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近年来,随着无线传感器网络在各行各业中的广泛应用,网络安全问题已成为国内外研究的热点,其中隐私泄漏是安全问题中非常重要的一部分。网络拥有者不仅需要对抗外部的“窃听者”,还要抵御网络内部的恶意节点,保证所有节点在实现协同感知的情况下,各节点的隐私信息不被泄漏。 本文针对平均一致化过程中,网络中节点初始状态会被泄漏的问题展开研究。首先介绍了经典的一致化过程,并设计了一种有限长度的噪声序列,在保证网络节点实现收敛的同时,达到了隐私保护的目的。 然后鉴于众多隐私保护的一致化算法中存在的缺陷,本文提出一种改进的隐私保护一致化算法,在一致化迭代之前,节点之间先进行握手连接以验证身份,然后为不同的邻居设计不同的噪声序列,在一致化的过程中,添加噪声从而保护隐私。接着,从理论上分析了算法的收敛能力,以及对节点初始状态进行极大似然估计的方差,验证算法的隐私保护效果。 进一步,考虑窃听者对网络隐私泄漏造成的影响。在进行了隐私保护的一致化协议中,对于一个能量受限的窃听者,分析了其最优的窃听策略,并利用一种基于序列二次规划的算法来求解这一问题。 最后,通过Matlab仿真,验证了本文中得到的结论,并分析了所添加噪声序列的分布对收敛性的影响,以及小世界网络模型中最优的攻击策略,可以指导本文更好的保护网络。