传感云通过集成无线传感器网络技术和云计算技术,以方便地向用户提供理想的传感器数据,从而更好地服务于人们。然而,随着传感云规模的增加,传感云中的安全问题也逐渐显现。一方面,不断增强的通信能力使得越来越多的底层节点更加紧密的联系用户,云以及其他物联网系统。另一方面,连通性的增加也使得系统更容易受到网络故障和恶意攻击的影响,一个故障或恶意的节点可能会导致整个系统的崩溃。为解决传感云系统中的安全问题,本论文提出引入雾节点对底层传感节点进行信任评价。雾计算由思科于2011年首次提出。相比远端云中心,雾节点更贴近底层节点,具有一定的本地计算能力、更广的地理分布和支持移动性。雾节点可以作为传感云系统中云端与传感网端的桥梁,协助云端更好的管理底层传感网络。引入移动雾节点需要解决以下三个关键问题:1.移动雾节点的服务质量问题。在云端选择移动雾节点的过程中,云端难以获得移动雾节点真实的信任评价服务质量,从而无法确定成本。同时,在移动雾节点对传感节点进行信任评价的过程中,自私的移动雾节点可能会降低信任评价的服务质量。2.信任评价机制问题。在已有的信任评价方法中,云端与传感网端距离过远,导致云端无法获得每个传感节点的细粒度信任评价。同时,传感节点获取远端其他节点的信任评价需要通过多跳的间接信任评价,使信任评价的准确率降低,增大信任评价的能量消耗。3.信任评价传递效率问题。通过引入移动雾节点能有效提高底层传感节点的信任评价准确率与降低信任评价的能量消耗。然而,通过移动雾节点进行信任传递时延较高,时效性较弱。针对以上三个问题,本论文提出以下四种解决方案:1.针对移动雾节点的服务质量问题。抽象出让传感云服务商以较低的成本,获得移动雾节点较高的服务质量,进而提高信任评价准确率的科学问题。提出了基于拍卖的激励机制和基于服务质量的激励机制,前者能够确保云端以较低的成本获得具有较高服务质量的移动雾节点。后者在前者的基础上,确保了移动雾节点在执行信任评价任务时不降低信任评价质量。2.针对信任评价机制问题。抽象出如何通过传感节点各项行为甄别传感节点是否为恶意节点的科学问题。提出了一种基于移动雾节点的底层传感节点信任评价机制,移动雾节点通过对比传感节点周围节点的通信行为,数据收集情况,传感节点的历史通信行为,历史数据收集情况以及传感节点当前的通信行为,数据收集情况,判断传感节点是否为恶意节点。3.以传感器网络规模较小,单个移动雾节点移动距离足以覆盖整个网络为前提,针对信任评价传递效率问题,抽象出移动雾节点在与所有传感节点建立直接信任评价时,如何有效降低移动雾节点的移动距离,进而减少信任传递时延的科学问题。改进现有算法,设计了优化后的雾节点移动算法,将最小支配集问题和旅行商问题一起考虑,通过增加中继节点的数量的方式减小了移动雾节点的移动距离。4.以传感器网络规模较大,单个或多个移动雾节点只能对部分传感节点进行直接信任评价为前提,针对信任评价传递效率问题,抽象出如何有效提高直接信任评估的几率和缩短间接信任评价的传递链条的科学问题。针对该问题,设计了单雾节点的路径规划算法和优化后的多雾节点路径规划算法。以邻居数-距离为权的生成树为基础构建雾节点的移动路径。与已有算法相比,所提出的方法能有效降低基于移动雾节点的信任评价的传递跳数。针对传感云系统中底层传感节点不可信的问题,本论文引入移动节点组成雾计算层,对底层传感节点进行细粒度信任评价。并基于此研究了一些具体问题,通过理论证明和实验验证了所提出的方案能够确保传感云底层传感节点的可信,为传感云获取正确的传感数据、挖掘有效的数据价值奠定坚实的基础。