基于度量阈值裁决的WSN恶意节点筛选算法

摘要：

当前无线传感网(wireless sensor network,WSN)恶意节点检测算法难以动态采集节点异常行为数据,导致恶意节点检测精确度低,识别过程收敛性较差,准确度不高等问题,为此提出一种基于自适应度量阈值裁决机制无线传感网恶意节点筛选算法.通过对节点、簇头节点、sink节点进行基于路由、采集、汇聚数据抽样,获取相应节点的信号采样序列,根据采样序列计算任意节点的自适应度量阈值,通过该阈值判定某个具体的节点行为是否属于异常行为;定义节点聚合机制,对整个网络中具有异常行为的全部节点进行属性划分,提高其搜寻收敛性能,通过恶意节点筛选机制,对归类过后的节点进行二次筛选,避免正常节点被误判.实验结果表明,与DPAM算法、BRSN算法相比,所提算法的恶意节点检出数与识别率更高,且恶意节点检出时间与误判数最低,其收敛性能最佳.

关键词：无线传感网络、恶意节点、度量阈值裁决、抽象序列、节点误判

所属期刊栏目：38

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省高校自然科学研究基金项目15KJD520005

在线出版日期：2017-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1142-1147,1172