基于群体信任的WSN异常数据过滤方法

• 作者: 孙其博 张光卫 徐晓斌 杨放春 王尚广
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: WSN安全 数据过滤 群体信任 云模型 入侵容忍
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 108-117,123
• 页数: 11页
• 分类号: TP393
• 字数: 10529字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-436x.2014.05.015

摘要

以节点数据的时空相关性为理论依据,通过定量数据与定性知识之间的不确定性转换,在知识层面上比较节点间数据的相似程度,实现对单节点数据的群体信任评估,进而设计了一种实时的WSN异常数据过滤方法,在节点数据采集过程中实时发现可疑数据.仿真实验验证了此方法不但能够实时过滤异常数据,提升WSN的入侵容忍能力,还有较低的通信及计算开销.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨放春	北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室	164	2056	21.0	39.0
2	孙其博	北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室	39	1837	14.0	39.0
3	王尚广	北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室	13	268	9.0	13.0
4	徐晓斌	北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室	4	85	3.0	4.0
5	张光卫	北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室	9	195	5.0	9.0