基础上，提出基于分布式协同水印的虚假数据过滤算法。项目组搭建了实验平台、开发了仿真系统，并采用仿真和实验相结合的方法对提出的模型、算法和机制进行评价。项目组还对传感器网络的MAC协议、安全聚合、网内有损数据处理、容错协议和机制进行了研究，这些研究工作为项目组研究虚假数据过滤算法提供了较好的理论支撑。项目组发表了一批较高质量的学术论文、获得了发明专利授权，取得了较好的研究成果。