机会网络中基于时间序列分析的自适应信任模型

摘要 为了提高机会网络中数据传输成功率，降低网络延迟，达到快速收集数据的目的，提出一种在机会网络中基于时间序列分析的自适应信任模型．该模型采用集中评价，分布存储的信任机制，根据即时参数和过程参数两类评价因素对网络中节点进行评价．模型利用数据传输证据链收集评价证据，结合时间序列分析理论动态调整评价参数的权重系数，对参与数据转发的节点进行评价，并将评价表通过覆盖更新机制扩散到网络中分布存储．最终，节点相遇时结合即时评价和过程评价选择下一跳转发路由．仿真实验结果表明，与现有的典型机会网络信任机制相比，该模型有效提高了消息传输成功率，降低了消息传输时延