基于群体信任的WSN异常数据过滤方法

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.

关键词：WSN安全、数据过滤、群体信任、云模型、入侵容忍

所属期刊栏目：35

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部新世纪优秀人才支持计划基金资助项目NCET100263;教育部博士点基金资助项目20110005130001;国家高技术研究发展计划“863”计划基金资助项目2011AA01A102;国家自然科学基金资助项目61272521;The New Century Talent Supporting Project of Education MinistryNCET100263;The Ph.D.Programs Foundation of Ministry of Education20110005130001;The National High Technology Research and Development Program of China 863 Program2011AA01A102;The National Natural Science Foundation of China61272521

在线出版日期：2014-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：108-117,123