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摘要:
对传感器网络中攻击数据的检测,能够有效提升传感器安全问题.传感器网络对攻击数据的检测,需要组建攻击数据检测适应度值函数,计算出攻击数据的传输频率,完成攻击数据的检测.传统方法得到数据检测的最优目标函数,获得种群的最优解及种群的最优值,但忽略了攻击数据传输频率的计算,易出现检测结果不准确的现象.提出一种新型攻击数据检测方法:基于改进拟牛顿的传感器网络.利用免疫理论将传感器网络中全部的数据节点坐标映射为一个二维矢量平面,将该矢量平面划分为多个互不相交的子区域,计算矢量平面间的偏差,组建传感器网络攻击数据检测适应度值函数,计算出攻击数据的传输频率,结合拟牛顿理论思想对适应度值进行优化,并更新种群的最优解,以此为依据达到本文研究目的.仿真证明,该方法检测的准确率较高,可确保传感器网络的高效运行.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 传感器网络对攻击数据检测方法仿真
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 传感器 攻击数据 检测
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 仿真网络化
研究方向 页码范围 329-332
页数 4页 分类号 TP391
字数 3808字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2018.06.072
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴颖 中原工学院信息商务学院 12 4 1.0 2.0
2 王艳阁 中原工学院信息商务学院 8 19 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
传感器
攻击数据
检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
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总下载数(次)
43
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