【摘要】：為了增強基于坐標的互聯(lián)網(wǎng)時延稀疏估計算法遭受惡意攻擊的生存能力,提出了一種分布式環(huán)境下的惡意節(jié)點識別算法。攻擊者總是試圖以盡可能小的代價實現(xiàn)顯著的攻擊效果。在分別利用l_1和l_2損失函數(shù)計算坐標以進行時延估計時,這種貪婪特征體現(xiàn)為估計誤差的顯著差異。分別以SMACOF和增量次梯度下降法代入不同損失函數(shù)計算臨時坐標,利用給定閾值,清洗在不同臨時坐標下的估計誤差差異過大的參考節(jié)點;并二次代入l_1損失函數(shù)計算最終坐標。仿真實驗證明,該方法能夠在不影響時延估計精度的前提下,實現(xiàn)對惡意節(jié)點的有效識別。
[Abstract]:In order to enhance the survivability of the time delay sparse estimation algorithm based on the coordinates of the Internet, a malicious node recognition algorithm in a distributed environment is proposed. The attacker always tries to achieve significant attack effects at the lowest possible cost. The time delay estimation is carried out by using the l_1 and l_2 loss functions to calculate the coordinates respectively. This greedy feature is shown as a significant difference in estimation error. Using SMACOF and incremental subgradient descent method to calculate the temporary coordinates with different loss functions and using a given threshold to clean the reference nodes with too much difference in the estimation error in different temporary coordinates; and calculate the final coordinates of the l_1 loss function two times. It is proved that this method can effectively identify malicious nodes without affecting the accuracy of time delay estimation.
【作者單位】： 四川師范大學影視與傳媒學院 可視化計算與虛擬現(xiàn)實四川省重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61202445) 四川省教育廳科研項目(15zb0033)資助
【分類號】：TP393.08

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本文編號：2142016