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题名基于贝叶斯的改进WSNs信任评估模型
被引量：15
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作者
周治平
邵楠楠
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机构
江苏物联网技术应用教育部工程研究中心
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期927-933,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61373126)
江苏省自然科学基金项目(BK20131107)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(JUSRP51510)
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文摘
基于贝叶斯和熵,提出一种改进的WSNs信任评估模型。考虑到非入侵因素带来的网络异常行为,引入异常衰减因子,利用修正后的贝叶斯方程估算直接信任,并利用滑窗和自适应遗忘因子进行更新。根据直接信任的置信水平确定其是否足够可信来作为综合信任,减少网络能耗,并降低恶意反馈的影响。如果直接信任不足够可信,计算间接信任来获得综合信任,利用熵来对不同的推荐赋予权重,克服主观分配权重带来的局限性,加强模型的适应性。仿真实验表明,该模型能够有效检测恶意节点,具有较高的检测率和较低的误检率,同时在很大程度上降低了网络的能量消耗。
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关键词
无线传感器网络
信任评估
贝叶斯理论
熵
置信度
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Keywords
wireless sensor networks（WSNs）
trust evaluation
Bayesian theory
entropy
confidence level
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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