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基于环境参数优化和时间信誉序列的恶意节点识别模型 被引量：9
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作者 滕志军 庞宝贺 +2 位作者 孙铭阳 谢露莹 郭力文 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期634-642,共9页
在复杂无线传感器网络环境中,为阻断恶意节点发动危及网络安全的中断攻击和选择性转发攻击,在TS-BRS信誉模型的基础上,搭建基于MNRT-OEP&RS的恶意节点识别模型,利用机器学习中的线性回归并结合节点能量、工作量、邻节点数量、节点... 在复杂无线传感器网络环境中,为阻断恶意节点发动危及网络安全的中断攻击和选择性转发攻击,在TS-BRS信誉模型的基础上,搭建基于MNRT-OEP&RS的恶意节点识别模型,利用机器学习中的线性回归并结合节点能量、工作量、邻节点数量、节点疏松度等可确定参数求解环境参数,计算基准信誉序列与周期内的节点信誉序列的相似度;设定动态信誉双阈值,对节点的信息转发行为进行动态考量,以甄别恶意节点。仿真实验表明,改进后的算法对恶意节点的识别率可达90%以上,对正常节点误判率降低到8%以下,有效提高复杂环境下无线传感器网络的安全性。 展开更多
关键词 无线传感器网络 网络安全 环境影响 线性回归 动态信誉双阈值
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