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基于群體信任的WSN異常數(shù)據(jù)過(guò)濾方法

發(fā)布時(shí)間:2018-11-17 07:56
【摘要】:以節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的時(shí)空相關(guān)性為理論依據(jù),通過(guò)定量數(shù)據(jù)與定性知識(shí)之間的不確定性轉(zhuǎn)換,在知識(shí)層面上比較節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)的相似程度,實(shí)現(xiàn)對(duì)單節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的群體信任評(píng)估,進(jìn)而設(shè)計(jì)了一種實(shí)時(shí)的WSN異常數(shù)據(jù)過(guò)濾方法,在節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集過(guò)程中實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)可疑數(shù)據(jù)。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了此方法不但能夠?qū)崟r(shí)過(guò)濾異常數(shù)據(jù),提升WSN的入侵容忍能力,還有較低的通信及計(jì)算開(kāi)銷。
[Abstract]:Based on the spatio-temporal correlation of node data and the uncertainty transformation between quantitative data and qualitative knowledge, the similarity degree of data between nodes is compared at the knowledge level, and the group trust assessment of single node data is realized. Then a real-time WSN anomaly data filtering method is designed to detect suspicious data in the process of node data acquisition. The simulation results show that this method not only can filter abnormal data in real time and improve the intrusion tolerance of WSN, but also has low communication and computing overhead.
【作者單位】: 北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與交換技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(NCET100263) 教育部博士點(diǎn)基金資助項(xiàng)目(20110005130001) 國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(“863”計(jì)劃)基金資助項(xiàng)目(2011AA01A102) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272521)~~
【分類號(hào)】:TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2337036


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