【摘 要】
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在物联网中，如何充分挖掘网络环境中节点之间的信任关系是识别网络环境中恶意节点的重要工作.针对现有节点评估方法不能有效应对节点恶意行为以致无法抵御网络内部攻击的问题，提出了一种基于模糊证据理论的物联网节点评估方法.首先，我们使用模糊集理论并添加各种置信度因子来计算网络节点的直接置信度，从而实现节点置信度等级的划分；然后由相邻节点的推荐得到该节点的间接置信度，并将D-S证据理论中的基本置信度函数定义为
【基金项目】
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国家电网有限公司总部科技项目：面向电力物联网端到端安全防护体系关键技术研究及应用资助（520626190067）；
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在物联网中，如何充分挖掘网络环境中节点之间的信任关系是识别网络环境中恶意节点的重要工作.针对现有节点评估方法不能有效应对节点恶意行为以致无法抵御网络内部攻击的问题，提出了一种基于模糊证据理论的物联网节点评估方法.首先，我们使用模糊集理论并添加各种置信度因子来计算网络节点的直接置信度，从而实现节点置信度等级的划分；然后由相邻节点的推荐得到该节点的间接置信度，并将D-S证据理论中的基本置信度函数定义为模糊隶属度函数；最后通过证据差异来修改节点的两种置信度值的权重，并依据Dempster组合规则对节点的置信度进行合成，以获得节点的完整置信度.仿真结果表明，该方法与同类方法相比，在网络的动态适应性、鲁棒性和安全性方面，均具有更好的性能和更高的准确性以及可信度，且该方法能够及时准确地发现恶意节点，体现了节点置信度“难获取、易丢失”的特点.
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