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题名基于机器学习的传感网核心节点漏洞检测仿真
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作者
徐寅森
李红艳
张子栋
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机构
商丘学院计算机工程学院
集美大学计算机工程学院
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出处
《计算机仿真》
2024年第3期410-414,共5页
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基金
河南省高等学校精品在线开放课程(教高[2019]671)。
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文摘
传感网的核心节点具有能量受限、难补给的特点,导致节点轮休时易出现的覆盖漏洞问题,造成传感网监测盲区。为此提出基于机器学习的传感网核心节点漏洞检测方法。利用支持向量机树形多分类器获取核心节点的位置。采取主成分分析法提取核心节点特征,将其输入到LSTM长短记忆神经网络模型中,并利用滑动窗口与哈希函数训练漏洞检测分类模型,完成传感网核心节点的漏洞检测。实验结果表明,研究方法检测传感网漏洞时平均耗时为13.6ms,检测率和准确率均可高达95%,计算得到性能消耗低于10%,90%的用户响应时间均在50ms以内。
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关键词
支持向量机树型多分类器
特征提取
主成分分析
线性哈希函数
欧氏距离
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Keywords
support vector machine tree multi-classifier
Feature extraction
Principal component analysis
Linear Hash function
Euclidean distance
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分类号
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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