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申请/专利权人：长春理工大学

摘要：本发明涉及一种低轨卫星网络恶意节点内部攻击检测方法，该方法选择可靠度信任和能量信任作为指标，应用层次分析法和变权模糊综合评判算法计算评价节点对被评价节点的直接信任值；基于评价相似度、通信相似度和诚信度等维度的指标，利用基于K‑Means均值的推荐过滤算法过滤掉不可靠的推荐节点，使用中心度指标作为权重计算总的推荐信任值；对直接信任值和总的推荐信任值进行信任聚合，得到总信任值；更新总信任值；通过更新后的总信任值更新评价节点对于被评价节点的直接信任值，并将低轨卫星网络中总信任值低于阈值的卫星节点排除，从而实现安全路。本发明不受网络拓扑动态变化的影响，能够抵御低轨卫星网络内部攻击，保护卫星节点的安全。

主权项：1.一种低轨卫星网络恶意节点内部攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将低轨卫星网络中的卫星节点抽象成三类，分别为评价节点、被评价节点和推荐节点；步骤2：针对篡改攻击、恶意推荐攻击、合谋攻击这三种攻击行为，确定适合于低轨卫星网络的多维度评价指标，所述多维度评价指标包括可靠度信任和能量信任，并计算评价节点对被评价节点的可靠度信任值和能量信任值，建立指标信任值集合；步骤3：结合层次分析法和变权模糊综合评价算法确定指标信任值集合的基于不同指标差异性的变化权重，根据变化权重计算得到评价节点对被评价节点的直接信任值，并基于信任衰减机制对直接信任值进行衰减，得到衰减之后的直接信任值；步骤4：评价节点向与被评价节点交互过的推荐节点广播推荐请求，如果推荐节点包含被评价节点的直接信任评价值，则推荐节点将所有与该推荐节点交互过的节点的直接信任评价值转发给评价节点，评价节点根据直接信任评价值计算任意两个推荐节点之间的直接信任评价相似度和通信相似度，将直接信任评价相似度和通信相似度进行组合，得到该两个推荐节点之间的混合相似度，再根据所有推荐节点之间的混合相似度构造得到混合相似度矩阵；步骤5：基于混合相似度矩阵和诚实度利用推荐过滤算法过滤掉不可靠的推荐节点，并使用过滤后可信的推荐节点的中心度指标作为该推荐节点的推荐信任值的权重，计算得到可信的全部推荐节点的总的推荐信任值；步骤6：结合步骤3计算得到的衰减之后的直接信任值和步骤5计算得到的总的推荐信任值，进行信任聚合，得到总信任值；步骤7：根据步骤6得到的总信任值，更新总信任值；步骤8：根据步骤7得到的更新后的总信任值，更新评价节点对于被评价节点的直接信任值，并将低轨卫星网络中总信任值低于阈值的卫星节点排除。

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权利要求：

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