基于D-S证据和博弈理论的多域光网络信任模型

由于多域光网络中存在主动和被动攻击问题,因此节点间的相互信任变得十分困难。为解决此问题,本文根据分层PCE框架下多域光网络的特点,采用D-S证据理论合成节点信任度和域信任度,用博弈分析方法产生理智评价策略,以证据产生、证据分发和信任管理为核心,提出了一种新的具有域内信任和域间信任机制的多域光网络信任模型,并以路径信任度计算为例描述了信任模型的具体应用。该模型在提升多域光网络安全性的同时,尤其是在不安全网络环境下具有较低的时间复杂度和空间复杂度。拥塞率的提升是个很困难的课题,哪怕只是个位数的提升,实验结果表明该信任模型是有效的,并且与简单的网络信任模型相比,仿真结果相比网格信任模型,新的信任模型在安全环境下提升了1%,在不安全环境下提升了5%,表现了很好的拥塞率。